《信息系统开发与实施》
人机协同的 AI 编程
第六届全国高校教师教学创新大赛（人工智能赛道）
教法即内容
Trae 单核工具链
构建即评价
证据闭环
以上判断来自信管 2207 班真实课堂迭代、项目交付与全过程证据，不是抽象口号
92.9% 学过 Python
但只有 21.4% 能独立完成简单项目
95.2% 至少每周使用 AI
可全班 47 人里仅 3 人已用 AI Agent
AI 普及，不等于 Agent 普及
| 痛点 | 课堂表现 | 对应挑战 |
|---|---|---|
| 知识难落地 | 学过却写不出 | 知识到实践断裂 |
| 技术实践能力参差 | 基础强弱分化 | 同课异质明显 |
| 学习主体性危机 | 容易把 AI 当替代品 | 判断力与责任感弱化 |
第一级：氛围编程，让学生先跨过“写不出来”的门槛
第二级：Spec 驱动，把需求分析、流程设计与原型实现连起来
人负责提出问题、判断质量、决定取舍，AI 负责生成、修复与试错
学生在 Trae 这样的国产工具环境中，亲手体验“AI 能做什么、人应负责什么”
| 步骤 | AI 介入 | 结果 |
|---|---|---|
| 采集 | 42 份课前问卷 + 47 人课堂调查 | 获得真实起点 |
| 分析 | Trae 汇总工具、频率、能力与项目经验 | 识别“AI 普及但 Agent 稀缺” |
| 分层 | A / B / C 三层支持（9 / 32 / 1） | 形成差异化起步路径 |
| 推送 | Trae 生成指引，并设计全员 Agent 实操 | 把对话式 AI 迁移到 Agent 协作 |
课堂任务不再停留在作业层面，而是落到真实用户、真实需求、真实交付
2207 班 19 组全部完成真实用户对接与交付流程
真实项目把“会不会写代码”升级为“能否回应真实问题”
这是贯穿三类举措的评价逻辑，不是第四项举措
教师侧：围绕教学环节配置 Skill，给学生搭脚手架，而不是预设封闭平台让学生照着点
学生侧：把课堂所学迁移到自建 Skill / 小工具，用作品证明自己会与 AI 协作解决问题
典型案例：信息系统学习助手，可解释名词、给出样例、说明图形绘制要求
评价由“教师给作品打分”升级为“学生用作品证明能力”
课前：Trae 分析 42 份问卷，并结合 47 人课堂调查生成策略建议
课中：Trae 支持氛围编程、Spec 驱动与即时试错
课后：Trae 支持四维评价、个性化反馈与学习路径推荐
| 角色 | 关键动作 | 结果 |
|---|---|---|
| 教师 | 用 Trae 做学情分析、配置教学 Skill、调整课堂策略 | 教学决策可追溯 |
| 学生 | 用 Trae 完成编程、迭代项目、自建 Skill / 小工具 | 学习成果可证明 |
| 课程 | 用同一工具串联课前、课中、课后 | 证据链完整 |
问卷、互动、协作工具只承担辅助采集与组织，不替代 Trae 的核心地位
课程思政不是单独喊口号，而是在 Trae 与 DeepSeek、GLM-5、MiniMax、Kimi 等国产模型比较中，让学生理解技术选择、责任边界与方法自信
这不是“用了 AI”的口头说明，而是完整保留问题拆解、提示词迭代、代码调试和结果取舍的协作痕迹。
| 维度 | 创新前表现 | 创新后成效 |
|---|---|---|
| 专业能力 | 学过编程但难以独立完成完整项目 | 19 组全部完成项目，94.7%系统可运行，16 次实验得分率 93% |
| 创新思维 | 选题多停留在课堂作业 | 19 组全部对接真实用户并完成交付 |
| 数字素养 | AI 使用零散、技术栈偏保守 | 100%小组使用 AI 辅助开发，58%采用现代框架 |
| 伦理认知 | AI 使用边界认知模糊 | 100%小组提交完整 AI 交互记录，TA 反馈转向“AI 交互质量” |
起点门槛：先从真实痛点诊断出发，而不是先堆工具
机制可迁移：一个核心工具贯穿课前、课中、课后
评价可复现：项目完成率、系统可运行率、真实交付率、AI 记录完整性均可量化
数据回流：课后证据再进入下一轮教学设计，形成持续改进
| 传播形态 | 代表证据 | 证明什么 |
|---|---|---|
| 权威媒体 | 中国教育新闻网专题报道 | 课程模式形成社会可见度 |
| 教学研究 | Journal of Data Science 论文发表 | 进入学术讨论与同行传播 |
| 高校分享 | 复旦、南大、武大、南开等交流 | 具备跨校借鉴价值 |
| 学习社群 | 《如何用 claude skill 做好学术研究？》90081 人学习、留言 160 余条 | 方法可外化为能力训练 |
| 教材化沉淀 | 《智慧共生——人人都能用好AIGC工具》 | 进入课程资源体系 |
必须使用：要求学生在真实任务中实际运用 AI，而不是把 AI 当表演道具
必须记录：完整保留提示词、修改、判断与取舍过程，不能只交结果截图
必须解释：通过脱离电子设备答辩核验真实理解，防止“会复制、不会说明”
匿名与授权前置：学生作品、用户回执与反思材料统一匿名化，并在使用前取得授权
AI 真正改变教学
不在于装了几个系统
而在于学生是否在真实任务中学会与 AI 协作、判断并负责