1. 引言
在全球化进程持续深化与信息技术飞速迭代的宏观背景下，人工智能技术实现跨越式发展，已成为驱动第四次工业革命的核心力量[1]。“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。”当前，人工智能技术不仅在推动第四次工业革命中的产业结构优化调整与经济社会转型升级方面发挥着加速作用，更在人才培养模式革新与教育体系变革领域展现出巨大的应用潜力[2]。
2025年1月，中共中央、国务院颁布《教育强国建设规划纲要(2024~2035年)》，其中明确了建设教育强国的核心目标：到2027年，教育强国建设需取得关键阶段性成果，人才自主培养质量全面提升，拔尖创新人才持续涌现；到2035年，全面建成教育强国，实现高质量教育体系对各领域的全覆盖。要达成上述目标，构建学习型社会是关键路径之一，需借助教育数字化开辟发展新赛道、打造发展新优势，探索数字技术支撑下大规模因材施教与创新性教学的有效路径，主动适配学习方式变革，推动人工智能助力教育领域实现深层次变革。
在人工智能与教育双向赋能的时代语境下，如何依托人工智能技术推动新时期教育高质量发展、在第四次教育革命中占据核心地位，已成为学界亟待深入研究的重要课题。对此，高等院校需及时推进教育管理模式革新，构建与人工智能时代相适配的新型教育管理体系。在此过程中，必须以人工智能技术为教育管理提供支撑，通过革新教育管理体系提升人才培养服务质量，满足新形势下教育发展的需求。
与此同时，人工智能也为高校教育管理创新提供了坚实的技术保障[3] [4]。引入人工智能技术后，高校教育管理可实现智能化与精准化转型，进而提升管理质量与效率；此外，人工智能还能为师生提供更具个性化、更便捷的服务，助力促进教育公平，实现优质教育资源的共享。本文聚焦人工智能赋能集成电路专业教育管理的创新路径展开深入探究，以期为高校教育管理创新提供理论支撑与实践指引。
2. 集成电路专业教育管理体系现状
作为支撑国家信息技术产业发展的核心领域，集成电路专业的教育质量直接关系到拔尖创新人才培养成效与产业核心竞争力提升。当前，我国高校集成电路专业在教育管理实践中，仍普遍采用传统教育管理模式，该模式虽在长期办学中形成了相对成熟的流程，但随着人工智能技术对教育生态的重构及集成电路产业对复合型人才需求的激增，其与新时代教育发展要求的适配性矛盾日益凸显，不仅难以满足专业人才培养的个性化、精准化需求，更在数字化转型进程中面临管理效率低下、资源配置失衡等现实挑战，亟需通过技术赋能推动教育管理体系的优化升级，为后续课程体系、师资队伍、教学模式等维度的改革奠定基础。
2.1. 固定授课模式制约课堂教学高效开展
目前，高校仍以固定班级授课模式为主导，每一个教学班级包含诸多行政小班，导致学生表达自身观点的机会受限，教师用于分析并满足学生个性化需求的时间也相对不足。在此教学模式下，课堂教学缺乏互动性，学生难以形成批判性思维，且无法根据自身时间灵活安排学习进程。以南京邮电大学的翻转课堂实践为例，将学生以5~7人一组进行分组教学的班级模式最为理想，在此模式下，教师能够充分掌握每位学生的学习情况，并积极参与每堂课的教学活动。但受场地、师资资源等因素限制，这种翻转课堂模式难以在高校中广泛推广，仅能在部分双一流专业的创新班中实施。如何充分利用人工智能技术，在有限的时间与空间内提升教学效果，成为高校教育管理工作亟待解决的问题；而如何平衡课堂上知识传授的“硬实力”与综合素质培养的“软实力”，则成为评判优质课堂的重要标准。
2.2. 传统课程培养模式导致人才培养标准化
高校中的大部分课程，尤其是专业基础课程，仍采用传统的流水线式教育模式，以班级授课制为主要形式，教师在课堂中占据主导地位，学生则处于被动接受知识的状态，这种模式强调教学的统一性与标准化。同一门课程采用统一的教材、教学大纲、教学进度及标准化的考核评价方式，将原本具有独特个性的学生培养成“标准化产品”，忽视了学生在学科认知、专业能力方面存在的差异性，抑制了学生个体生命独特性的发展。在大学阶段的学习过程中，知识传授固然重要，但更为关键的是培养学生的自主学习能力，为其未来步入社会、开展终身学习奠定坚实基础。
2.3. 师资队伍短缺，教师数字素养亟待提升
面对人工智能对教育领域带来的深刻冲击，高校教师尚未充分认识到人工智能在推动教育教学高质量发展过程中所发挥的重要作用。尽管大多数教师已取得博士学位，但自身数字素养存在明显短板，无法熟练运用人工智能技术对课程质量建设进行优化改进。
综上，当前我国高校集成电路专业教育管理体系在实践中面临多重困境：固定授课模式受限于资源约束难以实现高效互动与个性化教学，传统课程培养模式因强调统一性抑制人才创新发展，师资队伍在数量供给与数字素养上均无法适配新时代教学需求。这些问题不仅导致集成电路专业教育管理的效率与质量难以提升，更与人工智能时代教育数字化转型趋势及集成电路产业对复合型、创新型人才的需求存在显著脱节。因此，亟需以人工智能技术为核心赋能手段，从课程体系、师资队伍、教学模式等维度推动教育管理体系的系统性变革，打破传统管理模式的束缚，为集成电路专业高质量人才培养提供制度与技术支撑。
3. 人工智能赋能教育管理体系变革的路径
在数字时代背景下，人工智能技术为提升高校集成电路专业教育管理水平提供了新契机。本文以南京邮电大学集成电路科学与工程学院(产教融合学院)为研究对象，从课程体系、师资队伍、教学模式、学科专业等维度展开研究，构建基于“人工智能+”的教育管理体系。
3.1. 人工智能赋能课程体系创新
在人工智能时代，集成电路产业正经历深刻变革。为培养适应时代需求的高素质集成电路人才，课程体系的定位需紧密对接行业发展趋势，因此高校教育管理工作应全面推进数智赋能，促进人工智能助力教育变革，始终聚焦新技术、新业态与新模式，深化“专业 + 智能”、“智能 + 专业”培养模式，构建覆盖高校所有专业的“人工智能+”创新课程体系。
在南京邮电大学集成电路课程体系中，引入“人工智能+”元素是实现课程体系变革的重要举措。首先，在集成电路传统课程体系中增设3~4门“人工智能+”相关课程，即在专业基础课程与专业课程中设置“人工智能+”应用类或进阶类课程；与此同时，大力推进智能化教育，建设“通用 + 特色”人工智能通识课程，开设融合人工智能特色的专业类课程，如人工智能芯片设计导论、机器设计导论等。通过完善知识图谱、构建能力图谱，深化教育大模型应用，推动课程体系、教材体系、教学体系智能化升级，将人工智能技术融入教育教学全要素与全过程，促进科技教育与人文教育融合。
其次，借助“人工智能+”进一步完善知识图谱、构建能力图谱，推动传统集成电路课程知识点与人工智能技术的有机结合。以《集成电路课程设计》为例，传统设计方法主要基于规则与经验，结合人工智能技术后，可引入基于机器学习的设计优化方法。通过建立电路性能与设计参数之间的数学模型，利用机器学习算法对设计参数进行自动优化，进而提升电路的性能与可靠性。
最后，利用人工智能开发的在线课程是数字化课程资源建设的重要内容。一方面，在线课程可打破时间与空间的限制，为学生提供更便捷的学习途径，且通过人工智能技术可实现在线课程的个性化学习功能；另一方面，建设在线课程能够实现课程资源的共享，促进校际合作与学生自主学习，为学生提供更具人性化、智能化的课程选择空间。
3.2. 人工智能赋能师资队伍建设
在教育数字化转型背景下，人工智能技术正深刻改变教育生态。师资队伍建设需从提升教师人工智能素养与优化师资队伍结构两个维度协同推进。
首先，推动教师人工智能素养从“会用”向“善用”提升。高校应切实落实“因材施教”理念，积极推进教师的分层分类培训：基础层面向全体教师，聚焦人工智能认知与基础工具应用培训；进阶层针对课程负责人，侧重人工智能与学科教学融合能力培养；专家层针对学科带头人，聚焦人工智能课程设计与创新能力提升，确保培养过程实现全覆盖。高校应充分整合资源，打造人工智能工作平台，依托学科优势构建人工智能教师学习资源库，结合算法为教师推送个性化学习资源；设立人工智能教育导师制，为教师提供“一对一”技术咨询服务。
其次，推动师资队伍结构从“单一教学型”向“多元协同型”优化。通过人工智能技术释放教师精力、平衡资源分配、创新教师角色定位，推动师资队伍转型。在教师角色转型方面，允许人工智能承接重复性工作，如利用人工智能生成成绩分析报告、借助人工智能完成课程目标达成度分析，使教师能够全身心投入教学工作；在优质资源共享方面，利用人工智能辅助线上线下相结合的混合课程，实时分析远端学生学习情况并反馈至授课教师，授课教师根据在线课程数据对线下课程教案进行动态调整。
综上，人工智能赋能师资队伍建设需从提升教师个体能力与优化队伍整体结构两个层面协同推进，唯有建设高素质、专业化、创新型的师资队伍，才能充分发挥人工智能技术的变革性作用，推动教育高质量发展。
3.3. 人工智能赋能教学模式优化
在人工智能技术快速发展的时代背景下，传统“标准化、单向灌输”的教学模式已难以满足学生个性化需求。人工智能技术通过重构教学流程、落地个性化学习、升级评价体系，推动教学模式从“以教为中心”向“以学为中心”转型，实现教学效率与质量的双重提升。本节从教学流程、个性化学习、教学评价三个维度，阐述具体优化路径及保障措施。
首先，重构教学流程，实现“课前–课中–课后”全链条智能化。依托人工智能技术打破传统教学环节割裂的问题，构建闭环式智能教学流程。在课前，人工智能课程系统依据课程标准与学情数据(如学生过往知识薄弱点)，自动生成备课方案与分层预习任务。例如，为《半导体物理》课程教师推送半导体器件相关易错点解析及适配习题，为学生推送个性化预习微课，提前扫清基础认知障碍。在课中，动态捕捉学生互动数据并实时调整教学节奏，当发现多数学生对某一知识点理解滞后时，自动推送补充讲解视频或发起小组讨论任务。在课后，开展精准辅导与知识巩固工作：利用人工智能作业系统根据学生课堂表现生成分层作业，避免“一刀切”现象；针对作业中的错误，人工智能自动推送错题解析与同类练习，教师则聚焦共性问题开展集中辅导，减少重复性工作。
其次，落地个性化学习，破解“统一教学”困境。依托人工智能技术实现“一人一策”的个性化学习，满足不同学生的发展需求。通过人工智能技术分析学生学业数据、学习习惯，构建学生能力图谱，自动生成个性化学习路径。例如，为逻辑思维薄弱的学生增加数学推理类练习，为语言天赋突出的学生推荐拓展阅读资源。
最后，升级教学评价，实现从“单一结果”到“多元过程”的转变。突破传统“以分数为核心”的评价模式，构建人工智能驱动的多元评价体系。在过程性评价方面，利用人工智能记录学生课堂参与、作业完成、小组合作等过程数据，生成动态评价报告；在评价结果应用方面，人工智能将评价数据转化为教学改进建议，如提示教师“某班级在实验操作环节能力薄弱，需增加实践课程”，同时向学生推送个人能力提升方向，实现“以评促教、以评促学”。
3.4. 人工智能赋能学科专业建设
随着人工智能技术的飞速发展，人工智能芯片作为人工智能技术的核心硬件，其设计与制造已成为推动科技进步的关键因素。南京邮电大学集成电路科学与工程学院紧跟时代步伐，落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》(国发〔2017〕35号)文件精神，设立人工智能芯片设计微专业，旨在培养能够适应未来科技变革的一流拔尖创新人才[5]。
“智芯”微专业以“人工智能 + 芯片”为核心，致力于构建涵盖人工智能与集成电路的交叉专业培养体系。该微专业课程内容紧跟人工智能技术前沿，将最新的集成电路研究成果融入教学培养过程，注重特色课程的高阶性、创新性与挑战性，满足新工科发展需求，持续推动学科专业交叉融合与人才培养的深度融合。通过实施混合式教学，“智芯”微专业构建新型跨学科专业组织模式，采取灵活且系统的培养模式，旨在培养学生在人工智能、集成电路、电子信息等关键领域的知识储备、实践能力与综合素养。其核心教师团队均具备深厚的人工智能与集成电路研究背景，在相关领域拥有丰富的研究与教学经验，能够为学生提供前沿的学术指导与实践机会。
4. 结语
人工智能技术的飞速发展为集成电路专业教育管理革新提供了关键契机，也为破解传统教育管理体系的固有困境指明了方向。本文以南京邮电大学集成电路科学与工程学院(产教融合学院)为研究样本，系统剖析了当前该专业在授课模式、课程培养、师资建设等方面存在的现实问题，并从课程体系创新、师资队伍优化、教学模式重构、学科专业建设四个维度，探索了人工智能赋能教育管理体系变革的具体路径。
研究表明，通过“人工智能+”与集成电路专业教育的深度融合，既能打破传统管理模式的时空限制与资源约束，实现教学过程的精准化管控与个性化服务，又能推动人才培养从“标准化”向“创新型”转型，契合集成电路产业对高素质人才的需求。未来，需进一步深化人工智能技术在教育管理中的实践应用，持续完善“技术赋能–管理优化–质量提升”的闭环机制，为集成电路专业教育高质量发展注入持久动力，也为高校教育管理创新提供可借鉴的实践范式。