一、总体思路与培养目标定位
建筑工程学院将结合目前学院各专业，紧密围绕建筑行业智能化转型需求，明确“AI+建筑工程”专业人才培养目标。致力于培养既具备扎实建筑工程专业知识，如建筑设计原理、工程结构力学、施工技术与管理等，又熟练掌握人工智能核心技术，包括机器学习算法、计算机视觉、自然语言处理等，且能够将AI技术深度应用于建筑规划、设计、施工、运维全生命周期的复合型创新人才。使学生毕业后能够在建筑设计企业、工程施工单位、房地产开发公司、智能建筑技术研发机构等，从事智能建筑设计、智慧工地管理、建筑大数据分析、建筑运维智能化等工作，推动建筑行业向智能化、数字化方向发展。
二、课程体系构建
（一）
基础课程模块01专业基础课
开设建筑制图与识图、建筑材料、建筑力学、土木工程结构检测与鉴定、建筑构造等课程，为学生奠定坚实的建筑工程专业基础，使其掌握建筑工程领域的基本概念、原理和方法。
02人工智能基础课设置Python编程基础、数据结构与算法、人工智能导论等课程、大数据与云计算、建筑智能环境学、数据分析与可视化，让学生熟悉AI技术的编程环境和基础算法，了解人工智能的发展历程、基本概念和应用领域。
（二）
专业核心课程模块
01
AI+建筑(土木工程、环境设计、智能建造、工程力学)设计课程
包括智能建筑设计理论与方法、基于计算机视觉的建筑空间分析、人机交互设计、用户体验设计、生成式AI在建筑方案设计中的应用等。通过课程学习，使学生能够运用AI技术进行建筑设计创新，提高设计效率和质量。
02AI+建筑施工课程涵盖智慧工地管理系统开发、基于机器学习的施工进度预测与优化、建筑施工安全智能监控等内容，培养学生利用AI技术实现建筑施工过程的智能化管理和风险防控。
03
AI+建筑运维课程
开设建筑设备智能运维与管理、基于大数据和AI的建筑能耗分析与优化等课程，让学生掌握运用AI技术对建筑进行全生命周期运维管理的能力。
（三）
实践课程模块
01
实验课程
建设AI+建筑工程实验室，开设机器学习算法实践、建筑信息模型（BIM）与AI技术融合实验、建筑图像识别与分析实验等，通过实验操作，加深学生对理论知识的理解和掌握。
02实习实训与建筑企业、科技公司合作建立实习基地，组织学生开展智能建筑设计实习、智慧工地实习、建筑运维智能化实习等，让学生在实际工作场景中应用所学知识，积累实践经验。
03
项目驱动实践
设立AI+建筑工程创新实践项目，鼓励学生组队参与，如基于AI的建筑节能优化项目、智能建筑安防系统开发项目等，培养学生的团队协作能力和创新实践能力。
三、师资队伍建设
（一）
内部培养
鼓励学院现有建筑工程专业教师参加人工智能相关的培训课程、学术研讨会和进修学习，提升教师的AI技术应用能力和教学水平。支持教师开展AI+建筑工程领域的科研项目，促进教学与科研的深度融合，使教师在科研实践中不断更新知识体系，提高教学质量。
（二）
外部引进
积极引进具有人工智能专业背景且在建筑行业有实践经验的高层次人才，充实师资队伍。聘请建筑企业和科技公司的AI技术专家、工程师作为兼职教师，定期来校授课、开展讲座和指导学生实践，为学生带来行业前沿的技术和实践经验。
（三）
校企联合培养师资
与企业合作开展师资联合培养项目，选派教师到企业进行实践锻炼，参与企业的AI+建筑工程项目研发和实施；同时邀请企业技术人员到学校参与教学和科研工作，共同打造一支理论与实践相结合的高素质师资队伍。
四、教学资源建设
（一）
教材建设
组织教师编写AI+建筑工程专业特色教材（或设计题库），结合行业发展动态和教学实际需求，将AI技术与建筑工程专业知识有机融合。教材内容应注重理论与实践相结合，引入实际案例和项目，便于学生理解和应用。
（二）
在线课程建设
开发AI+建筑工程系列在线课程，利用慕课（MOOC）、微课等形式，为学生提供丰富的线上学习资源。在线课程应涵盖课程讲解、案例分析、实验演示、在线测试等内容，方便学生自主学习和复习。
（三）
实训平台建设
建设AI+建筑工程实训平台，整合BIM软件、机器学习框架、建筑模拟仿真软件等资源，为学生提供一个真实、高效的实践操作环境。实训平台应具备数据采集、分析处理、模型构建和模拟仿真等功能，满足学生不同阶段的实践学习需求。