专题
特别版
特别报道
加莉亚・纳斯拉丁博士，
黎巴嫩拉菲克・哈里里大学；
奥巴达・哈提卜博士，
阿联酋迪拜伍伦贡大学；
穆罕默德・纳斯拉丁博士，
阿联酋迪拜伍伦贡大学；
塔努吉特・查克拉博蒂博士，
阿联酋阿布扎比索邦大学
学术视角
德林・乌拉尔教授，
美国迈阿密大学
领导风采
哈立德・侯赛因教授，
阿联酋拉希德港美国大学工程
与计算机学院院长
行业观点
瓦达・加尼姆・哈希米博士，
阿联酋职业安全与健康联邦委
员会主席
学生之声
努尔・穆斯塔法・卡迈勒，
阿联酋拉希德港美国大学
趋势聚焦
安娜 - 盖尔・科隆，
英国威斯敏斯特大学
2025 年 2 月
目录
10
社论
欢迎阅读《大学新闻快报》
劳拉·巴斯克斯·巴斯
04
特别报道
解锁生成式人工智能在工程教育中的作用：机遇与
挑战综述
作者：加莉亚·纳斯拉丁博士，黎巴嫩拉菲克·哈里里
大学计算机与信息系统系；奥巴达·哈提卜博士，阿联
酋迪拜伍伦贡大学工程学院；穆罕默德·纳斯拉丁博
士，阿联酋迪拜伍伦贡大学工程学院
特别报道
将数据科学转化为实际
行动：数据科学工程助力
构建可持续未来的案例
研究
作者：塔努吉特·查克拉博
蒂博士，阿联酋阿布扎比
索邦大学统计学与数据
科学副教授
06
02 | 特别版
行业观点
学生之声
趋势聚焦
30
18
26
领导风采
阿联酋拉希德港美国大学（AURAK）对
人工智能驱动解决方案的接纳：
工程与计算机学院院长哈立德·侯赛
因教授访谈录
工程师在社会与行业中的角色：一种
生活技能，而非必然是一种职业
作者：瓦达·加尼姆·哈希米博士，阿联
酋职业安全与健康联邦委员会主席兼
能源行业高级总监
14
学术视角
以聊天机器人为教学助手讲授工
程课程
作者：德林·乌拉尔教授，美国迈阿
密大学工程学院
从抗拒到融入：我在学术
领域与人工智能同行的心
路反思
作者：努尔·穆斯塔法·卡迈
勒，阿联酋拉希德港美国
大学计算机工程理学学士
34
适应未来：为生成式人工智
能时代的软件开发做好准备
作者：安娜 - 盖尔·科隆，英国
伦敦威斯敏斯特大学计算机
科学与工程学院副院长兼教
与学主任
03
特别版 |
与这么多不同领域
的工程师合作是一
段美妙的经历，我们
衷心希望您能喜欢
他们带来的有趣见
解和智慧之语。
欢迎阅读
《大学新闻快报》
尽管我对自己攻读人文学科高级学位的决定感到
无比欣慰 —— 毕竟，这些学习为我在《大学新闻快
报》的工作打下了坚实基础 —— 但阅读这期关于
各类工程路径与人工智能的精彩内容时，我不禁羡
慕起那些有幸在未来踏上此类学习轨迹的学生。这
期特刊《生成式人工智能时代的工程学》，汇聚了背
景极为多元的工程师，有接受过土木、机械或环境
工程训练的，也有计算机软件工程师。鉴于人工智
能对教育产生的巨大影响，我们认为有必要突出探
讨这样一个正在转变的议题：像工程学这样高度技
术化的学科，如何在极大受益于人工智能的优化能
力的同时，又充分考量其在工程教育中的潜在风险
。本期 “学生之声” 的作者努尔·穆斯塔法·卡迈勒，
敏锐地将这种辩证关系描述为人工智能的 “机遇
与风险”。我们想探寻，如今不同工程专业的学生如
何在掌握就业所需的人工智能素养的同时，还能习
得大量作为工程师必备技能基础的实践与技术能
力。本期的撰稿人对我们的这一思考给予了深入且
周到的回应，为开设工程专业的院校以及已入学或
申请就读的学生提供了丰富且具指导意义的建议。
他们甚至还提出了许多自己的问题，相信读者阅读
后定会深受启发。
本期特别报道部分的第一篇文章，是一篇极具参考
价值的合著作品，作者有加莉亚·纳斯拉丁博士（来
自黎巴嫩拉菲克·哈里里大学），以及奥巴达·哈提卜
“
“
04 |特别版
劳拉·巴斯克斯·巴斯
社论
博士和穆罕默德·纳斯拉丁博士（均来自阿联酋迪拜伍
伦贡大学）。他们详细且全面地探讨了各院校在将人工
智能融入工程教育过程中所面临的机遇与挑战。对于那
些希望了解人工智能技术如何以多种方式支持学生学
习体验的人来说，这篇文章必读。特别报道部分的第二
篇文章作者是塔努吉特·查克拉博蒂博士，他是阿联酋
阿布扎比索邦大学统计学与数据科学副教授。查克拉博
蒂博士论述了数据科学工程如何推动联合国可持续发
展目标（SDGs）的进展。机器学习、预测和生成式人工智
能等技术，将原始数据转化为公共卫生、经济稳定和城
市规划等领域的实用工具。他所强调的案例研究展示了
创新的数据驱动型解决方案如何缩小理论与实际影响
之间的差距，以实现构建可持续未来的目标。
在本期 “学术视角” 部分，美国佛罗里达州迈阿密大学
的德林·乌拉尔教授，探讨了在其工程课程中引入人工
智能聊天机器人作为教学助手的情况。这个名为 “凯”
的聊天机器人，旨在与课程目标保持一致，为学生提供
实时支持、个性化解释以及复杂主题的总结。乌拉尔教
授报告称，学生们认为这个聊天机器人是一个易于使用
且有价值的工具，特别是对于那些需要平衡工作或有着
非传统学习日程的学生。她得出结论，虽然聊天机器人
不能 —— 也无法 —— 取代人类教学，但它确实增强了
学习效果和学生参与度，这表明人工智能有潜力补充传
统教学方法。
接下来在 “领导风采” 这一备受瞩目的板块中，我们迎
来了阿联酋拉希德港美国大学（AURAK）工程与计算机
学院院长哈立德·侯赛因教授。哈立德教授讲述了他在
学术界超过三十年的职业生涯，其职业生涯始于英国。
他深入探讨了 AURAK（阿联酋第一所提供人工智能学
士学位的院校）如何在人工智能时代有效地培养学生。
他还就究竟应如何使用人工智能，以保持所有工程师必
备的核心工程技能的完整性，给出了许多睿智的见解。
在哈立德教授之后，本期我们非常兴奋地向大家介绍《
大学新闻快报》的一个新板块。我们很荣幸能在 “行业
观点” 板块呈现瓦达·加尼姆·哈希米博士的文章。他是阿
联酋职业安全与健康联邦委员会主席，同时也是能源行
业的高级总监。正如该板块标题所示，我们希望《大学新
闻快报》的读者有机会聆听活跃在行业领域的资深专业
人士的见解。在本期的背景下，瓦达博士拥有英国威尔士
卡迪夫大学环境工程博士学位，他在职业生涯中取得了
巨大成功，被视为健康、安全与环境（HSE）及高可靠性组
织治理与领导力方面的全球权威。鉴于他多元化的职业
发展路径，瓦达博士撰写了一篇发人深省的文章，探讨工
程师独特的技能组合，并指出他们能在其专业领域之外
提供诸多价值。
如我之前所述，本期 “学生之声” 的撰稿人是努尔·穆斯
塔法·卡迈勒，她是 AURAK 计算机工程专业的理学学士
学生。努尔讲述了她在学习中途经历人工智能热潮的体
验，谈到了她最初对人工智能工具的怀疑如何随着时间
推移而减少。她满怀热情地描述了在有人工智能助手帮
助解决不可避免的错误之前，手动学习计算机编码的喜
悦与困难。她的文章得出了一个具有指导意义的结论。她
建议大学必须认真考虑避免让低年级学生过度接触人工
智能，因为他们会错过遭遇挫折并学习如何解决问题这
一重要的学习体验。
本期最后在 “趋势聚焦” 板块的是来自英国伦敦威斯敏
斯特大学的安娜 - 盖尔·科隆。对于即将进入该领域的软
件工程师来说，安娜 - 盖尔的文章必读。她专业地概述了
人工智能不仅如何改变了开发者所需的技能组合，还阐
述了就业市场的变化 —— 非常实用地强调了开发者为
在当今市场保持竞争力必须采取的行动。与努尔一样，安
娜 - 盖尔强调了学习过程中经历困难的重要性，她认为
没有这种经历，学生将无法培养对其长期成功至关重要
的批判性思维和分析技能。
与这么多不同领域的工程师合作是一段美妙的经历，我
们衷心希望您能喜欢他们带来的有趣见解和智慧之语。
05
特别版 |
特别报道
生成式人工智能是一种人工智能（AI），
它能生成与人类创造的内容极为相似
的全新原创内容。传统人工智能系统
主要专注于预测或分类数值或类别。
然而，生成式人工智能试图生成适合
用户需求的内容。生成的内容可以是
文本、图像、图表、音频或视频。21 世
纪 10 年代初，生成式人工智能开始受
到关注，尤其是随着深度学习技术以
及诸如 OpenAI 和 ChatGPT 等
Transformer 模型的巨大发展。它已
成为创造逼真且引人入胜内容的强大
工具，能够模仿人类的创造力。
“
“
生成式人工智能
的整合可被视为
数字进化的下一
个重大步骤。它
已成为最具前景
和重要意义的技
术之一。
生成式人工智能的整合可被视为数字
进化的下一个重大步骤。它已成为最
具前景和重要意义的技术之一。其在
高等教育中的应用，特别是在电气与
计算机工程领域，能够生成与人类创
作极为相似的全新原创内容。这种方
法有潜力变革该领域。与使教育更具
参与性的传统工具相比，它有助于创
建一个互动性更强、更引人入胜的学
习环境。由于这些工具能够提高学生
的参与度，它们可能会增强认知过程，
进而带来更好的学业表现。此外，生成
| Special Edition
50
机遇与挑战综述
06
加莉亚·纳斯拉丁博士, 黎巴嫩拉菲克·哈里里大学计算机与信息系统系
奥巴达·哈提卜博士，阿联酋迪拜伍伦贡大学工程学院
穆罕默德·纳斯拉丁博士，阿联酋迪拜伍伦贡大学工程学院
解
锁
生
成
式
人
工
智
能
在
工
程
教
育
中
的
作
用
︓
| 特别版
式人工智能工具还有助于提供更个性
化的学习体验，例如智能辅导系统，它能
适应学生独特的需求和偏好。这些工具
可帮助识别每个学生的弱点，并更专注
于改进这些薄弱环节。许多组织，如联合
国教育、科学及文化组织（UNESCO），都
强调了满足不同学生需求的个性化学
习和支持方法的重要性。此外，智能辅导
系统利用生成式人工智能监测学生的
表现并提供实时反馈。这可以根据个人
学习需求调整学习技巧，使电气与计算
机工程专业的教授能够创建更具互动性
的材料，提高学生的参与度，并为他们进
入行业工作做好准备。
此外，生成式人工智能技术可以为有特殊
教育需求的学生提供支持。例如，像微软
翻译这样的人工智能语音转文本工具，可
帮助有听力障碍的学生，而其他人工智能
应用程序则提供实时手语翻译。像
ECHOES 这样的工具利用人工智能，通
过互动模拟帮助自闭症儿童发展社交沟
通技能，这显示了人工智能应对各种教育
挑战的能力。此外，生成式人工智能可以
利用虚拟现实和增强现实创建基于模拟
的学习环境，比如基于游戏的学习。
基于模拟的学习是一种体验式学习，要求
学生在受控环境中，通过参与再现的 “现
加莉亚·纳斯拉丁博士
奥巴达·哈提卜博士
穆罕默德·纳斯拉丁博士
07
特别版 |
“生成式人工
智能可以帮助
电气与计算机
工程专业的讲
师，依据工程
教育目标和行
业趋势，推荐
课程结构、先
修课程及课程
顺序，从而设
计课程。”
实生活场景” 来应对复杂挑战。这个项
目比大多数基于视频的课程更好，因为
它有助于记住所学内容，场景相同，学
生的反应也相同，并且还能教授完成特
定行业任务所需的准确方法。例如，如
下图所示，生成式人工智能可用于创建
虚拟实验室，学生在其中参与可再生能
源系统的模拟，并专注于优化混合光伏
（PV）、风能和电网网络的系统成果。这
里我们看到学生正在使用由人工智能
工具生成的虚拟实验室设计光伏系统。
此外，生成式人工智能可以帮助电气与
计算机工程专业的讲师，依据工程教育
目标和行业趋势，推荐课程结构、先修
课程及课程顺序，从而设计课程。由生
成式人工智能驱动的技术可以帮助编
写教科书、制作讲义和创建互动模型，
节省教师时间并确保内容的相关性。此
外，由生成式人工智能驱动的评估和反
馈技术可以简化流程，减轻教师工作量
。以下说明指导院校如何将生成式人工
智能整合到其系统中。
为将生成式人工智能整合到院校框架
中，工程系首先应确定适用领域，如学
生支持、行政管理或课程开发。目标应
与工程专业的学习成果相一致，并吸收
教职员工的意见，以应对预期和担忧。
选择合适的人工智能工具（如聊天机器
08
Student using virtual lab generated by AI tool
| 特别版
为将生成式人工智
能整合到院校框架
中，工程系首先应
确定适用领域，如
学生支持、行政管
理或课程开发。目
标应与工程专业的
学习成果相一致，
并吸收教职员工的
意见，以应对预期
和担忧。
“
“
人和由人工智能驱动的内容推荐）需要与预
算和院校目标保持一致。建立强大的数据基
础设施将确保符合GDPR和HIPAA，而对教
职员工进行培训对于有效使用人工智能工具
至关重要。向学生传授人工智能的作用和益
处，可以促进他们的参与，并就其对学习和行
政管理的影响提供有价值的反馈。
尽管将生成式人工智能纳入高等工程教育有
诸多益处，但它也可能带来如下所示的诸多
挑战：
·
数据来源：生成式人工智能系统分析的
海量数据可能存在治理不足、来源可疑、
未经同意使用或存在偏差的问题。因此，
社会影响者或人工智能系统本身可能会
放大错误。
·
·
版权与法律风险：用于训练生成式人工
智能工具的大型数据库，可能由不同且
来源不明的资料生成。因此，生成式人工
智能的输出可能侵犯知识产权，产生法
律和声誉威胁。
·
·
数据隐私侵犯：用于训练大语言模型（
LLMs）的数据集可能包含个人身份信息（
PII）。开发人员必须通过排除或删除 PII
来确保符合隐私法。
·
·
敏感信息泄露：人工智能工具的可及性
提高，可能导致诸如患者数据或专有策
略等敏感信息的意外泄露。必须制定明
确的治理措施、指导方针并加强沟通，以
保护敏感信息和知识产权。
为应对这些挑战并在工程教育中促进负责任
地使用人工智能，制定优先考虑透明度、公平
性和问责制的道德框架至关重要。此外，院校
必须加强网络安全措施，以保护所有利益相
关者的敏感数据。
09
1.
2.
3.
4.
特别版 |
让数据科付诸行动：
特别报道
10
数据科学工程助力构建可持续未来的案例研究
查
克
拉
博
蒂
博
士
统
计
学
与
数
据
科
学
副
教
授
阿
联
酋
阿
布
扎
比
索
邦
大
学
塔
努
吉
特
| 特别版
联合国可持续发展目标（SDGs）——
《2030 年议程》，是应对公共卫生、贫困
、不平等、可持续发展及气候行动等紧
迫挑战的全球蓝图。要实现这些宏伟目
标，仅有想法远远不够，还需要能够弥合
理论与实际应用差距的解决方案。数据
科学工程在此发挥作用，它融合人工智
能（AI）的力量与创新的问题解决能力，
设计出切实有效的工具。
通过运用机器学习、预测建模和时间序
列预测等技术，工程师和数据科学家能
够将原始数据转化为可付诸行动的见
解。然而，从数据到行动并非毫无挑战。
获取可靠数据、扩大解决方案规模以及
使框架适应复杂现实条件等问题，仍是
主要障碍。近期的合作，比如阿联酋与
法国政府推进人工智能的协议，表明数
据科学作为一门工程学科，其潜力正日
益受到认可，有望应对这些障碍并推动
全球进步。
在本文中，我们来探讨一些现实世界
中的例子，看看数据科学工程如何提
供与可持续发展目标相符且具影响
力的解决方案，展现这些工具如何塑
造更可持续的未来。
案例研究 1：为移动健康（mHealth）
应用设计人工智能工具
想象一下，你手机上收到一条鼓励你
散步或进行正念练习的激励信息。这
些由数据科学工程驱动的小小提示，
是旨在提升健康福祉的移动健康干
预措施的一部分。随着人们对移动技
术的依赖日益加深，移动健康应用在
缩小健康差距、推进可持续发展目标
3 “良好健康与福祉” 方面发挥着关
键作用。
“从数据到行动并非
毫无挑战。获取可
靠数据、扩大解决
方案规模以及使框
架适应复杂现实条
件等问题，仍是主
要障碍。”
11
特别版 |
从工程角度看，设计移动健康工具需
要创建能实时适应和优化的算法。例
如，强化学习（一种人工智能技术）可帮
助这些系统了解哪些信息最能引起用
户共鸣。在我们的一个项目中，我们采
用汤普森采样（一种强化学习方法）和
统计模型开发了一种混合算法，以提
高移动健康应用中激励信息的有效性
。这种方法已应用于 “少饮酒” 应用程
序，该程序帮助用户减少有害饮酒量。
同样的原理可推广到正念和体育活动
应用程序中，展示了如何通过设计人
工智能工具来应对多样的健康挑战。
案例研究 2：经济增长与疫情管理的
预测工具
预测是科学与工程的基石 —— 无论是
预测火箭的轨迹，还是消费者物价的
上涨。在可持续发展目标 8 “体面工作
和经济增长” 的背景下，准确的预测有
助于政策制定者制定有效的经济策略
。例如，我们设计了一个集成神经网络
模型 FEWNet，用于预测巴西、俄罗斯
、印度和中国等新兴经济体的通货膨
胀率。通过将计量经济学原理与机器
学习相结合，FEWNet 能提供精准
预测，帮助中央银行做出明智决策。
但预测并非仅关乎经济，对公共卫生
也至关重要。疫情建模，即 “疫情预
测”，运用数据科学工具来预测登革
热或流感等疾病的传播。我们的团
队开发了一款软件，整合了关键疾病
特征以提供可靠的预测，使受影响地
区能够及时采取干预措施。这些工
具凸显了应对从稳定经济到拯救生
命等多样挑战所需的工程智慧。
案例研究 3：生成式人工智能助力可
持续城市建设
城市化进程正在加速，特别是在发展
中国家，由此带来了交通拥堵、污染
和绿地减少等挑战。我们如何设计
出既实用又可持续的城市？生成式
人工智能作为一种前沿工程工具，能
够助力城市规划者设想并打造未来
城市。
在最近一个与可持续发展目标 11 “
可持续城市和社区” 一致的项目中，
我们将统计建模与生成式人工智能
相结合，以预测印度中小城市的道路
网络密度。这项工作解答了诸如 “我
们未来的城市会是什么样？”
“如何规
划基础设施以满足不断增长的需求？
” 等关键问题。通过使用空间指标和
人类流动数据，我们的框架为规划者
提供了设计高效且可持续道路网络
的可行见解。类似技术可在全球范围
内应用，展示了工程解决方案如何应
对城市挑战。
这些案例研究阐释了数据科学工程
的变革潜力。从健康应用到经济预测
，再到城市规划，这些解决方案展示了
原始数据如何转化为具有影响力的
工具。但成功需要合作。与政策制定
者、国际机构以及阿联酋阿布扎比索
邦大学这样的研究中心建立合作关
系，可确保这些工具不仅创新，而且实
用且可扩展。
展望未来，我们正在进行的研究聚焦
于气候行动和空气质量监测，以应对
可持续发展目标 13 “气候行动”。例
如，我们正在开发几何深度学习模型，
以预测德里和北京等城市的空气污
染水平。这些工具结合工程原理，有
助于减轻雾霾影响，创造更健康的城
市环境。
实现可持续发展目标是一项艰巨的
任务，但凭借创新的数据驱动工程解
决方案、各方协作努力以及对可持续
发展的坚定承诺，未来充满希望。数
据科学工程不仅仅是一个领域，它是
连接当今挑战与明日解决方案的桥
梁。
我们如何设计出既实用又
可持续的城市？生成式人
工智能作为一种前沿工程
工具，能够助力城市规划
者设想并打造未来城市。
“
“
12 | 特别版
13
特别版 |
学术视角
以聊天机器人为教
助手开展工程课程教学
德林·乌拉尔教授
美国佛罗里达州迈阿密大学工程学院土木与建筑工程系实践教授.
14 | 特别版
通过人工智能革新教学方法
在我三十年的职业生涯中，我一直致力于采用以学
生为中心的教学方法，包括翻转课堂和主动学习。作
为一名工程专业的教师，我很想尝试使用人工智能（
AI）聊天机器人来提升学生的学习体验。我注意到，
人工智能融入教育环境正深刻改变着不同学习者
与课程内容的互动方式，使他们能更好地参与学习
过程。凭借构建特定课程和主题聊天机器人的能力，
人工智能越来越多地被用于为学生提供定制化的
学习体验。本文探讨了在迈阿密大学（UM）工程学院
的一门工程课程中，将聊天机器人用作教学助手的
实践情况。通过研究它阐释复杂概念、随时回答学
生问题以及增强学生参与度的能力，这次试点为关
于人工智能在高等教育中作用的讨论增添了新内
容。学生反馈和学术研究都支持这一结果，凸显了人
工智能的变革潜力。
人工智能聊天机器人：教育领域的范式转变
人工智能聊天机器人的应用代表着教育支持方法
的重大转变，这源于通过技术创新提升学生学习效
果的决心。作为一名工程专业教师，聊天机器人的基
本用途是阐释和解释概念，而非解决问题。我决定试
用聊天机器人，是基于泰顿伙伴公司（Tyton
Partners）等机构的研究，这些研究强调了人工智能
在提高学术参与度方面的潜力。同时，
《今日青年》
（Youth Today）的见解表明，学习者越来越依赖人
工智能驱动的解决方案来满足学术和信息需求。正
Special Edition | 01
如 《高等教育纪事报》
（The Chronicle of Higher
Education）所强调的，为教育工作者提供有效应用
人工智能工具所需的技能，对于依赖人工智能驱动
解决方案的这一代学习者的可持续成功至关重要。
通过参加迈阿密大学的专业发展研讨会，我今年得
以创建、测试并在我的工程课程中试用聊天机器人。
在工程教育中，掌握复杂的理论和实践概念至关重
要，我发现聊天机器人为解答学生关于课程内容的
疑问提供了一种适应性强、引人入胜且最重要的是
易于获取的方式。课堂上既有传统学生，也有非传统
学生，实践证明这两类学生都从聊天机器人中受益，
其中全职工作的学生受益最大。对于那些全职工作
的学生来说，聊天机器人是教师办公时间之外的有
效替代方式。
聊天机器人项目的设计与实施
我课程中使用的聊天机器人 “凯”
（Kay）经过精心配
置，与教学大纲中概述的课程主题和学习目标保持
一致。将聊天机器人命名为 “凯”，是基于该领域一
位在世的思想领袖，学生在本学期有机会与他进行
一次交流。聊天机器人凯的功能包括回答技术问题、
总结课程内容、比较模型、给出工程最佳实践示例，
以及从之前的互动中检索信息以提供个性化支持。
从教学角度来看，要使聊天机器人的输出与课程目
15
“人工智能聊天机器
人的应用代表着教育
支持方法的重大转变
，这源于通过技术创
新提升学生学习效果
的决心。”
特别版 |
标保持一致，需要在提示设计和定制方面进行大量
的前期投入，通过反复提问和回答，指导聊天机器
人分享其参考资料。经过一段时间的测试，聊天机
器人准备好面向我的学生进行试点。当学生惊讶地
在教学大纲上看到聊天机器人的链接时，他们很感
兴趣，因为聊天机器人被作为一种补充工具引入，
旨在补充而非取代直接教学方法。
这一课程专属聊天机器人的主要功能包括：
◦
详细阐述工程原理的解释。
◦
提供主题要点的简洁总结。
◦
在预定课程时间之外，实时回答概念性问
题，这是其最具影响力的特性。
通过布置作业，鼓励学生持续使用聊天机器人。作
业要求学生先在不借助聊天机器人的情况下完成
任务，然后将自己的发现与与聊天机器人互动后得
到的总结进行比较。之后，学生可以提供反馈以评
估其效果。在学期开始时，学生通过简短的对话向
凯提出一两个问题。随着学期的推进，他们的对话
开始自然流畅起来，会就各种课程主题提出七到九
个问题。
来自学生反馈的实证见解
学期末对所有学生进行的结构化调查揭示了一些引
人注目的趋势：
◦
学习效果提升：67% 的参与学生强烈认同，
33% 的学生认同聊天机器人有助于更深入
地理解复杂内容，并提升了他们的整体学习
体验。他们喜欢与聊天机器人互动。
◦
学术自信增强：67% 的参与者强烈认同，
33% 的参与者认同聊天机器人对他们成为
更有能力、更自信的学生起到了积极影响。
聊天机器人经过训练，具备成长型思维和礼
貌的语气，深受学生欢迎。
◦
普遍认可：参与调查的学生 100% 都主张
在该课程的后续教学中继续使用聊天机器
人。
学生的定性反馈进一步说明了聊天机器人的
影响以及对未来课程的潜在价值：
“它真的很有帮助…… 有些信息我总是记不住，而聊
天机器人总能从之前的会话中调出相关信息。这绝
对是一个对学生有益的工具，不是用来作弊或帮他们
完成作业，而是在他们可能不理解的部分提供帮助。”
“作为一名全职工作的单亲妈妈，聊天机器人让我能
够继续学业…… 我当时课业落后，甚至考虑退学。深
夜与聊天机器人的互动对我取得成功起到了关键作
用。所有课程都应该配备助教聊天机器人！”
这些反馈强调了人工智能聊天机器人在满足不同学
生需求、提供有针对性的个性化学术支持方面的作
用。
“67% 的参与学生强
烈认同，33% 的学生
认同聊天机器人有助
于更深入地理解复杂
内容，并提升了他们
的整体学习体验。”
16 | 特别版
Special Edition | 23
人工智能融入工程教育的益处
聊天机器人的贡献不仅限于满足即时学术需求，还带
来了更广泛的教学优势：
◦
随时可用：它一周七天、一天 24 小时随时可
用，使学生无论何时何地都能寻求对主题的
澄清和强化。
◦
个性化学习：利用互动数据，聊天机器人能够
根据个人学习轨迹提供细致入微的指导。作
为开发聊天机器人的教师，我能够匿名查看
学生提出的问题，以便在课堂时间强化相关
主题。
◦
课堂时间高效利用：通过解答常见问题，教师
可以将更多时间用于深入讨论和指导。
展望人工智能增强学习的未来
在工程课程中使用聊天机器人作为教学助手，为我们
提供了关于人工智能增强传统教学方法潜力的宝贵
意外见解。虽然聊天机器人无法替代人类教学的深度，
但它被证明是一种非常有价值的补充，提高了学习的
可及性、参与度和效率。本次试点中的学生反馈以及
教师经验都证明，人工智能聊天机器人有望成为教育
领域的变革性工具。随着人工智能技术的不断进步，将
其融入工程教育及其他学术领域，为重新定义 21 世
纪教学与学习的模式提供了一条引人注目的途径。
作为一名全职工作的单亲
妈妈，聊天机器人让我能
够继续学业…… 我当时课
业落后，甚至考虑退学。
深夜与聊天机器人的互动
对我取得成功起到了关键
作用。所有课程都应该配
备助教聊天机器人！
“
“
17
特别版 |
领导风采
阿联酋拉希德港美国大学
（AURAK) 对人工智能驱动
解决方案的接纳：
哈立德教授，非常荣幸能邀请您加入
《大学新闻快报》备受尊敬的高等教
育领导者专题。我们很期待聆听您对
这期关于工程与生成式人工智能的
重要特刊的独到见解。您能否先与我
们的读者分享一下您作为学者和领
导者的经历？特别是您的这些经历如
何最终促使您加入 AURAK，担任工
程与计算机学院院长。
我在学术界的旅程跨越了三十多年，
在此期间，我有幸在不同的高等教育
机构担任越来越重要的领导职务。在
我的职业生涯中，我担任过各种角色
，包括院长、学院院长、副院长和系主
任，这让我对学术领导以及机构发展
的复杂性有了全面的理解。
在开启学术生涯之前，我曾在英国汽
车工业研究协会（MIRA）担任汽车优
化项目工程师，这段经历为我提供了
宝贵的行业见解，并对我的学术工作
产生了影响。1994 年，我在英国布
拉德福德大学开始了我的学术之旅，
在那里我花了 20 多年时间从事工
程教学与研究工作，最终担任工程学
院院长三年。
2016 年，我转至阿联酋迪拜伍伦贡
大学（UOWD），担任工程与信息科学
学院院长，直至 2022 年。
我来到 AURAK 担任工程与计算机
学院院长，是出于我对推进工程与计
算机教育、促进创新以及提升学生成
绩的热情。在这个职位上，我有幸运
教授访谈
工程与计算机学院院长哈立德·侯赛因教授
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用我丰富的学术领导经验，引领大学
经历一段显著增长和提升知名度的
时期，同时强调全球竞争力和社会影
响力。
AURAK 以致力于推进工程教育而
闻名。您认为生成式人工智能如何与
该大学在创新和学术卓越方面的更
广泛目标保持一致？
在 AURAK，我们认识到工程与计算
机科学对于解决一些社会最紧迫的
挑战至关重要，比如气候变化、可持
续发展、能源短缺、安全、人口增长、
人口老龄化以及围绕食品和水资源
短缺日益增长的担忧。工程师处于寻
找创新解决方案以应对这些全球性
问题的前沿，我们致力于为学生提供
有意义地参与这些努力所需的知识
和技能。我们的工程课程旨在强调与
在 AURAK，我
们认识到工程与
计算机科学对于
解决一些社会最
紧迫的挑战至关
重要。
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