2026年9月12日，南昌大学教学标兵现场答辩举行。人工智能学院人工智能系副主任邱睿韫把汇报落在一个现实问题上：当人工智能几秒钟就能生成一段完整代码，教师还要教给学生什么？

自2004年登上讲台，她已在教学一线走过22年。她主讲的程序设计类课程覆盖20余个专业、6000余名学生，参与建设的人工智能通识课程资源覆盖1.7万余名学生。面对不断更新的技术，她始终关注一件事：怎样让学生真正理解知识，获得独立解决问题的能力。

凭借长期扎根课堂的教学实践和对人工智能教育的持续探索，邱睿韫获评南昌大学教学标兵。

让AI先走一步，把思考还给学生

课堂上，像小李（化名）这样的学生并不少见。

刚开始学习编程时，小李总觉得自己“没有编程天赋”。生成式人工智能出现后，他仿佛找到了捷径：输入题目、复制代码、稍加整理，每次提交的作业都十分漂亮。

一次课堂提问中，邱睿韫老师请他解释其中一处循环为什么这样设置，如果改变输入条件，程序能否继续运行。面对自己提交的代码，小李却迟迟说不出答案。

邱老师没有简单地批评或禁止他使用AI，而是带着他重新“拆答案”：逐行解释运行逻辑，寻找被忽略的边界条件，改变题目要求，再关掉AI独立完成相似任务。

几轮练习后，小李开始主动检查AI生成代码中的漏洞，也敢在课堂上讲出自己的判断。带给他信心的，不是AI替他写出了代码，而是他终于能够读懂、改对并独立完成代码。

这个故事也是邱睿韫探索STEP教学法的缩影。

“让AI先走一步，不是让学生少走一步，而是让学生看清下一步为什么这样走。”在她的课堂上，学生先借助AI接触问题，再追溯代码背后的知识与逻辑，通过改变条件、跨语言改写实现迁移，最终逐渐摆脱依赖，走向独立思考。

她将课堂组织为“做、拆、迁、融、创”五个环节。前几步由AI和教师帮助学生“搭梯子”，后几步则逐渐撤去支撑，把思考和创造重新交还给学生。

让AI答案经得起追问

人工智能也在改变教师备课的方式。邱睿韫为自己设计了“三轮备课法”：一份重要课件，至少从知识、工具和学生三个角度重新审视三遍。

第一轮理清知识链，检查概念之间的递进关系；第二轮让AI“试做”课堂任务，收集那些看似正确、实则存在遗漏的答案；第三轮回到学生视角，重新设计追问、迁移和独立完成环节。

面对学生直接复制AI答案的情况，她没有一禁了之，而是要求学生保留使用过程：如何提问、AI最初给出了什么、存在哪些问题、自己进行了哪些修改。课堂上，她还会临时改变条件，让学生解释代码或现场修复错误。

评价的重点由“答案是否正确”，逐渐转向学生能否解释、修改和迁移。AI的使用过程被保留下来，学生的思考也重新变得可见。

从一门课程到四年培养

作为人工智能系副主任，邱睿韫还把目光从一门课程延伸到整个人才培养体系。

在人工智能专业培养方案修订过程中，她与同事们围绕150学分的总体框架，重新梳理数学、计算机、人工智能核心课程和工程实践环节。他们研究将“生成式AI与大语言模型”等前沿内容纳入课程体系，推动高级语言程序设计与Python教学衔接，并根据知识之间的关系调整课程内容和开课学期。

培养方案还设置不同专业方向和选修模块，增加交叉课程和实践环节，为学生提供更加多样的成长路径。面对学生进入新学院后可能出现的课程差异和适应问题，学院提出设置桥梁课程、逐步过渡培养方案、建设生涯发展导师库等办法。

邱睿韫关注的不只是课程能不能排下去，也关心学生能不能跟得上、能否找到适合自己的专业方向。

从教22年，邱睿韫见证了程序设计语言的更新，也经历了人工智能带来的课堂变革。工具可以不断更新，课件可以反复修改，但教育始终要回到人的成长。

获得南昌大学教学标兵称号，是对过往教学实践的肯定，也是新的起点。面对技术变化和一届届学生，邱睿韫仍将继续修改下一份课件、更新下一个案例、提出下一个问题。

因为教育真正要留下的，不是一个可以复制的标准答案，而是学生面对未知时，依然愿意思考、敢于质疑，并有能力找到自己的答案。

撰稿：罗艳 审校：付广华、杨佳能、徐子晨