科技日报记者 杨雪
近日，字节跳动旗下AI编程产品TRAE CN正式发起“TRAE for Educators”计划，陆续走进清华大学、复旦大学、中国人民大学、北京邮电大学、中国美术学院等高校课堂，推动AI编程与高校课程教学融合，探索人工智能时代课程创新与人才培养的新路径。
据介绍，“TRAE for Educators”计划希望帮助高校在新技术快速发展背景下，将教学重点进一步延伸到工程思维、系统设计、需求分析和跨学科创新等更高层次能力培养。借助TRAE CN的产品能力与专家支持，学生可以减轻基础编码环节的负担，把更多精力投入到问题定义、方案设计、架构理解和实践创新中。
在清华大学，计算机系核心必修课《操作系统》已引入TRAE工具支持。该课程以多层次实际应用需求为出发点和目标，将应用场景中的进程管理、处理器调度、内存管理、文件系统、同步互斥等需求，转化为操作系统的核心功能、概念与抽象，实现理论与实践的深度融合，构建了“理论—实践—创新”三位一体的教学体系。当前课程引入TRAE工具支持，通过与AI合作，更全面和深入地了解计算机硬件是如何被操作系统“抽象、管理、复用”，如何满足应用的需求，从而变成有着各种丰富应用的计算机系统。
复旦大学计算与智能创新学院则围绕人工智能带来的软件开发范式变化，全新开设《生成式软件开发》课程。通过这门课程，希望同学们不仅能熟悉大模型、Agent、提示工程、上下文工程等AI技术，而且能初步掌握问题拆解、方案规划、过程迭代、代码评审、软件测试等工程化开发能力。TRAE的加入，为课程提供了AI辅助编程与生成式软件开发的实践支撑，帮助学生在理解前沿技术的同时，提升运用AI解决真实问题的能力，为未来职业发展打下基础。
中国人民大学《软件工程》课程也在今年升级了实践内容，将大语言模型技术和人机协作编程纳入教学，并首次引入TRAE编程工具。课程以系统工程思想为指导，旨在使学生掌握开发复杂软件系统所需的基本原理、方法论、技术体系与工程实践能力，理解软件生命周期的全流程管理，具备构建高质量软件系统的专业素养。
北京邮电大学开设的《智能人机移动互联—零代码现代工程开发》课程，则更加鲜明地体现了AI时代工程教育的新方向。课程面向全校本科生，提出“AI时代的工程开发教育，重心应从编码实现转向工程决策”的理念，致力于培养能够定义问题、设计方案、分解任务、审查质量、管理复杂性的“系统级工程师”，而非仅仅会写代码的程序员。TRAE贯穿教学全过程，帮助学生从“用AI写代码”逐步走向“指挥AI做工程”，把更多精力集中在需求定义、架构权衡和质量把控等关键环节。
在跨学科教学方面，中国美术学院《手机APP艺术》课程也将迎来升级，正式把Vibe Coding（氛围编程）技术引入创作流程，并通过TRAE支持学生从零开始开发手机APP。该课程以当代新媒体艺术的跨媒介表达需求为出发点和目标，将艺术创作中对APP开发、生成美学、实时视听、空间交互、社交共创的诉求，透过计算机编程的核心算法、逻辑与系统架构，实现艺术观念与技术代码的深度融合。
从操作系统、软件工程，到生成式开发与媒介艺术，TRAE CN正在进入越来越多不同类型的课堂场景。“TRAE for Educators”不仅关注AI工具在教学中的应用，更关注高校如何借助新技术推动课程结构、实践方式和能力培养目标的整体升级。通过将AI融入课堂，帮助学生更早建立与智能工具协作的意识和能力，也为未来面向产业与社会需求的人才培养提供了新的教学思路。
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