北京大学国家发展研究院的课堂上，一位特殊的“助教”正引发学生们的热烈讨论——豆包AI以编程助手的身份走进数据分析与计量经济学课程，协助学生完成代码调试、数据可视化等实践环节。这不仅是该院“人工智能+学科发展计划”的最新实践，更标志着AI技术在教学场景中的深度应用迈出重要一步。
作为二年级本科生的秋季必修课，“数据分析与计量经济学编程”向来以实践性强著称。课程负责人刘诗尧助理教授透露，教学团队此次特别邀请豆包工程师参与课堂设计，从开发者视角拆解工具逻辑。“比如环境配置环节，AI能即时识别学生终端的报错信息，提供分步解决方案。”刘教授举例说明，这种“人机协作”模式使新手常见的命令调试耗时缩短近60%，课堂实操环节的完成率提升至95%。
课堂现场，学生们正通过豆包AI生成的交互式界面调试计量模型。大三学生王同学展示了自己的操作记录：“输入‘如何处理面板数据中的缺失值’后，AI不仅给出了三种解决方案，还自动生成了对比代码。”这种即时反馈机制让复杂的数据处理流程变得直观可感，但刘诗尧也强调：“我们要求学生必须验证AI输出的每行代码，培养对算法结果的批判性思维。”
该院副院长黄卓教授指出，此次合作是落实“人工智能+学科发展计划”的关键举措。目前国发院已建立AI教学支持中心，开发了覆盖经济学、管理学等学科的20余个智能教学模块。“未来三年，我们计划让80%的量化课程实现AI辅助教学。”黄卓透露，学院正在构建学科专属的大语言模型训练库，以更精准地匹配学术研究需求。
豆包教育事业部负责人表示，此次进驻北大仅是起点。目前团队已与复旦、浙大等高校建立联合实验室，开发出支持Stata、R、Python等多语言的智能编程助手。据透露，其核心算法通过分析十万份学术代码样本，能自动识别经济学研究中的常见错误模式。“我们正在训练模型理解‘异方差性’‘内生性’等专业概念，让AI回答更符合学术规范。”该负责人说。
在课堂观察中，一个细节引人注目：当学生询问“如何用AI完成课程论文”时，豆包立即弹出学术诚信提示，并引导至文献管理工具使用教程。这种设计背后，是教学团队与开发方历时三个月打磨的“教学安全框架”。“我们设置了47条内容过滤规则，确保AI始终处于辅助地位。”刘诗尧教授强调，技术赋能教育的核心，是让人保持主体性。
