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一、引言

当AI已经能秒级生成代码，Agent开始接管调试、测试与部署，编程课和软工课还应教什么、怎么教、如何评？

2026年7月27日至29日，第十届CCF未来计算机教育峰会（FCES 2026）在重庆举行。这场由中国计算机学会主办、CCF教育工委与重庆师范大学联合承办的盛会，以“未来教育：颠覆还是改良？”为主题，汇聚了千余名来自全国高校、科研院所和企业的专家学者。中国工程院院士吴枫、中国科学院院士胡事民等700余位专家代表同台论道。

峰会的核心议题之一，正是《LLM与Agent时代的编程课与软工课怎么改？》分论坛。这不是“AI赋能教育”的温和改良，而是一场从单门课程到整个专业的范式革命。

二、五大核心争议：编程与软工教育的十字路口

分论坛围绕五组张力展开深度交锋：

争议一：编程基础课——废还是立？

当大模型可秒级生成代码，传统的“逐行手搓代码”教学模式是否还有存在必要？有观点认为，编程基础课应大幅压缩甚至取消；反对者则坚持，算法思维和底层能力必须通过亲手编码来锤炼。大湾区大学副校长李晓明明确提出反对“AI可自动生成代码，无需深耕编程”的误区，强调计算机专业学生必须夯实编程、算法底层能力，AI只是提升效率的辅助工具。

争议二：软件工程课——旧还是新？

真实工程已演变为“人机协同编排”的新形态，但大学培养方案仍困在瀑布与敏捷等经典框架中。AI正从“编程助手”进化为“系统构建者”。软件工程课是延续传统方法论教学，还是彻底重构为“人机协同工程”？

争议三：培养方案——修还是拆？

部分高校已开始激进改革。大湾区大学将原有十余门计算机专业课整合重构为六门综合课程。但也有人担忧，过度压缩可能导致学生“只会用AI，不懂底层”。

争议四：能力底座——守还是放？

CCF秘书长唐卫清指出，AI时代教育模式需从“知识中心”向“人的成长”转变。计算机专业应守住哪些不可替代的核心能力？哪些可以放手交给AI？

争议五：评价体系——表还是里？

当学生可用AI完成作业，传统考核方式全面失效。陈熙霖研究员强调，评价体系应从考核“知不知道”转向评估“会不会用、会不会判断”。

三、专家观点：颠覆还是改良？

胡事民（中国科学院院士、清华大学教授）：AI通识教育必须跨越单纯的科普层面，通过动手实践与框架编程让学生真正掌握AI底层逻辑，避免沦为工具的被动消费者。

陈熙霖（中国科学院计算技术研究所所长）：生成式AI正重塑计算机学科，教育须从“知识传授”转向“能力培养”，重点塑造学生的泛化性与系统构建能力。

李晓明（大湾区大学副校长）：长远看教育形态将迎来颠覆性变化，但当下必须依靠持续改良逐步抵达目标。计算机专业学生不能跟其他专业学得一样，关键是要有扎实的功底。

武永卫（清华大学教授）：学生要带着质疑精神审视AI输出内容，避免完全依赖模型丧失自主判断能力。

王忠杰（分论坛主席、哈尔滨工业大学教授）：大模型正扮演新一代编译器，真正的提升在于提炼可教授的交互模式与开发范式——意图结构化、协作协议化、生成可审计等。

四、从课堂到体系：教育变革的多元探索

峰会期间，14场专题分论坛从学科建设、课程改革、课堂教学、教师发展和人才培养等多个维度展开研讨。

重庆师范大学作为承办方，展示了三大实践：推进地方“101计划”并设立“图灵实验班”；成立数智化教师教育高等研究院；建设特殊儿童脑认知与康复交叉研究中心。学校已研发智能教学评价系统，精准评估师范生数字化能力。

各高校正在探索“开源+AI”进入培养方案的新模式，以及“因材施AI”的分级使用策略。

五、结语

当编译器变成大模型，编程和软工教育正在经历一次全新的抽象跃迁。从打孔纸带到高级语言，每一次抽象跃升都是高校计算专业课堂的范式迁移。

峰会给出的答案并非简单的“颠覆”或“改良”二选一。真正的挑战在于：如何让学生在掌握AI工具的同时，不丧失独立思考与系统构建能力；如何在课程压缩的同时，保证知识体系的完整性；如何在AI生成代码的时代，重新定义“会编程”的内涵。

正如分论坛简介所言：“这不是‘AI赋能教育’的温和改良，而是一场从单门课程到整个专业的范式革命。”这场革命没有标准答案，但CCF峰会上的千名专家激辩，正在为中国计算机教育的未来十年，勾勒出一条既拥抱变革又坚守本质的探索之路。