2025年6月，广州应用科技学院与科大讯飞股份有限公司签订人才培养项目，共同建设科大讯飞AI产业学院，旨在服务区域发展及广东省新质生产力发展需求。依托科大讯飞在人工智能领域的核心技术与企业实力，校企双方充分发挥各自优势，企业全程深度参与人才培养过程。以 “岗” 定 “标”，共同制定培养方案与课程标准；共建教学资源，组建 “双师型” 教学团队；通过协同教学，实现教学内容与产业技能、岗位需求的精准对接，致力于培养掌握 AI 技术的软件工程创新人才。
一、科大讯飞 AI 产业学院展厅、AI全流程实验室建设及成效
（一）科大讯飞AI产业学院展厅建设
2025年8月，科大讯飞AI产业学院高标准完成展厅建设，以实体空间为载体，深度融入“三全育人”“五育并举”理念，充分彰显科大讯飞技术基因与校企融合特色，构建起集教学实践、技术展示、互动体验于一体的创新育人平台。
展厅整体面积约达280平方米，通过双屏翻译机、智慧黑板、阿尔法蛋围棋机器人、讯飞听见等多项软硬件设备投入与展示，营造数字化显示与沉浸式环境，高效传递信息、提升观展吸引力；借助互动装置与智能语音系统，增强参观者的参与感和体验深度；同时实现展项与数据灵活更新，优化运营管理，构建兼具科技感与生命力的AI智能展示空间。
展厅深度植入科大讯飞企业特色和广州应用科技学院“适者大成”理念，集中展示 “讯飞星火” 大模型、AI 全流程实验室等核心技术资源，同步引入企业真实项目案例与技术应用场景，让学生直观接触行业前沿动态。作为校企融合的重要载体，展厅创新构建 “教学 + 产业” 双向赋能模式，整合科大讯飞生态链资源与高校教学优势，设置校企联合培养成果展区，清晰呈现 “以岗定标” 培养模式与 “双师型” 机制的实践成效，成为直观展现产教协同的重要窗口。
图1-7：科大讯飞AI智能展厅
图8-13：科大讯飞AI智能展厅参观讲解
（二）科大讯飞AI产业学院AI全流程实验室建设
2025年，学院聚焦AI应用型人才培养核心需求，全力推进AI全流程实验室建设工作，同年8月份全面完成建设任务，构建起AI实践平台，为深化“产教融合、工学结合”培养模式提供了坚实硬件支撑。
本次实验室建设建设过程中强化算力支撑能力，引入三台专业算力设备，有效满足AI模型训练、数据处理等环节的算力需求，为学生开展AI技术实践提供强大算力保障；并依托科大讯飞技术优势，引入涵盖数据采集、算法训练、模型部署、应用落地等全环节的AI教学资源包。
实验室投入电脑、智慧黑板等硬件设备共59台，同步承担日常授课、项目实践、专业实训、竞赛等教学内容，主要面向软件工程专业的技术方向课，如《Python程序设计》、《面向对象程序设计（Java)》等课程。依托科大讯飞提供的智慧博思平台、码上平台、AILAB等智能化教学平台，本年度教学团队全面开展线上教学与实验管理工作，实现了课程学习、实验发布、过程监控与智能评估的一体化教学闭环。平台支撑了课前自主预习、课中互动实训、课后作业提交与自动化评测等全流程教学活动，显著提升了教学效率与学生实践能力，为教学信息化与数字化转型提供了有力支撑。
AI全流程实验室的建成投用，进一步完善了“理论+实践”的教学体系，有效拓展了“AI+教育”的实践场景。
图15：学校领导视察参观
图16：AI全流程实验室
图17：科大讯飞AI产业学院师生正在上课
二、双师教学，创新人才培养模式
校企双方秉持“知识为基，AI为翼，共同携手，育见未来”的理念，构建全流程协同育人体系，实现从课堂到产业的贯通。
在人才培养模式上，创新推行“双师指导”教学模式，组建由学校专业教师与科大讯飞企业工程师共同构成的教学团队，确保产业前沿技术与真实项目经验深度融入教学全过程。针对人工智能产业发展需求，首批开设软件工程（校企联合培养）专业，下设智能系统开发、前端应用开发、应用软件测试、系统运维实施、AI技术应用五个特色方向，精准对接行业岗位需求，定向培养产业急需的高素质应用型人才。
在课程与教材资源建设上，双方基于产业技术发展现状与岗位能力要求，共同开发项目化课程资源与实训教材。围绕各专业方向核心能力，构建特色课程体系，如AI技术应用方向开设人工智能数据标注技术、AIGC工具应用、提示词工程与应用、神经网络与深度学习等前沿课程；智能系统开发方向设置Java EE开发框架、微服务架构、企业级应用开发综合实训等实战课程。同时，依托科大讯飞在语音识别、讯飞星火大模型等领域的技术优势，将企业内部规范、技术工程能力、项目案例等转化为教学资源，丰富教学内容的实用性与前沿性。
在培养方案制定上，科大讯飞深度参与人才培养全过程，历时打磨三十余次形成完善的人才培养方案，明确各专业方向的培养目标、毕业要求与学分体系。方案设定基本学制为全日制四年，学生完成学业并符合要求者可获授工学学士学位，同时需达到岗位所需的核心技术能力要求，如智能系统开发方向需掌握企业级应用开发核心技术，软件测试方向需具备UI自动化测试、接口与性能测试等实战能力。
在质量评价标准建设上，构建“校企双维度”评价体系，打破传统单一的校内评价模式。除常规的课程考核、理论测试外，引入企业评价指标，将学生在真实项目中的表现、岗位实训成果、技术应用能力等纳入评价范围。同时，对接行业职业技能标准，推行“岗课证赛融通”机制，鼓励学生参与国家级人工智能相关竞赛、考取职业技能证书，以赛促学、以证赋能，全面提升人才培养质量与岗位适配度。双方通过定期沟通机制，根据产业技术更新与岗位需求变化，动态调整培养标准，确保人才培养始终紧跟产业发展步伐，为粤港澳大湾区人工智能产业发展提供符合需求的优质人才。
2025年秋季学期人才培养工作中，教学团队积极创新教学模式，在《Python程序设计》与《软件工程专业导论》两门课程中全面推行“双师协同备课授课”机制。在备课环节，企业讲师侧重引入真实项目案例与工程实践经验，校内教师则系统夯实理论基础与知识体系，双方深度融合行业前沿动态，共同设计教学课件与实践任务，形成了“理论引领、实践驱动、贴近产业”的特色教学体系。在授课环节，双师协作贯穿课堂全程：校内教师负责系统性知识讲解与理论梳理，企业讲师则聚焦实战演示、项目剖析与工程思维训练，有效提升了教学的实效性与前瞻性，形成了一套完整且具有专业特色的教学理念与实践模式。在辅导环节，双师协同指导学生项目实践与问题解决，引导学生掌握方法论与规范流程，提供技术实践指导和行业经验分享，共同促进学生综合应用能力与解决实际问题能力的培养。在考核环节，双师共同制定考核标准，兼顾理论掌握与实践能力评价，不仅侧重知识体系与思维能力的考核，更着重评估项目实践成果与操作规范，形成全面、客观的学业评价机制；双师共同批阅试卷，对考核结果进行合议与校准，针对典型答案开展讨论，不仅确保了评分标准的科学与公正，更将评价过程本身转化为一次对人才培养质量的联合诊断与反思。
图18：校企双师正在集体备课
图19：校企双师协同授课
图20:2025-2026学年第一学期期中教学座谈会
图21：企业教师正在指导学生课后练习
图22：《Python编程比赛》现场
图23：《Python程序设计》课程期末答辩
