复旦大学×阿里云产学合作协同育人合作案例
合作教师：赵卫东
合作高校：复旦大学
项目名称：阿里云天池AI案例100开发项目
项目类型：新工科、新医科、新农科、新文科建设
一、案例实施的工作基础
本案例的实施背景源于教育部与阿里云联合发起的“产学合作协同育人项目”，旨在推动高校人才培养与产业需求的紧密对接。复旦大学计算与智能创新学院赵卫东老师团队长期从事人工智能、机器学习与深度学习领域的教学与科研工作，具备扎实的理论基础与丰富的教学经验。团队前期已开设多轮“深度学习及其应用”课程，并积累了初步的线上教学资源。
在项目申报前，团队已初步接触阿里云的天池AI平台与相关云产品，认识到其在提供真实工业级数据、强大计算资源（特别是GPU算力）以及便捷的实验环境方面的独特优势。然而，如何将这些产业级资源系统性地整合到高校课程体系中，设计出既有理论深度又具备实战综合性、能有效培养学生解决真实问题能力的教学案例，仍是亟待探索的课题。本项目的获批，为系统性地开展此项工作提供了宝贵的契机与资源支持，标志着团队与阿里云产学合作进入了深度实践阶段。
二、案例改革思路及举措
主要思路
本案例改革的核心思路是“以产促教、以用促学”。即紧密对接人工智能产业对人才能力的需求，将阿里云在天池平台积累的典型AI应用场景、真实数据集和云端开发环境引入教学，打破传统教学中理论与实践脱节、教学案例陈旧单一的壁垒。目标是构建一个“理论教学-平台实训-项目实战”三位一体的深度学习课程新体系，使学生在掌握核心理论的同时，能熟练运用主流云平台工具解决综合性AI问题，提升工程实践与创新能力。
具体举措
- 课程资源重构与案例开发
基于阿里天池AI平台，重新设计课程实验体系。团队开发了4个综合性实验案例，每个案例均围绕一个典型的AI应用方向（如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等），整合使用了阿里云提供的ECS云服务器、天池平台GPU算力、数据集及配套工具链。案例设计由浅入深，从数据预处理、模型构建、训练调优到结果评估与可视化，覆盖完整机器学习流程。
教学模式创新
采用“线上MOOC学习+线下理论精讲+天池平台实战”的混合式教学模式。理论课重点讲解深度学习算法原理；实验课则完全依托天池平台，学生直接在云端环境完成代码编写、模型训练与调试，体验与工业界接轨的开发流程。同时，设计了两项综合性大作业，要求学生以小组形式在天池平台上完成从问题定义到解决方案实现的完整项目，并撰写技术报告。师资能力共建
项目负责人积极参加阿里云组织的师资培训与交流活动，深入掌握平台功能与教学应用技巧。同时，将项目开发的经验、案例设计与使用心得，通过发表教学论文、编写教材、举办校外师资培训等方式，与全国高校同行分享，共同提升利用产业平台进行教学的能力。
4.持续反馈与平台优化互动
在教学实践中，积极收集学生和教师对天池平台的使用反馈，并就性能优化、易用性提升等方面向阿里云提出具体建议，形成了“教学应用-反馈-产品改进”的良性循环，使平台更贴合教育场景需求。
三、案例实施成果及成效
具体成果内容
- 成套教学资源
完成了完整的课程PPT课件、4套基于阿里云技术的教学实验案例（包含Python程序代码、实验数据集、详细实验指导文档）以及2项大作业设计及相关学生报告范例，形成了体系化的课程资源包。
2.教材与论文成果
结合项目实践，出版修订了2本教材：《深度学习案例实战》《Python机器学习实战案例（第2版）》。发表教学研究论文2篇，分别探讨了深度学习在技能培养教学中的应用以及支撑课程群的渐进式案例库设计，将实践经验升华至教学理论层面。
3.广泛的教学实践
项目成果已成功应用于复旦大学计算与智能创新学院的教学实践，覆盖全日制及在职研究生超过150人、本科生50多人。同时，通过在中国大学MOOC平台上线“深度学习及其应用”课程（已开设14期，累计近13万人学习），以及在天池AI平台开设公开课程，将案例资源辐射至全国广大学习者。
对推进产教融合、教学改革的效果
1.有效贯通“产业-教学”链条
本案例将阿里云的产业技术、真实场景和数据资源直接引入课堂，使学生能够在校内接触到当前工业界主流的AI开发平台和工作模式，显著缩短了学用落差，实现了人才培养与产业需求的前端对接。
2.促进学生高阶能力培养
基于天池平台的综合性案例和项目实战，有力培养了学生的工程实践能力、复杂问题解决能力和团队协作能力。学生反馈，通过在天池平台上的“真刀真枪”训练，对深度学习模型的全生命周期管理有了深刻理解，就业竞争力得到提升。
推动教师教学理念更新
项目促使教师从单纯的知识传授者，转变为学习资源的整合者、产业实践的引导者。教师通过深度使用云平台，自身的技术视野和工程素养也得到同步更新，为持续深化教学改革奠定了基础。形成可复制的合作范式
本项目探索出的“产业平台嵌入课程体系-开发综合性案例-开展混合教学-资源共享辐射”的实施路径，为其他高校与阿里云乃至其他科技企业开展类似产学合作提供了可借鉴的范式。
四、案例的创新点及特色
1.平台驱动的深度整合
区别于以往仅使用模拟数据或局部工具的教学实验，本案例创新性地将整个课程实验体系深度构建于阿里云这一产业级AI开放平台之上，实现了教学环境与产业环境的“无缝对接”。
2.综合性案例设计
开发的4个实验案例并非孤立的知识点验证，而是覆盖数据处理、模型选型、调参优化、部署评估等全流程的综合性任务，强调知识的融会贯通与解决复杂工程问题的能力培养。
3.“教学研”一体化成果转化
案例实施不仅产出教学资源，更同步催生了高水平教学研究论文和系列教材，实现了从教学实践到教学理论总结的闭环，提升了项目的学术价值与影响力。
4.辐射范围广，示范效应强
通过MOOC、师资培训、教材出版、文章报道等多渠道推广，案例成果迅速突破了单一学校的范畴，惠及全国数百所高校的师生，发挥了显著的示范引领作用。
五、案例应用及推广情况
具体推广及应用情况
1.校内常态化应用
案例资源已成为复旦大学相关专业深度学习课程的固定组成部分，连续完成多轮教学实践，开课记录完备，学生评价积极。
2.全国性在线辐射
依托中国大学MOOC平台，包含本案例核心内容的“深度学习及其应用”课程已服务众多在线学习者，成为该领域的知名线上课程。
3.师资培训与经验共享
项目团队通过参与阿里云AI师资培训项目等方式，向全国数十所高校的教师详细演示和讲解了案例设计与平台使用方法。团队发表的相关经验总结文章《打通AI技术与行业实践进高校的最后一公里》广泛传播。
4.媒体报道与行业认可
项目合作案例被评为2022度教育部产学合作协同育人项目优秀项目。
校内外评价及启示
1.校内评价
学生普遍认为课程“实战性强”、“学到了真正有用的技能”；校内教学督导对课程将产业平台与教学深度融合的创新模式给予高度肯定。
2.校外评价
参与师资培训的兄弟院校教师认为，本案例“提供了将云平台资源转化为教学能力的清晰路径”，具有很高的参考价值。MOOC课程的学习者也反馈案例“贴近实际”、“有挑战也有收获”。
