在北航，有这样一位老师

她深耕教学一线十余年

以 “人工智能+”课程体系为引擎

破解交叉学科人才培养难题

培养了一批具有AI背景的

复合型创新人才

获得 北京市优质本科课程

北航教学奖、教学名师奖等荣誉

她始终坚持

高校应成为人工智能人才培养主战场

用 “匠心”雕琢课程

以 “初心”培育人才

精心设计多门人工智能通识课程

与百度合作研发“AI+交通”本研贯通课程

被教育部评为 全国产教融合典型案例

助力学生在人工智能的浪潮中逐梦前行

她就是北航交通科学与工程学院

副教授 徐国艳

应势而谋：锚定国家战略， 构建本研贯通课程体系

走进徐国艳的办公室里，一摞摞智能车模型与学术论文堆叠在书架上，无声讲述着她的双重身份：既是深耕智能驾驶领域的 科研人，也是教育改革的 破冰者。

2012年，徐国艳主持的国家自然科学基金项目“基于立体视觉的弯道环境感知及车辆自动驾驶控制”正式启动。在实验中，她敏锐地洞察到一个严峻的问题：许多参与项目的学生在 深度学习基础理论方面比较薄弱，这成为了此后她教学改革的重要触发点。

徐国艳的这一发现，与2017年国务院《新一代人工智能发展规划》的颁布形成共振。规划中“构建我国人工智能先发优势”让她意识到：高校必须成为人工智能人才的 “练兵场”。彼时，人工智能课程多集中于计算机学院，机械、交通等传统工科学生仍徘徊在AI门外。“一定要想办法提升学生的 人工智能跨学科应用能力。”带着这样的信念，这位连续11年主讲C语言的教师，决定开启一场跨界教学实验。

“

本科二年级时选修了徐老师的《Python编程与智能车技术》课程。徐老师科学合理的课程设计、细致入微的讲解，以及十分锻炼能力的“实战”作业，为我打开了Python编程的大门，提升了编程的能力，更锻炼了逻辑思维，为我本科基于深度学习的毕业设计打下了坚实的基础，也对我研究生期间的科研有着不小的帮助。AI时代，数智素养、逻辑思维、工程应用，批判性思考和创新实践能力，对于我们来说愈发重要，有“人工智能”系列课程作为指引，一定能让我们的学习提升“打怪升级”之路事半功倍！

——自动化科学与电气工程学院

2018级本科生、2023级研究生 吕子良

——软件学院2023级本科生 庄耿雄

”

2018年4月，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，进一步明确了高校在人工智能人才培养中的核心地位。为构建 "人工智能+交通"本研贯通培养体系，徐国艳将主讲十余年的《汽车制造工艺学》课程过渡给青年教师，全身心投入人工智能系列化课程建设。在2021年春季学期，徐国艳构建起包含四门课程的"AI+交通"课程体系，并于2025年春季学期加入主讲全校大一本科生必修核心通识课《人工智能导论》，为《人工智能导论》课程提供了多个实践项目，并负责设计了信息类实践教学PPT。

截至目前，徐国艳的人工智能系列课程累计选课达 1508人次，包含本科生、硕士生和博士生，覆盖京杭两地三校园30余个学院和二级平台。据2024年课程调研结果显示，参与调研的90%学生认为课程对其科研能力提升显著，特别是在学位论文研究、专业课程学习及科创竞赛中发挥了关键作用。

聚势而强：深化三维融合，锻造产教协同育人标杆

在人工智能教育改革的浪潮中，徐国艳始终站在前沿，以持续的专业精进和创新实践，深化 “产教融合、科教融合、课赛融合”，构建起具有示范意义的人工智能教育新范式。

徐国艳的讲台上，放着一台装载百度AI Studio的笔记本电脑。屏幕里，自动驾驶虚拟仿真系统正实时生成数据，这是她与百度合作的"基于百度AI Studio《机器学习》课程教学改革"项目成果，荣获2022年度教育部产学合作协同育人项目 "优秀项目案例"。以此为基础，徐国艳与百度进一步扩展合作完成了"北航-百度产教研融合‘AI+交通’本研贯通课程建设"，在2024年成功入选教育部产学合作十周年项目 典型案例。

“

我是2020年秋季学习选修了徐老师的《机器学习》课程，徐老师深入浅出地讲解了常用的机器学习方法、深度学习算法，并通过AI Studio平台进行了“房价预测”“垃圾分类”等实战演练，通过理论联系实际，让我熟练掌握算法原理并能够落地应用，为日后的科研与工作打下坚实基础。非常感谢徐老师的悉心指导，启蒙了我的AI学习之路！

—— 数学科学学院2020级研究生 管子懿

”

依托百度AI Studio平台，徐国艳为四门人工智能课程构建了线上学习系统，设计了 150余个实践项目与教学案例，并配套录制 200余个知识点讲解视频，形成"理论-实践"双螺旋上升的教学闭环。

同时，针对全国大学生智能汽车竞赛中两项侧重AI 应用的赛道，徐国艳与百度联合开发了 《Python深度学习与智能车竞赛实践》线上课程，于2024年2月27日在中国大学MOOC平台正式上线。这门课程设计了 国内首个智能车竞赛大模型赛题，保持与技术前沿同步，将复杂竞赛任务拆解为20个渐进式小案例，形成模块化学习体系。其中，107个教学视频、143个实践案例、600多道习题及4个产业级实践项目，适配全国智能车竞赛两个侧重AI应用的实践平台，支持PaddlePaddle深度学习模型多端部署，实现与智能车硬件的无缝对接，构建起了集教学、实践、管理于一体的综合性课程。

《Python深度学习及智能车竞赛实践》线上课程

如今，该课程已吸引全国 4000余名学员选课，并荣获"全国慕课教学创新大会在线开放课程优秀案例"。配套出版的新形态教材填补了国内智能车竞赛与AI融合领域的教材空白，形成"教材-课程-竞赛"三位一体的育人体系。

在自动驾驶垂直领域，徐国艳与专注矿区无人驾驶的踏歌智行有限公司合作编写的 《深度学习及自动驾驶应用》研究生教材再树标杆。基于科研成果，在教材中设计15个产业级实践项目及案例，配套55个教学视频，实现"知识传授-实践能力-产业应用"的全链条贯通，为培养自动驾驶领域一流人才提供支撑。

蓄势待发：建设跨学科团队，引领教学范式变革

在构建完成立体化课程数字资源体系后，徐国艳以数字化改革为突破口，积极推动教学范式转型升级。依托中国大学 MOOC 与百度 AI Studio 双平台优势，她推动实施线上线下 混合式教学模式，构建 智能化学习生态系统：针对重难点知识，她录制 200 余个精讲视频，建立“基础 - 进阶 - 拓展”三级资源包，满足差异化学习需求；线上平台支撑理论学习与编程实践，线下课堂聚焦问题研讨与创新实验，形成互补性教学场景。

作为交通学院本科生核心专业课《机器学习及智慧交通应用》及机械类/交通运输工程专业硕士学位核心课《深度学习及应用》两门课程的负责人，徐国艳于 2024年构建了 “学术+产业”双轨并行的跨学科教学团队。团队汇聚了交通、机械、医工、自动化四大学科领域的10位优秀教师，并特别引入2位具有丰富实战经验的产业导师 —— 百度 AI 技术专家与中关村人工智能研究院资深工程师。

这种跨界融合的教学团队模式逐渐展现出显著优势，企业导师的前沿视角确保课程体系紧密对接产业需求，学校教师的科研积淀则深化了理论教学的实践指向，共同为培养兼具创新视野与产业思维的新型 AI 人才筑牢了组织保障。通过构建 “理论学习 - 实践研究 - 教学创新”的三位一体发展体系，着力锻造具有前沿和宽广视野的跨学科教学创新团队，为全面推行小班化项目式研究型教学提供了坚实的师资支撑。

通过“科教融汇、产研融合”的协同创新机制，徐国艳带领团队取得了两项新进展。在 课程体系构建方面，完成了两门课程配套数字教材研发，设计50 余个产业级实践项目融入教材，构建起“理论奠基 - 实验验证 - 应用创新”的全链条培养体系；在 教学模式革新方面，在智慧树平台初步完成了《机器学习及智慧交通应用》课程知识图谱和 AI 课程建设，2025年秋季学期试点应用，基于知识图谱构建学习路径树，结合学生画像推送差异化资源，实现“一生一策”，差异化辅导教学，形成自适应学习系统。

校教学优秀奖一等奖、校教学名师奖、校教学成果奖一等奖及凡舟奖教金一等奖、北京市优质本科课程和优秀专业课主讲教师……这些荣誉背后写满了徐国艳深耕教改、创新育人的不懈努力。

以“代码”为桥梁

她不仅连接了学术与产业

更搭建起了一座

通往未来科技世界的 通道

在这条道路上

她不仅是引路人，更是同行者

多年来，这行“代码”

早已演化成 无数种可能——

它藏在自动驾驶赛车的轮胎轨迹里

刻在矿区无人驾驶的算法模型中

未来，还将流淌在学生们用AI赋能

医疗、交通、艺术的创新血液里

期待这些“人工智能+”的 火种

在智能时代的旷野上 星火燎原！