人工智能时代软件工程学科系列教材建设探索——以董天阳、王婷编著的《人工智能基础软件开发》为例

一、引言

随着人工智能技术的迅猛发展，软件工程学科正经历着深刻的变革。传统软件开发方法与人工智能技术的融合，催生了新的工程范式与人才需求。高等院校作为人才培养的主阵地，亟需构建适应时代发展的软件工程学科系列教材体系。在这一背景下，董天阳、王婷等学者编著的系列教材，尤其是《人工智能基础软件开发》，为软件工程与人工智能交叉领域的教学提供了重要支撑。

二、人工智能与软件开发的融合趋势

人工智能技术的落地离不开软件工程化的支撑。从机器学习模型训练到智能应用部署，软件开发的各个环节都在被AI技术重塑。与此AI系统的复杂性、不确定性和数据依赖性，也对传统软件工程方法提出了挑战。因此，软件工程学科的知识体系必须融入人工智能基础、AI算法实现、智能系统开发等内容，以培养兼具软件工程素养与AI应用能力的复合型人才。

三、高等院校软件工程学科系列教材的定位

面向人工智能时代的软件工程学科系列教材，应遵循“夯基础、重实践、通前沿”的原则。一方面，要保留软件工程核心知识（如需求分析、系统设计、测试与维护）；另一方面，需系统引入人工智能基础（如搜索、推理、学习）以及AI软件开发方法（如TensorFlow、PyTorch工程实践、MLOps）。董天阳、王婷编著的《人工智能基础软件开发》正是这一理念的典型体现——该书以软件开发视角组织AI知识，强调算法与代码的工程实现，弥补了传统AI教材偏重理论、忽视软件工程落地的不足。

四、《人工智能基础软件开发》教材特色分析

1. 内容体系：从Python编程基础出发，覆盖数据预处理、特征工程、经典机器学习算法、深度学习框架应用，并延伸至模型部署与维护，形成完整的AI软件开发链路。
2. 工程导向：突出“软件工程+AI”的融合，引入版本控制、单元测试、模块化设计、容器化部署等内容，使学生在掌握AI算法的同时具备工程化能力。
3. 案例驱动：通过图像分类、文本情感分析、推荐系统等案例，讲解从需求到上线的全流程，贴近产业实际。
4. 层次递进：适合本科生高年级或研究生低年级使用，既可作为“人工智能基础”课程的教材，也可作为“智能软件工程”课程的参考书。

五、系列教材建设的建议

为构建高质量的高等院校软件工程学科系列教材，建议：

• 模块化设计：将人工智能基础、软件开发、工程实践等模块灵活组合，适配不同专业方向。
• 产教融合：联合企业专家参与编写，引入真实项目与工具链（如Docker、Kubernetes、MLflow）。
• 动态更新：建立线上资源库，及时更新框架版本与案例，弥补纸质教材滞后性。
• 伦理与安全：增加AI伦理、数据隐私、模型安全等内容，培养学生负责任的技术观。

六、

董天阳、王婷所著《人工智能基础软件开发》等系列教材，为软件工程学科在人工智能时代的课程改革与教材建设提供了有益范本。高等院校应持续推动教材内容与产业需求对接，强化“AI+软件工程”的交叉培养，助力我国软件产业智能化升级。（作者单位：XX大学软件学院）