计算机科学与技术系积极推进SC教学改革，以学生能力培养为核心，以课程目标达成为导向，持续探索“AI赋能+项目驱动+翻转课堂”融合教学模式，着力破解传统课堂中学生“学不会、学不深、学不活”的问题，取得了阶段性成效。

在教学改革推进过程中，教师团队发现，部分学生在专业课程学习中存在知识点碎片化、理论理解抽象、学习主动性不足等问题。尤其在《操作系统》《网络编程技术》等核心课程中，学生往往能够记忆概念，却难以建立完整的知识体系，对课程内容缺少整体认知框架。同时，传统“教师讲、学生听”的课堂模式，也难以充分调动学生自主探究与团队协作的积极性。

针对上述问题，计算机科学与技术系进一步明晰课程目标，将“知识掌握”逐步转向“能力达成”。在课程设计中，教师更加注重学生的问题分析能力、自主学习能力、工程实践能力以及创新思维培养，推动课堂从“以教为中心”向“以学为中心”转变。

为帮助学生构建清晰的认知框架，教师团队在SC教学改革中强化了任务驱动与案例引导。以《操作系统》课程为例，课程组围绕“国产操作系统发展与应用”主题，组织学生利用AI大模型开展资料检索、技术调研与内容分析。学生通过AI工具，对国产操作系统的发展历程、技术特点、应用场景以及未来趋势进行自主研究，并结合自身理解形成专题汇报。

在课堂实施过程中，课程采用“翻转课堂”形式，由学生走上讲台进行展示汇报。教师则从单纯知识讲授者转变为学习引导者和课堂组织者，通过提问互动、案例点评和思维引导，帮助学生进一步深化理解。学生在调研、整理、表达与交流过程中，不仅提升了信息获取与分析能力，也逐渐建立起操作系统课程的整体知识框架。

AI技术在此次SC教学改革中发挥了重要作用。一方面，AI大模型帮助学生快速获取大量资料，提高了信息搜集效率；另一方面，通过AI辅助分析与内容整理，学生能够更加直观地理解复杂知识点，降低学习门槛。同时，教师也利用AI工具进行教学资源优化、案例更新与课堂互动设计，使课堂内容更加贴近行业前沿与技术发展趋势。

随着教学改革不断深入，课程评价方式也发生了明显转变。过去以期末考试成绩为主的单一评价模式，逐步转向“过程性评价+能力评价”相结合的新模式。学生的课堂参与度、项目调研能力、团队协作表现、汇报展示效果等均纳入综合评价体系，更加注重学生学习过程中的成长与能力提升。

从阶段性成效来看，学生课堂参与积极性显著提高，自主学习意识不断增强。越来越多的学生能够主动利用AI工具开展课外学习与技术探索，在课堂讨论和项目实践中表现出更强的问题分析与解决能力。部分学生还在课程调研基础上进一步延伸学习内容，主动关注国产软件生态与人工智能技术发展，形成了良好的学习氛围。

下一步，计算机科学与技术系将继续深化SC教学改革，持续推进AI技术与专业课程深度融合，不断优化课堂教学模式，提升人才培养质量，努力培养适应新时代信息技术发展需求的高素质应用型人才。