在第四次工业革命与智能技术深度融合背景下，卓越工程师已成为国家战略科技力量储备的关键环节。AI技术不仅重塑了工程实践的技术图景，更驱动着工程教育哲学、知识生产模式与育人生态的深层变革。智能技术冲击下，传统工程师培养体系面临知识传授与行业需求脱节、跨学科复合型创新培养能力不足、教师将新兴技术融入教学技能更新缓慢、就业市场结构性矛盾突出等多重挑战，亟需构建适应智能时代特征的育人新生态。
将AI融入卓越工程人才培养全过程，将更符合未来工程领域发展需求，有利于构建个性化学习路径、促进跨学科创新思维培养，助力构建校企联合培养机制、实现教学效率与教师能力提升，全面锤炼工程技能人才的AI思维，充分释放个人创新活力。在AI技术引领下，未来工程教育将在知识图谱重构、能力培养变革、教学形态更新、育人场景优化和评价体系重塑五大方面不断革新。
知识图谱重构：解构学科壁垒、重塑知识网络
AI技术将引领工程教育从“知识导向”朝着“问题导向”加速演进。传统工程教育以学科知识为核心，强调技术原理的系统化传授。智能时代生成式设计、数字孪生等技术催生人类完成大量知识应用型任务，这一转变要求工程师培养系统思维、价值判断与创新生成等高阶知识学习能力，构建人类智能与机器智能协同增效机制，并依托“高校—产业—政府—社会”四维结构，实现技术伦理、产业需求与社会责任的动态平衡。在此过程中，工程人员须具备动态知识网络的跨学科整合能力、问题导向的复杂系统求解能力、适应技术快速迭代的持续学习能力，AI不仅作为工具存在，更将成为重构教育逻辑的认知媒介——以复杂工程问题为锚点，打破学科壁垒，构建可扩展演化的动态知识网络，实现知识节点多维关联与权重优化，使学习者能够自主挖掘跨领域知识交互界面。
能力培养变革：从技能复制到认知增强
AI时代工程人才的核心竞争力将不再局限于特定技术操作，并将从“操作执行”转向“认知增强”。其能力培养不断破除传统技能模式，更加聚焦人类与机器智能的协同增效。这一变革要求教学重心从“已知知识传递”转向“未知问题求解”，并构建以元认知训练、人机协同决策、复杂系统建模等为核心的能力增强框架。在动态环境中，训练诸如目标优化、风险预判等AI无法替代的人类工程素养。同时，依托AI完成数据采集、参数优化等重复性工作，实现人机能力优势互补。这种能力培养范式的本质，是将工程师从“技术操作者”转变为“智能系统的设计者”与“工程价值的仲裁者”。
教学形态更新：学习生态演化与创新
AI技术正在重塑教学形态时空结构，形成虚实交融、群智协同的分布式学习网络，推动教学系统向分布式认知网络演进。这种变革呈现三重特征：在物理层，构建虚实联动的沉浸式学习场域。数字孪生、虚拟现实等技术使工程实践突破实验室边界，学生可在元宇宙空间完成跨尺度工程实验；在信息层，形成自反馈优化教学闭环。通过AI智能体实时诊断评估学生学情，动态推送定制化学习资源，使教学链条具备自适应能力；在关系层，实现教学角色范式转换，教师角色从知识权威转变为学习生态设计者，通过人机协同教研释放高阶育人价值。这种教学形态变革使学习资源呈现液态流动特征，可根据学生认知风格、任务情境动态重组知识流。
育人场景优化：加强“教育链-产业链”深度耦合
通过重构产教融合底层逻辑，破解校企协同表层化困境，形成“技术共研—人才共育—价值共享”生态共同体，其内核主要包含三重整合：在知识生产场域内，通过深化校企联合实验平台，推动形成“学术研究—工程实践—产业发展”汇集效应；在能力培养周期内，构建“在校学习—在岗实践—终身提升”精准衔接机制，实施双导师制与学分互认；在价值塑造网络中，激励企业深度参与工程人才培养全生命周期，形成“教育投资—技术转化—人才输送”价值闭环。
评价体系重塑：数据驱动下的能力画像更新
传统评价体系以知识考核为量化依据，难以刻画工程人才的真实能力特征。智能时代应建立数据驱动下的动态能力画像，构建“知识—技能—素养—价值”四维动态评价体系：在数据采集维度，记录方案迭代、故障排除等关键节点的思维轨迹，形成能力演化全系图谱；在评价主体维度，建立人机共评复合矩阵，结合专家评审形成多维度评价；在功能导向维度，通过AI动态预测个体职业发展路径，生成定制化能力培养建议。这种数据驱动下的评价范式不仅提升了人才甄别的科学性，更将为教育系统的持续改进提供反馈回路。
AI技术将推动工程教育范式的历史性重构，面对智能时代的教育变革浪潮，工程教育工作者既要以开放的姿态拥抱AI赋能工程教育形态创新，更应坚守育人初心和教育本质。在守护工程伦理底线的同时，教育者应以更大的制度创新勇气重塑育人范式，让AI成为工程教育创新的核心动能，不断培养兼具科技洞见、人文情怀、创新精神和全球视野的新时代工程师。唯有如此，才能实现从“适应产业需求”到“引领技术革命”的跨越，重塑AI时代工程教育新生态。
本文系2025年度西北工业大学学位与研究生教育研究基金项目《AI赋能卓越工程师研究生课程体系再造研究》（2025HZ032）阶段性研究成果。
