數字技術在建筑材料科學教育教學中的應用與展望

摘要：文章系統分析數字技術在建筑材料科學教育教學中的創新應用，通過構建“課堂教學—實踐教學—資源建設”三位一體的數字化教育體系，實現教學效能顯著提升。多媒體教學使混凝土水化反應等抽象概念具體化呈現，而虛擬實驗室顯著降低了實驗耗材成本，智能分析軟件助推學生研究成果SCI/EI收錄率得到極大提升。研究表明，技術應用需突破教師數字素養斷層與學生自適應學習瓶頸的雙重挑戰。提出“AIoT+區塊鏈”融合方案，構建全球教育資源聯盟鏈，以提升跨國設備共享率和聯合科研立項數量。實證表明，該模式使材料選型決策效率提升40%，畢業生工程問題診斷準確率達76%，為建筑教育數字化轉型提供了理論框架與實踐范式。

關鍵詞：數字技術；建筑材料科學；多媒體教學；虛擬實驗室；智能分析軟件

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）20-0-03

在全球建筑業智能化與碳中和轉型背景下，建筑材料科學教育面臨傳統教學模式與行業技術迭代的顯著脫節。盡管虛擬仿真、大數據等技術已滲透教學環節，但現有研究多聚焦單一技術應用，缺乏系統化的教育生態構建。當前的痛點體現為：微觀材料表征教學抽象化導致部分學生存在認知斷層，實驗安全約束限制眾多高危項目開展，跨國工程案例資源獲取時效性差［1］。本研究突破技術堆砌式改革路徑，創新性提出“教育神經網”概念，即通過AIoT（人工智能物聯網）實現教學全要素數字化映射，依托區塊鏈構建跨國資源信任體系，運用數字孿生破解高危實驗教學困境，并基于一些高校的實證數據構建轉型框架。本研究價值在于，理論上完善了數字化教育生態構建方法論，實踐上形成了可復制的“標準—平臺—服務”協同模式，為培養適應智能建造時代的復合型人才提供了解決方案。

1 數字技術在建筑材料科學教育教學中的優勢與挑戰

數字技術在建筑材料科學教育教學中展現出多維度的革新價值：通過三維材料微觀結構可視化、虛擬仿真實驗平臺等技術手段，能夠顯著增強混凝土水化反應、復合材料界面效應等抽象知識點的教學直觀性；依托在線學習管理系統（LMS）構建的混合式教學模式，既能實現教學資源的全球化共享與個性化推送，又能通過學習行為數據分析精準診斷學情。然而，其應用仍面臨雙重挑戰：教師端存在技術迭代壓力與資源甄別負擔，學生端則暴露出自主探究能力斷層和數字化學習適應性差異。要想破解這些問題，需構建“教師數字素養提升—智能資源庫建設—學生元認知能力培養”協同發展機制，通過開發AI輔助備課系統，降低教師的技術負荷，運用區塊鏈技術建立分級資源認證體系，結合PBL項目制教學優化學生的數字化學習策略，從而推動建筑材料科學教育向“技術賦能—數據驅動—能力導向”的新范式轉型。

2 數字技術在建筑材料科學教育教學中的應用

2.1 在課堂教學中的應用

2.1.1 多媒體教學的系統化整合

多媒體教學通過集成投影系統、交互式觸控屏及數字內容管理平臺，構建多模態知識呈現體系，實現了建筑材料科學教學效能的顯著提升?；诓牧峡茖W特性，教師可利用掃描電鏡圖像動態解析混凝土孔隙結構演化過程，結合BIM模型演示復合材料在荷載作用下的應力分布，使抽象理論具象化。教學實踐表明，采用三維動態模型展示水泥水化反應，可使學生對概念的理解效率提升45%，課堂測試正確率提高28%［2］。這種視聽融合的教學方式，不僅突破了傳統板書的空間局限性，還通過多感官刺激深化了學生對材料相變、界面效應等核心知識的理解。

2.1.2 虛擬實驗室的沉浸式訓練

依托虛擬現實（VR）引擎與物理仿真算法，構建建筑材料虛擬實驗室技術體系，實現實驗教學的安全性與可拓展性雙重突破。學生通過穿戴HTC Vive Pro設備，可操作虛擬萬能試驗機完成鋼材拉伸實驗，系統實時反饋應力-應變曲線，并標注屈服點、頸縮階段等關鍵參數，誤差率控制在3%以內［3］。該平臺支持20類典型建材實驗的數字化重構，包括混凝土碳化模擬、瀝青流變特性測試等高風險或高成本項目，使實驗耗材成本降低62%，同時消除高溫高壓環境的潛在安全隱患。追蹤數據顯示，經過5次虛擬實驗訓練的學生，實體實驗室操作規范達標率提升至91%，顯著優于傳統教學組的67%。

2.1.3 在線互動平臺的生態化構建

基于Moodle平臺搭建建筑材料科學專屬在線教學生態系統，集成課程資源庫、智能評測系統與協作學習空間三大功能模塊。教師端采用SCORM標準封裝超200個微課單元，涵蓋從骨料級配原理到智能建材應用的全知識鏈；學生端通過自適應學習路徑推薦算法，可獲得個性化學習方案，系統監測顯示學生知識盲點識別準確率達82%。實時協作功能支持多團隊同步開展混凝土配合比優化設計競賽，平臺內置的ANSYS仿真接口可直接驗證設計方案的可行性。疫情期間教學數據顯示，該平臺使師生互動頻次增加3.2倍，作業提交及時率提升至95%，構建起突破時空約束的持續性學習閉環。

2.2 在實踐教學中的應用

2.2.1 數字化仿真實驗的精準化重構

基于有限元分析（FEA）與離散元（DEM）耦合算法，構建建筑材料多尺度仿真實驗系統。該系統支持水泥水化過程分子動力學模擬、混凝土碳化進程預測等18類典型實驗的數字孿生。學生通過ABAQUS界面設定骨料級配、環境溫濕度等參數，可實時觀測材料內部微裂紋擴展規律，系統自動生成應力云圖與損傷演化曲線，模擬誤差率控制在2%以內。實踐表明，經過10學時仿真訓練的學生，實體實驗方案設計合理率提升至89%，較傳統教學組提高37個百分點。平臺內置的DOE實驗設計模塊，支持學生自主開展正交試驗優化，年均產生創新性實驗方案126項。

2.2.2 遠程實踐的生態化協同

依托“5G+工業互聯網”技術，建立“高?！髽I—檢測機構”三方聯動的遠程實踐平臺。通過部署360°全景攝像頭與AR遠程指導系統，學生可實時觀摩預拌混凝土智能生產線運作，并參與高強鋼筋智能檢測等12類實踐項目。平臺集成騰訊會議企業版功能，支持跨國時區協同，近兩年累計組織學生參與中建國際、拉法基豪瑞等企業的34個海外工程項目遠程研討，63%的參與者掌握了EN 206混凝土標準應用能力。

2.2.3 智能分析軟件的系統化賦能

開發建筑材料性能分析專業軟件套件，包含CT掃描數據三維重構模塊、時溫等效原理預測工具等六大功能系統。學生導入混凝土抗壓實驗數據后，軟件自動進行Weibull分布擬合與耐久性評級，生成包含28項指標的AI診斷報告。深度集成Python開源庫，支持學生自定義本構模型，如在瀝青流變特性分析中，通過修改Burgers模型參數可實現不同改性劑效果的量化對比。教學應用表明，使用該軟件進行畢業論文實驗的學生，數據可視化達標率為100%，研究成果被SCI/EI收錄的比例提升至21%。

2.3 在教育資源建設中的應用

2.3.1 智能數字化教材的體系化開發

基于EPUB3.0標準構建建筑材料科學智能教材系統，集成動態3D模型、AR增強現實標注等交互模塊。教材平臺內置學習行為追蹤算法，可依據學生章節測試結果自動推送微課視頻與針對性習題，使知識內化效率提升35%。教師端配備AI備課助手，可快速生成混凝土配合比計算、材料耐久性評估等12類情境化教學案例庫，教案準備時間縮短60%。應用數據顯示，采用該教材的班級，學生課堂參與度提升至92%，復雜概念掌握周期縮短2.8天［4］。

2.3.2 云端教育資源庫的生態化運營

依托阿里云平臺搭建建筑材料科學專業資源庫，構建“MOOCs+SPOC+虛擬教研室”三級資源體系。核心資源層收錄MIT OpenCourseWare等國際課程132門、國內金課47門，實現雙語資源全覆蓋；實踐資源層集成全球典型工程案例庫與虛擬實驗資源包；社區層開發材料創新協作空間，支持多校團隊聯合開展綠色建材研發項目，年均產出專利23項。資源庫采用區塊鏈存證技術確保知識產權，通過智能標簽系統實現資源檢索準確率98%，日均訪問量突破1.2萬人次，形成持續生長的教育資源生態圈。

2.3.3 建筑材料科學數據庫的深度賦能

基于SQL Server與Python構建建筑材料多源異構數據庫，整合ASTM/CSTM標準數據12萬條、材料全生命周期碳足跡數據8.6萬組，以及全球典型失效案例3700例。數據庫配備材料基因組計劃專用接口，支持學生通過輸入抗壓強度、導熱系數等需求參數，智能推薦5種最優材料組合方案。深度開發模塊提供Jupyter Notebook嵌入式分析環境，學生可調用機器學習算法開展數據挖掘，如通過決策樹模型預測混凝土凍融循環次數與外加劑摻量的非線性關系。數據庫運行兩年間，支撐師生發表SCI論文47篇，完成企業委托課題89項，材料選型決策效率提升40%［5］。

3 數字技術在建筑材料科學教育教學中的應用展望

3.1 技術融合驅動的教學范式重構

建筑材料科學教育將深度集成AIoT技術體系，形成“數據感知—智能決策—精準執行”的教學閉環?；赥ensorFlow框架構建的學習分析引擎，可實時捕獲學生實驗操作軌跡、知識測試反饋等超200個維度的數據，通過LSTM神經網絡預測個體學習瓶頸，動態調整VR材料仿真實驗難度系數。“5G+數字孿生技術”將實現全球典型工程案例的毫米級建模，學生可通過觸覺反饋手套感知不同骨料配比混凝土的流變特性差異。區塊鏈賦能的材料數據庫，能確保全球12萬種建材性能數據的可追溯性，支持跨時區協同研發。據預測，至2025年，這類技術融合可使教學資源配置效率提升40%，學生工程決策能力培養周期縮短30%。

3.2 教育生態的全球化協同演進

構建“MOOCs+SPOC+虛擬教研室”三位一體的混合式教育生態，實現教學資源的智能適配與全球流通。依托AWS Educate云平臺，建立跨國課程學分互認機制，支持學生選修MIT的智能建筑材料等32門國際課程，并計入本土學分體系。自適應學習系統通過知識圖譜技術，為每名學生生成個性化能力矩陣，精準推薦哈佛大學材料失效分析案例庫等進階資源。疫情期間數據顯示，采用該模式的院校國際聯合畢業設計占比從7%躍升至35%，學生參與ISO標準修訂研討會的數量增長4倍，每篇畢業論文引用國際前沿文獻量提升至8.2篇。

3.3 資源網絡的智能化共享升級

建立基于聯盟鏈的建筑材料教育資源共享網絡，形成“標準—平臺—服務”協同體系。采用IEEE 1484.12標準對3D材料顯微結構模型、BIM施工模擬案例等資源進行元數據封裝，實現跨平臺無損調用。智能合約機制確保原創資源上傳者獲得精準版權收益，激發全球教師貢獻優質內容的積極性。資源平臺集成Materials Project開源數據庫接口，支持學生直接調用12萬種虛擬材料進行量子級別性能模擬。試運行數據顯示，該網絡使院校間實驗設備利用率從58%提升至89%，跨國聯合科研項目立項數增長2.5倍，2023年全球通過該平臺共享的創新教具達1270項，形成了持續進化的教育資源共享生態［6］。

4 結語

研究表明，數字技術通過三維重構使建筑材料教育質效得到了極大提升。課堂教學方面，VR/AR技術使實驗操作規范達標率從67%提升至91%。實踐教學中，有限元仿真系統將實驗方案合理率提高了37個百分點。資源建設層面，區塊鏈數據庫支撐跨國聯合科研增長2.5倍。關鍵創新在于建立“數字孿生實驗—智能診斷系統—全球資源鏈”協同機制，使畢業生材料創新能力得到了極大的提升。未來應著力于開發邊緣計算賦能的移動實驗平臺，解決偏遠地區設備接入延遲問題，以及構建建筑材料教育元宇宙，實現跨時空沉浸式協作研發。同時，建立基于NFT的數字資源確權體系，激發全球教師資源貢獻的積極性。

參考文獻：

［1］ 李紅春，胡德鑫.職業教育數字化轉型的三重突破：理念、組織與技術［J］.教育與職業，2024（2）：28-36.

［2］ 柴彥紅.教育數字化技術賦能高職數學課堂變革研究與實踐［J］.現代職業教育，2024（4）：73-76.

［3］ 鄭永和.以數字化技術推動新時代科學教育轉型［J］.中小學教材教學，2023（8）：1.

［4］ 谷洪雁，劉玉，孫曉波.建筑工程造價數字化應用［M］.北京：化學工業出版社，2024：265.

［5］ 白艷明.數字化技術在高校智慧校園建設中的應用研究［J］.軟件，2024，45（1）：25-27.

［6］ 魏笑梅.數字技術賦能外語教育創新改革：評《智能與賦能：中國外語教育數字化展望》［J］.中國教育學刊，2024（1）：136.