人工智能技术正在深刻改变高等教育；作为国家创新中心，上海高校已有实质性行动——复旦大学、上海交通大学相继成立人工智能学院，同济大学制定了系统的人工智能赋能学科创新发展行动计划并发布教师素养标准。这些探索为全市高等教育改革奠定了基础。 但深入调研发现，上海高校在人工智能教育、科技、人才一体化发展上仍存在结构性问题。全市尚未形成高效协同、资源共享、标准引领的工作格局，工程智能人才培养的体系化、协同化建设面临深层制约。 课程建设缺乏统一规范是首要问题。各校课程命名五花八门——"人工智能赋能课程""智慧课程""AI赋能示范课程"等并存，造成概念混乱。课程体系构建方式也不统一，有的按"知识-应用-实践"逻辑划分，有的基于"普及-核心-进阶"能力梯度构建。教学内容更新、知识图谱建设、智能体开发等建设要求也各不相同，最终导致各校难以形成与产业需求精准对接的规范化培养体系。 优质教学资源分散独立问题同样突出。各高校的课程分布在不同平台上——平台间资源无法互通——校际壁垒导致重复建设与资源闲置并存。学生跨校共享优质课程的渠道不畅，全市也未能形成服务所有高校的集约化、品牌化课程资源库。这种分散状态直接制约了全市工程智能教育水平的整体提升。 师资队伍建设滞后更加剧了困境。部分工科教师缺乏将人工智能技术与专业教育深度融合的能力，教师学习和培训的途径及资源有限，成为制约人工智能赋能教学改革的关键瓶颈。即使有好的课程设计，也难以得到有效实施。 针对这些问题，郑庆华代表建议成立上海市工程智能课程联盟。通过联盟建设，可以统一课程标准和命名规范，建立统一的课程体系框架，制定教学内容建设指南，形成规范化的人才培养标准。同时，联盟可以整合各校优质教学资源，建设市级课程资源共享平台，打破校际壁垒，实现资源的集约化管理和品牌化运营。此外，联盟还应建立教师培训体系，系统提升工科教师的人工智能素养，为教学改革提供人才支撑。 此建议抓住了上海高等教育改革的关键环节。成立课程联盟不仅是资源整合，更是推动新工科教育改革向纵深发展的战略举措。通过协同机制，可以实现从"各自为政"到"兼顾"的转变，从"资源分散"到"集约共享"的升级，从"能力不足"到"队伍优化"的提升。
推动工程智能教育改革，关键在于从"单点突破"走向"系统集成"；以课程联盟为抓手，把标准立起来、资源通起来、师资强起来，才能在教育链、人才链与产业链之间搭建更顺畅的连接通道，为高质量发展提供更坚实的人才与智力支撑。