问题——技术迭代加速，对高校人才培养提出新要求。近年来，人工智能在医疗、制造、金融等领域应用不断扩展，对应的岗位对算法理解、数据素养与工程能力的要求随之提高。不少工科学生兴趣浓厚，但对"学什么、怎么学、学到什么程度"并不清楚。如果在校期间只停留在软件操作或现成工具使用，毕业后容易出现知识结构浅薄、迁移能力不足的问题，难以适应技术环境的持续升级。
人工智能教育的核心不在于追赶技术浪潮，而在于帮助学生掌握支撑技术发展的基本原理。南科大的探索表明，当高校将基础学科与应用实践有机结合，将教师的科研优势转化为教学资源，将学生的兴趣需求融入课程设计，就能培养出既掌握理论基础又具备实践能力的人才。这种以"打好地基"为目标的教学理念，对高等教育适应产业发展、培养适用型人才具有重要启示意义。