2026年9月19日，由中国计算机学会（CCF）主办的观点论坛《AI Coding时代计算机程序设计类课程何去何从？》在第五届CCF东北论坛（CNEC 2026）期间成功举行。当前，AI Coding在软件行业得到广泛应用。据不完全统计，各软件企业中30%-80%的代码由AI大模型生成，AI使用率已成为各软件开发企业考核程序员的重要指标之一。然而，在高校现有的计算机专业教学中，程序设计类课程仍在延续纯手工编程的教学。在AI Coding时代，这些课程内容和模式已显陈旧，其必要性和有效性受到了很大的冲击。本论坛邀请高等教育界专家、企业界专家及高校学生开展深入交流，围绕“高校程序设计课程与AI Coding时代的差距、编程能力必选项、课程改革路径”三大议题，共同探讨传统编程能力在AI Coding时代的定位与重塑，积极推动高校程序设计课程改革与发展，为AI Coding时代计算机教育的转型出谋划策。

论坛由YOCSEF哈尔滨AC委员李冰娴（绿盟科技集团股份有限公司）和YOCSEF哈尔滨2024-2025副主席张晓光（黑龙江大学）共同担任执行主席。

论坛邀请到哈尔滨工业大学教授王忠杰，东北大学教授宋晓诗，哈尔滨工业大学教授苏小红作为引导发言嘉宾，还邀请了吉林大学教授张永刚、东软教育科技研究院中心主任李亮、安天科技集团技术委员会常务副主任李柏松作为特邀嘉宾参与议题深度思辨。另外，参与论坛讨论的还有北京金山办公软件股份有限公司教育行业总监胡烨文、智云数科（北京）科技股份有限公司东北ETC执行总经理张洋、新华三黑龙江代表处副总经理张才昌以及来自浙江大学、吉林大学、东北大学、大连理工大学的嘉宾。此外，YOCSEF长春主席特日根、YOCSEF沈阳AC委员王刚、YOCSEF上海委员邱堃、YOCSEF哈尔滨老主席潘海为、宋洪涛、玄世昌，优秀AC委员高雪瑶、马吉权以及YOCSEF哈尔滨AC委员，还包括来自黑龙江大学、哈尔滨工程大学、黑龙江科技大学的学生等50余位代表共同参与本次论坛。

本次论坛围绕三大核心思辨议题展开深度交流和递进式思辨，各位嘉宾结合高校教学一线实践、企业用人需求与AI技术发展展开深入讨论，共同探索AI Coding时代高校程序设计课程的改革与发展路径。

引导嘉宾王忠杰以《AI会写代码之后：大学还教什么、学生还练什么、能力如何证明？》为题做了引导发言。他指出AI Coding正在使“生成代码”从稀缺能力转变为可委托能力，但这并不意味着程序设计教育失去价值。他认为，高校程序设计课程与AI Coding时代的主要差距，在于能力目标、训练机制。课程应一方面守住底层原理，另一方面按照“独立完成—定向辅助—声明审计—AI原生”四个层面逐步放开AI，从而训练审查、验证、诊断、接管与责任承担能力。

引导嘉宾宋晓诗以《东北大学计算机科学与工程学院拔尖创新人才培养探索与实践》为题做了引导发言。他首先介绍了东北大学及学院的基本情况。随后重点阐述了专业课程建设的重塑探索。他强调，面对AI时代的到来应主动拥抱AI。他着重介绍了依托知识图谱构建智能命题平台实现从基础知识点测试到难度递增的个性化闯关式学习的相关实践。

引导嘉宾苏小红以《大模型时代的编程课教学范式转型与实践路径》为题做了引导发言。她分析了生成式大模型对传统编程教学带来的深刻变革，并梳理了AI编程的四种基本范式。她指出，依靠“教师讲授、学生手搓、题海训练”的传统教学范式已难以适配新时代需求，当前编程课教学存在教学理念落后、教学内容固化、教学模式单一、师生角色错位、能力评价片面等问题。她认为，AI时代编程教学的核心壁垒已从“写代码”转向“判断力”，应着力培养学生的质量掌控、质量校准与认知主权三项核心能力，以及需求表达、逻辑拆解、系统构建、代码审查验证四项新能力。

随后，论坛正式进入思辨环节，议题聚焦三大核心方向。在特邀嘉宾的带动下，与会者融合高校教学、技术研发与产业一线经验，展开了充分而深入的讨论。不同视角的反复碰撞与互补，产出了众多兼具前瞻性与可操作性的建设性观点。

思辨点1：高校程序设计课程与AI Coding时代差距几何？

李亮和胡烨文率先做了思辨发言。随后邱坤、杨洋洋、张才昌、张春龙、张永刚、林丹等嘉宾，以及王忠杰、苏小红等引导嘉宾对该议题进行了思辨发言。

观点输出主要集中在以下方面：

1. 手搓代码是“驾驭AI的地基”，不是“待淘汰的旧技能”。当AI能直接生成代码时，手写代码的基本功非但不是学生入职后要抛弃的负资产，反而是看懂、纠正、驾驭AI的底层能力。

2. 差距是“内容”与“工具”的双重差距，教学内容存在多样性、前瞻性缺口。课程与AI Coding时代的差距并非单一层面，而是兼有“内容本身”与“工具形式”两方面。一方面，教学内容存在多样性差距与前瞻性差距，跟不上时代发展速度；另一方面，课程所教的程序设计知识与计算思维并未过时，落后的更多是“纯手工敲代码”这一承载形式。

3. 差距关键在教师“理念”而非“能力”，教师须先亲自体验AI。多位嘉宾认为，差距的根源更多在教师理念仍固守“编程能力＝手写代码”的旧认知，而非教师硬技能的不足。

4. 课程定位需重新认识。与会者认为需要重新审视程序设计课程的定位，区分计算机专业与非计算机专业，区分哪些课程必须手搓、哪些课程可借助AI。

5. 教学与考核要“去掉标准答案”。由于AI本身能够提供“标准答案”，传统以标准答案为导向的教学与考核已失去意义。

6. AI的局限性需理性认识。嘉宾同时提醒应理性看待AI的能力边界。

思辨点2：什么是AI Coding时代编程能力的必选项？

李柏松和张洋率先做了思辨发言。随后潘海为、王刚、王勇、罗仁强、唐博文、特日根、马吉权等嘉宾，以及王忠杰等引导嘉宾对该议题进行了思辨发言。

观点输出主要集中在以下方面：

1. 问题抽象与任务描述能力是核心必选项。把复杂需求拆解为AI可理解、可验证的模块，这一能力在AI时代不但未被取代，反而更加关键。

2. 代码审查与验证成为新底线，但“从零写代码”未被完全取代。读懂AI生成代码、判断其正确性并定位修复缺陷，已取代记忆语法与API成为新的能力底线。李亮讲述资深工程师面对AI生成的大量代码“不敢点合并”的困境。

3. AI工具驾驭能力成为核心，但基础语法与原理不可丢。熟练运用AI工具、提示词与上下文管理已构成新的必备技能，但这并不意味着基础能力的削弱。

4. 领域知识与业务场景是发挥AI效能的关键。编程能力不能脱离具体业务场景而孤立存在。

5. “编程能力”概念需重新细分。在AI Coding时代，“编程能力”这一概念需要被细化。企业嘉宾指出，代码审查、架构设计、算法设计、与AI的沟通协作等各自构成独立的编程能力，其中代码审查与工程规范能力的要求反而更高。

6. 工程质量把控与安全保障能力成为新要求。驾驭AI完成工程任务，还需具备工程质量判断与安全保障能力。

思辨点3：高校程序设计课程如何拥抱AI Coding？

张永刚嘉宾和张才昌嘉宾率先做了思辨发言。随后苏小红、杨海陆、高明等嘉宾，以及来自黑龙江大学、哈尔滨工程大学、黑龙江科技大学的学生对该议题进行了思辨发言。

观点输出主要集中在以下方面：

1. 课程结构向“项目驱动/逆向学习”转型，但基础训练不丢。课程应从“语法—算法—项目”的正向序列，转向“AI辅助下以真实项目/问题为驱动的逆向学习”。

2. 考核评价向多维评价转型。闭卷手写代码已难以评估学生真实能力，应转向“开放式项目+过程性代码审查+AI协作能力”的多维评价。

3. 教师角色转向“引导者+把关者”。教师应从“代码示范者”转变为“AI工具使用的引导者与工程规范、学术诚信的把关者”。

4. 应保障AI工具的公平性。AI工具的使用带来新的公平性问题，需要制度与资源保障。逆向工程教师指出学生因付费能力差异导致AI使用不均，建议指定统一AI工具。

5. 教师应引导学生正确使用AI，并分级个性化培养学生。学生希望教师引导其正确使用AI、培养审判AI代码的能力。

6. 高校需建设自有算力与AI平台，提供资源保障。拥抱AI Coding需要算力与平台的支撑。

经过数小时的交流研讨，与会嘉宾认为，AI Coding时代程序设计课程改革的核心，是从“教会写代码”转向“培养驾驭AI的能力”——既要守住编程基础与底层原理这一“地基”，又要强化问题定义、代码审查、工程责任与AI协同等新能力，并通过课程重构、多维评价与教师角色重塑，实现人与AI的高效协同。

最后，YOCSEF哈尔滨分论坛主席王勇对论坛作总结与展望。他指出，本论坛聚焦“AI Coding时代程序设计课程何去何从”，恰逢其时、迫在眉睫。他特别谈到，论坛有助于高校重新思考教育应对AI的方式，从而通过调整教学内容、教学方式和考核方式，让学生在拥抱AI的同时真正掌握能力。