来源：滚动播报

（来源：上观新闻）

下课铃响了，上海外国语大学松江校区的一间教室里，几个学生没走。他们围在老师旁边，屏幕上是一个刚跑起来的智能体——有人做了一个日语学习助手，能自动把生词表生成连贯短文；有人搭了一套职业规划系统，从“我不知道自己能做什么”一路推演到“大二下学期该选哪门课”。

这门课叫《大模型应用开发实战：智能体搭建》。它不是什么“AI科普”，而是一个真实的项目工坊。学生带着问题来，把一个亲手搭出来的作品带回去。 这，只是上外“人工智能技术与应用”微专业的一个切片。

上外师生在“人工智能技术与应用”微专业课上讨论。

【不教“概念”，教“做出来”】

“我能不能用AI做一个帮我学日语的东西？”日语学院的崔同学带着这个问题走进课堂。她没有计算机背景，但一个学期下来，她的Coze智能体已经能实现三件事：生词语境化生成、官方内容智能解析、语法知识库检索。界面简洁，逻辑清晰，跑起来像模像样。

“老师讲得细，手把手带着做，连非CS专业的学生也能很快上手。”她提到课上最大的感受——不是传授AI是什么，而是亲手搭出一个能用的东西。这也是上外“人工智能技术与应用”微专业在做的事情：让语言、国贸、管理背景的学生，真的能用AI解决一个具体问题。

学生用AI工具生成的“日语学习助手”。

“一开始，我不知道智能体能做什么。”语料库研究院的瞿同学坦言。她做的“语料库智能助手”，最初只是一个模糊的想法。但在课程的项目制推进中，她一步步把需求拆解、意图识别、多平台检索、知识库问答串了起来——最终的作品能帮用户从“我想建语料库但不知道怎么开始”，一路走到“这是你要的资源表和方法论”。

上外国际工商管理学院的学生用AI生成的预测模型。

校园agent展上，另一位同学的作品同样印证了这种“从模糊到清晰”的路径。国际工商管理学院的蒋同学带着“职业路径规划小虎”亮相展台，他向校长介绍作品的设计思路——从“猜专业”模块的算法逻辑，到智能体如何帮助学生在模糊的自我认知中逐步明确方向。校长听完，顺势抛出两个延展方向：一是针对专业错配，让系统能提供更贴合个体特质的选择建议；二是在能力测评上做深，把评测维度做得更专业、更结构化。蒋同学回应道，“这次完成的只是第一步，接下来想把‘猜专业’模块做得更具落地性”。微专业不仅给了他搭建作品的能力，也给了他一个把作品推到真实对话中的舞台——在展台上被看见、被追问、被启发，本身就是课程的一部分。

【不是科普，是“教你会用AI”的微专业】

这不是一个“教你什么是AI”的微专业。这是一个“让你成为会用AI创造的人”的项目组。它不是辅修，不是双学位，而是一套1.5学年、6门课、12学分的项目制学习路径。课程全部安排在晚上、周末或假期，不与主修冲突。

学生在agent展上的作品展示。

真正吸引学生的，是那种“被卷入真实创造”的感觉：《大模型应用开发实战：智能体搭建》里，有人做了职业规划系统，从“自我认知”到“落地执行”闭环跑通；《机器学习及算法实验》里，在《机器学习及算法实验》课上，有人用12,925条Kickstarter众筹数据建了一个预测模型，准确率做到了77%；《人工智能技术基础》里，关于AI与金融、AI与农业、AI与影视的思考，被写成了一份份扎实的报告。

在这里，课堂便不再是一个传授知识的场所，而成为一个共同进化的协作平台。每一门课的终点，都是一件“能拿得出手”的作品。

agent展上，学生向大家介绍自己的设计思路。

招生对象很明确：大二、大三，对AI有浓厚兴趣，学有余力。前置要求不算低：建议修过微积分、概率论，需要通过Python代码阅读能力测试。但真正重要的，可能不是这些门槛，而是——你有没有一个想用AI解决的问题？

因为在这个微专业里，老师不会替你选题目。而是帮你把那个模糊的想法，变成一个可运行的智能体、一份可验证的实验报告、一个经得起推敲的解决方案。就像一位学生在反馈里写的：“老师不只教技术，还教产品思维。”

在上外这个微专业里，这套课程机制正在起效。学生们带着各自的语言优势、学科背景、真实困惑走进课堂，然后带着作品走出来——有人做了日语学习助手，有人建了语料库智能体，有人用机器学习预测了金融趋势。

【三种角色，同一个课堂】

学习这个微专业的学生来自不同学院：国际金融贸易、国际工商管理、英语学院、日语学院、语料库研究院……他们的专业背景五花八门，但课堂上只有一个身份：项目组成员。

学生用AI工具设计展示“日语学习助手”。

在这里，三种角色悄然成形、彼此交融：学生不再是被动的知识接收者，而是课程共建者——他们以“项目组成员”的身份提出需求、延展方向，让课堂从“教什么学什么”走向“需什么教什么”；教师则化身课程策展人与学习引导者，不再固守既定边界，而是在同学的反馈中迭代、在对话中重调整教学节奏与内容课程。课程大纲不再是静态的、固定的，而是在多元背景的碰撞、真实需求的驱动下，跨界融合的动态场域。

三个角色，同一个课堂。

在上外学AI，有什么不同？答案不在课程大纲里，而在学生做的那些项目里——日语学习助手、语料库智能体、跨文化传播的数据分析……这些选题背后，是上外一直以来的底色。

“学外语”从来不只是学工具，而是进入一种理解世界的深度方式。现在，AI来了。它不是要替代这套框架，而是给它增加了一个新的维度：用技术去延展“理解”的边界。有同学课后反馈：当你用大模型去解析一门语言、梳理一种文明的文献、搭建一个跨文化传播的工具时，你其实是在用代码做人文研究。

这就是上外“人工智能技术与应用”微专业最底层的逻辑：让AI成为理解世界的新方法，而不是取代理解的新技术。

原标题：《他们在上外学AI微专业，已经开始“造东西”了》

栏目主编：徐瑞哲

来源：作者：解放日报 李蕾 通讯员 刘相言