卷首语：为深入推进学校“两融一改”改革走深走实，我校各二级学院广泛开展本科教育思想大讨论。广大教师立足专业办学实际，围绕学院融合创新发展、办学定位与特色路径、专业设置优化与特色专业集群打造、AI时代人才培养模式重塑、深化产教融合、教师角色转型与能力重塑等等关键议题开展研讨交流，形成一大批富有启发的思考与改革思路。

为进一步凝聚全校教改共识，搭建思想互鉴、经验共享的交流平台，宣传部推出“本科教育思想大讨论发言精选”系列专题，择优整理刊发部分教师的研讨发言，供全体教职工学习交流，启迪改革思考，共同助力学校应用型人才培养内涵建设提质增效。

人工智能与计算机学院 陈怡然

围绕“专业优化设置、专业特色集群”这一主题，我结合智能科学与技术专业建设谈几点思考。

我认为，专业优化调整的核心，不是简单讨论专业保留、合并或调整，而是要回答三个问题：专业能不能支撑学生未来就业？能不能支撑学院特色发展？能不能服务重庆区域产业需求？

学校本科教育思想大讨论中明确提出，要对接重庆“33618”现代制造业集群体系和人工智能发展，以专业建设为牵引，优化专业结构、打造特色专业集群。对智能科学与技术专业而言，这既是压力，也是重新定位、形成特色的重要机遇。

当前，人工智能特别是大模型、智能体、行业AI应用快速发展，正在深刻改变软件产业和人才需求。企业真正需要的是驾驭AI的全栈工程师、懂数据算法模型的工程师，以及懂行业应用的“AI+行业人才”。因此，我们的专业不能再停留在传统的“学算法、写代码、做实验”层面，而应转向培养“懂AI、会应用、能集成、可落地”的复合型应用人才。

在新组建的人工智能与计算机学院中，学校提出要构建“数据治理—大模型微调—智能体开发—场景落地—运营运维”的全链条育人模式。我的理解是，智能科学与技术专业应在这个链条中重点承担“AI应用开发、智能体开发、智能系统集成和行业场景落地”的任务，与数据科学与大数据技术、软件工程、计算机科学与技术、网络工程等专业形成互补协同。数据类专业支撑数据治理与分析，软件和计算机类专业支撑系统开发与工程实现，智能科学与技术专业则突出模型应用、智能体构建和AI场景解决方案。

下一步，专业优化应重点从课程体系和实践体系两方面发力。课程体系上，要围绕“基础能力—数据能力—AI核心能力—场景落地能力”重构培养链条，强化Python数据基础、数据分析、机器学习、深度学习、大模型应用、智能体开发、知识库与RAG应用等内容。实践体系上，要减少脱离真实场景的验证性实验，增加企业案例、真实项目和综合实训，让学生在项目中完成需求分析、数据处理、模型调用、系统集成、测试优化和成果交付。

同时，产教融合要从一般性合作走向项目式共建。要让企业实际案例进入案例制教学资源库，让企业真实项目转化为项目制实训内容，让企业技术骨干担任岗位制实习导师。智能科学与技术专业应主动对接集团和行业企业，围绕智能客服、知识库问答、智能体工作流、数据分析助手、城市安全、金融科技等场景建设项目库，把“三制四阶”落实到专业培养全过程。

总的来说，学院整合不是简单合并，专业优化也不是削弱专业，而是推动资源重组、方向聚焦和特色再造。作为智能科学与技术专业负责人，我认为我们要主动把专业放到学院整体专业集群中谋划，围绕“AI开发、AI应用、行业落地”形成特色，真正提升学生就业竞争力，服务学院融合发展和重庆产业需求。

不当之处，请各位领导和老师批评指正。

本文根据本科教育思想大讨论现场汇报讲话稿整理，供校内学习交流。