为切实推进AI技术与专业教学的深度融合，筑牢学生数字化能力根基，6月10日，材料成型及控制工程专业举办了“AI赋能专业教学”专题研讨会。校督导司乃潮教授、鞠时光教授、宋新南教授全程指导，学院党委书记张伟杰，教务处副处长、成型专业负责人刘海霞，专业全体教师参会研讨。

会上，李健作了题为《AI赋能材料成型及控制工程专业教学思考与探索》的主题汇报。他基于国家战略与市场需求，剖析了现有人才培养的痛点，凝练出质量控制、工艺设计、装备研发及智能化改造四大AI融入方向，并以轧钢行业为例，提出了工艺参数智能预测、缺陷识别、数字孪生、性能预测及工程信息管理五大切入点。对应上述方向，他提出了具体的课程改革举措：在工艺课中引入优化分析，将测试课升级为质量检测分析课，推动原理课模拟实践与检测/控制课的深度融合，在材料科学基础课引入相场分析，并利用信息化课程强化数据管理。在教学路径上，构建了“数字化模拟认知—项目式技能实操—深度项目综合创新”的三阶培养体系，并以近年指导学生毕业设计为例，验证了AI融入的可行性。他强调，成型领域的AI绝非简单的文本处理，而是融合数字化与自动化的系统工程。

与会教师展开了热烈讨论。赵国平指出铸造行业非标度高、数据基础薄弱，装备信息化是AI落地的前提。郑成琪主张区分“产业赋能”与“教学赋能”，认为应着重培养学生架构知识与提出问题的能力。刘满平、刘海霞呼吁教师“走出去、请进来”，紧跟AI趋势。赵信毅现场展示了利用数字人制作低成本教学视频的方案。李天庆分享了在大一新生中开展AI通识教育的探索，指出当前深度融合仍面临挑战。

督导专家对本次研讨会成效给予充分肯定。鞠时光教授表示，本次汇报和讨论令人印象深刻，AI赋能专业教学的框架完备、内容详实，真正立足于专业根本。鉴于AI赋能涉及各专业核心知识，仅靠计算机专业难以实现，而成型专业主动出击，在工艺优化、缺陷识别、数字孪生、性能预测及生产信息管理等方面凝练出的具体举措，方向精准且切实可行。期待成型专业能将方案进一步做细做实，取得显著成效。

宋新南教授指出，本次汇报逻辑清晰、准备充分，全面凝练了工艺优化、缺陷识别、数字孪生等应用场景。赵信毅展示的AI视频制作方案极具实用价值，为解决此类培训素材制作痛点提供了高效路径。同时提醒在享受AI“赋能”优势的同时，要警惕其对传统课堂的“负能”冲击，建议教师树立与教材、同行、网络及AI竞争的意识，并通过案例导向教学提升课堂吸引力。

司乃潮教授作总结指导。他指出，AI融入教学是一项立足专业、交叉融合的系统性工程，必须以专业教学为根，方能开枝散叶。他对专业建设给予高度评价，认为在传承老一辈工作的坚实基础上，不仅发展势头良好，更已凝练出AI融入的具体路径，令人倍感欣慰。他强调，鉴于材料成型领域具有高度不确定性且可借鉴案例匮乏，培养未来型复合人才面临极大挑战。他号召大家秉持“一丝不苟、精益求精”的专业精神直面挑战，力争突破，最终培养出一批能够引领未来社会发展的卓越工程技术人才。

本次研讨会进一步明晰了AI赋能专业教学的改革思路与实施路径。与会人员一致认为，AI与教育教学深度融合是新时代高等教育发展的必然趋势，后续专业将持续细化改革方案、稳步推进落地，不断完善数字化育人体系，全面提升专业人才培养质量。