为深化科研创新与教学实践融合，2026年5月26日下午，大数据工程系面向全系教师举办了一场主题为“AI编程工具在工程实践与教学管理中中的应用”的科研沙龙。活动由邓宇鹏老师主讲，通过可视化大屏系统开发的共性经验，分享了AI工具Trae的创新使用方法，系内全部教师及部分学生代表参与研讨。

邓老师以近期完成的可视化大屏项目为引，概述了Trae工具在开发全流程中的辅助作用。他表示，此类工具正改变传统开发模式，其价值不仅在于代码生成效率，更体现在对开发思路的启发与架构设计的优化上。通过设置环节的个性化调整，工具可适应不同行业场景需求；而其“Skills”概念则允许用户通过持续训练提升工具对垂直领域的理解深度，形成越用越精准的正向循环。

在经验分享中，邓老师特别强调“人机协作”的开发哲学：工程师需把握核心业务逻辑，将重复性工作交由AI完成。他提到，Trae不仅能加速可视化组件的开发，还能通过智能推荐优化系统架构，例如自动识别数据流转瓶颈并提出改进建议。这些特性使其在复杂系统开发中展现出独特优势。

针对教学管理场景，邓老师重点介绍了“学生成绩看板”的制作构想。他指出，教师可借助类似工具快速构建轻量化分析平台，将分散的成绩数据转化为直观的可视化看板，实现对学生学习情况的动态监测。“这不仅是技术迁移，更是教学管理思维的升级，”他强调，“AI工具降低了技术门槛，让更多教师能专注于教育数据挖掘本身。”

参与教师对工具的教学应用潜力表现出浓厚兴趣。在交流环节，多位老师探讨了如何将此类技术融入课程设计，例如通过实时数据看板增强课堂互动，或利用历史数据预测学生学习轨迹。学生代表则从使用者角度提出建议，认为可视化工具能帮助同学们更清晰地认知自身学习状况。

活动最后，邓老师推荐了多个开源社区与技术文档平台，鼓励教师们持续关注AI工程化领域的发展。他总结道，AI编程工具并非替代开发者，而是扩展人类能力的“外挂系统”——其真正价值取决于使用者的专业素养与创新意识。

本次科研沙龙有效点燃了全系师生拥抱AI的热情，让大家真切看到了智能工具赋能开发提效与教学创新的实际路径，为系里后续推进智能化教研改革、培养复合型技术人才营造了积极氛围。