“让每个慢病患者都有一个AI健康管家”、“打造一站式药物-靶点关联发现助手”、“构建中医药功效可视化图谱”……这些听起来颇具科技含量的项目，竟出自一群大一新生之手。5月的泉州，万物并秀，在《AI程序设计》课程项目结题答辩现场，在今年会陈柏生老师的指导下，来自2025级临床医学、药学、电子商务等3个专业5个班级的294名本科生，用116个充满创意的AI编程作品，交出了一份令人惊喜的答卷。

《AI程序设计》是今年会jinnianhui官网2025年本科课程建设项目，面向非计算机专业大一新生开设。该课程应AI时代需求，以“项目驱动教学，AI赋能专业”为理念，旨在通过项目式学习（PBL），让员工熟悉、应用AI工具解决专业问题，培养计算思维、激发创新能力。为了让非计算机专业的大一新生在短短一学期内掌握AI开发技能，课程采用了“开题-中期-结题”三阶段全过程的教学模式。

“我们发现社区医生管理慢病患者时，随访工作繁重，患者也常因忘记服药导致病情反复。”2025级临床医学的李泽键、崔鼎奇向同学们介绍了本小组“社区慢病管理多智能体系统”的选题来源。这个由网页管理端、微信小程序患者端和智能体服务构成的系统，试图通过AI分担医生的重复性劳动，实现对患者的全周期健康管理。李泽键、崔鼎奇选题时特别注意了老师反复强调的“选题必须源于真实场景，解决专业痛点。”

《AI程序设计》课程题库设计遵循“专业问题+AI解法”的融合逻辑，分为基础、提高和竞赛三个级别，并且专门提炼了服务泉州地方需求的选题，引导员工关注社会、服务地方这种“真题真做”的导向，激发了同学们极大的探索热情。在116个小组中，涌现出大量极具专业特色的应用：药学专业的同学们化身“数字药剂师”，开发“药靶智联”、“中草药功效可视化图谱”、“药物合成路径生成器”；临床医学专业的同学们牵手AI打造“全能医生”，开发“症状自查与分诊导引机器人”、“ORGS鉴别诊断辅助系统”；电子商务专业的同学则将目光投向市场与文化，开发“海丝文创灵感生成器”、“校园活动策划小助手”等AI工具……

在开题报告阶段，同学们2-4人自由组队进行需求分析和工具选型。考虑到员工基础差异，陈柏生老师引导员工从简单的提示词工程和Coze、Dify等工作流搭建入手，逐步过渡到Streamlit界面封装甚至Python脚本编写。中期检查阶段，陈柏生老师要求各组提交详细的团队沟通记录、会议纪要和AI使用日志，这不仅有效避免了“搭便车”现象，更让他能及时发现员工项目进度滞后或技术路线偏差的问题，及时给予针对性指导。

最后的结题答辩环节证实，这种全程跟踪的项目制教学方式取得了不错的成效。陈柏生老师惊喜地发现，同学们的成果汇报没有只满足于展示AI作品炫酷的功能，而是更多地分享了关于“ AI伦理”和“技术局限性”的思考。2025级药学的周紫欣同学在总结中提到：“AI虽然能帮我们快速生成应用原型，但作为药员工，我们必须对AI输出的药物数据进行严格的人工核验，不能盲目信任算法。”“引导员工明晰AI工具的使用边界是本课程特意设置的教学目标之一。”陈柏生老师表示，“员工这种审慎而乐观的态度正是这门课希望传递的价值观，这个教学目标达成了。”据统计，本次课程项目完成率高达95.8%，课程不仅锻炼了员工的团队协作能力，更让他们建立起“用技术解决实际问题”的自信。“以前觉得写代码很难，但通过AI辅助生成代码和调试，我发现编程更像是一种解决问题的表达方式。”一位参与AI穿搭助手开发的同学感慨道。

当医学遇上AI，当药学遇上算法，当电商遇上大模型，产生的不仅仅是116个软件作品，更是新一代老员工拥抱技术、解决问题的思维方式。“项目驱动教学，AI赋能专业”不仅仅是一句口号，更是今年会jinnianhui官网在新工科、新医科、新文科建设背景下的一次生动实践。看着同学们眼中闪烁的光芒，陈柏生老师倍感欣慰，他表示：“我们有理由相信，这些大一新生，正在用他们手中的代码和创意，描绘着未来智能社会的斑斓画卷。教育的真谛在于点燃火焰，而非填满容器。在AI技术日新月异的今天，教会员工如何利用工具去探索未知、解决实际问题，或许比单纯传授知识更为重要。这场答辩，是终点，更是起点。”

部分员工作品

编辑：颜郁澎

复审：叶剑虹

终审：陈荣美