在高校扎堆开设人工智能专业的背景下，部分缺乏学科积淀、师资力量薄弱或仅依赖通用课程拼凑教学的高校可能存在教学质量问题，例如部分地方本科院校、高职院校或新增专业点但未形成系统化培养方案的高校。以下是一些具体例子及分析：

一、盲目跟风开设的地方本科院校

山东理工大学、安徽工业大学、湖北科技学院等

问题：这些学校可能因专业热门而新增人工智能专业，但学科积淀不足，课程设置碎片化，难以满足产业对复合型技术人才的需求。

表现：缺乏与人工智能核心领域（如机器学习、自然语言处理）深度结合的课程，实践环节薄弱，学生难以掌握核心技能。

无锡太湖学院、江南大学（部分案例）

问题：部分高校虽开设人工智能专业，但未在权威排名（如CSRankings、软科）中上榜，反映其学术话语权和科研实力较弱。

表现：师资配置不足，教师缺乏人工智能领域的研究经验或企业实践经验，教学依赖通用教材，缺乏创新性。

二、高职院校中实践支持不足的院校

浙江纺织服装职业技术学院、江西现代职业技术学院等

问题：高职院校虽开设人工智能技术应用专业，但若缺乏校企联合培养、共建实训基地等实践支持，学生可能难以获得与产业需求对接的技能训练。

表现：课程以理论为主，实践项目与真实业务场景脱节，毕业生就业竞争力较弱。

部分民办高职院校

问题：部分民办院校为吸引生源盲目开设专业，但教学资源有限，实验设备陈旧，无法提供高质量的人工智能教育。

表现：学费较高但教学质量参差不齐，学生毕业后难以满足企业技术岗位需求。

三、新增专业点但未形成系统化培养方案的高校

部分2020年后新增人工智能专业的高校

问题：部分高校在缺乏师资和课程准备的情况下仓促开设专业，导致培养方案与产业需求脱节。

表现：课程结构松散，缺乏从基础理论到应用实践的递进式设计，学生难以形成完整的知识体系。

部分“双非”高校（非“双一流”）

问题：虽在软科或ABC排名中上榜，但评级较低（如B类），反映其专业实力与头部高校存在差距。

表现：科研资源有限，学生参与高水平项目的机会较少，深造和就业竞争力不足。