人工智能時代背景下汽車故障診斷課程教學模式研究

摘 要：隨著人工智能技術的快速發展，汽車故障診斷技術呈現出智能化、網絡化的特點，中高職貫通專業汽車故障診斷課程教學模式急需改革創新，基于人工智能技術應用現狀，文章深入分析了傳統教學模式存在的問題，探索構建了基于人工智能的教學新模式并提出了相應的教學策略和實施路徑，研究表明將人工智能技術融入汽車故障診斷課程教學能夠有效提升教學質量和人才培養效果，為培養新時代高素質技能人才提供新思路。

關鍵詞：人工智能 汽車故障診斷 教學模式 教學策略

在全球新一輪科技革命和產業變革的推動下，人工智能技術加速向各領域滲透，汽車行業智能化轉型升級不斷加快，對汽車故障診斷人才的需求發生深刻變化，新能源汽車中高職貫通專業急需順應時代發展要求，創新教學模式、優化課程體系，提升人才培養質量，以下將立足于人工智能時代背景，深入研究汽車故障診斷課程教學模式改革創新路徑。

1 人工智能時代汽車故障診斷課程教學現狀分析

1.1 課程教學內容與產業需求脫節

當前汽車故障診斷課程教學內容存在明顯滯后性，未能及時融入智能網聯技術、新能源技術等現代汽車技術發展新成果，教材內容更新周期較長，無法快速響應產業技術迭代需求，特別是在智能故障診斷系統應用、遠程診斷技術、新能源汽車故障診斷等新領域的內容覆蓋不足。課程體系結構仍沿襲傳統模式，過分強調理論知識傳授，實踐技能培養比重偏低，且實踐教學內容與真實工作場景存在較大差距，教學案例陳舊，多停留在傳統汽車診斷技術層面，缺乏智能診斷設備應用案例和新型故障診斷方法。知識體系構建缺乏系統性，未能形成完整的智能化診斷技術能力培養路徑，導致學生所學知識難以適應產業發展需求，專業課程之間銜接不夠緊密，跨學科知識融合不足，難以滿足智能化背景下復合型技能人才培養要求。

1.2 教學方法和手段相對落后

傳統課堂教學以教師講授為主導，采用講解－演示-練習單一模式，學生主動參與度不高，學習積極性未得到充分調動，現代教學技術應用不足，虛擬仿真、增強現實等新型教學手段使用率低，難以為學生提供沉浸式學習體驗，智能化教學平臺建設滯后，缺乏系統化的在線學習資源支持。教學資源共享程度低，難以實現優質教學資源的廣泛應用，教學過程中數據采集與分析能力不足，無法實現精準化教學指導和個性化學習支持，課堂教學互動性差，教師難以及時掌握學生學習狀態，教學效果評價方式單一，項目化教學、情境教學等先進教學方法應用不夠深入，難以激發學生創新思維和問題解決能力[1]。

1.3 實踐教學條件制約

實訓設備更新速度慢，智能診斷設備配置不足，難以滿足智能化診斷技術訓練需求，實訓室建設標準相對落后，缺乏智能網聯汽車、新能源汽車等新技術實訓環境，實訓項目設計缺乏系統性和前瞻性，未能充分體現產業技術發展趨勢，校企合作深度不夠，產教融合實效性有待提高，企業參與實踐教學積極性不高。實訓教學管理機制不夠完善，實訓資源利用效率低，實訓指導教師實踐經驗不足，對新技術應用掌握程度有限，實訓考核評價體系不夠科學，難以準確評估學生實踐能力水平，校外實訓基地建設滯后，難以為學生提供充分的真實工作環境實踐機會，實訓教學質量監控體系不夠健全，質量保障機制有待完善，跨校實訓資源共享機制缺失，導致優質實訓資源利用率不高。

2 基于人工智能的汽車故障診斷課程教學模式構建

2.1 課程教學目標重構

基于產業發展需求，重新構建課程教學目標體系，從認知能力維度設定智能診斷系統操作技能、故障數據分析能力、診斷方案制定能力和故障處理能力等具體目標，強化智能診斷新技術應用能力培養，使學生掌握智能檢測儀器使用、智能診斷軟件操作、遠程診斷系統應用等關鍵技能。注重培養學生數據分析能力，能夠運用大數據分析技術進行故障原因分析和預測性維護，突出問題解決能力培養，提升學生綜合運用專業知識解決復雜故障問題的能力，加強創新思維培養，使學生具備技術創新意識和持續學習能力。培養職業素養，重點提升工作責任心、團隊協作精神和職業道德水平，強化安全意識培養，確保規范操作和安全生產，建立多維度的能力評價指標體系，科學評估教學目標達成度，將課程教學目標與職業能力標準相銜接，實現課程目標與崗位需求的精準對接，通過目標重構形成系統化、層次化的人才培養目標體系。

2.2 課程內容體系優化

系統優化課程內容體系很重要，突出智能診斷技術應用，整合智能網聯汽車診斷、新能源汽車故障診斷等新技術內容，更新傳統教學內容，構建模塊化課程體系，設置智能診斷基礎模塊、綜合應用模塊和創新拓展模塊，實現課程內容的系統化和層次化?；A模塊涵蓋智能診斷設備結構原理、操作規范和基本應用，夯實專業基礎，綜合應用模塊圍繞典型故障診斷項目，設計實踐訓練任務，提升技能應用水平，創新拓展模塊融入前沿技術發展動態，培養創新能力，開發基于真實工作任務的教學案例，選取企業實際故障案例進行教學設計，增強教學實效性[2]。將智能診斷新工藝、新標準融入課程內容，保持教學內容的時代性，建立課程內容動態更新機制，及時響應產業技術發展需求，優化理論與實踐課時比例，加大實踐教學比重，強化課程思政元素融入，培養職業精神和職業素養，構建專業課程間的知識關聯，形成系統化的知識結構，建立課程內容質量標準，確保教學內容的規范性和先進性。

2.3 混合式教學模式設計

構建線上線下深度融合的混合式教學模式，運用智能教學平臺開展在線學習，提供豐富的數字化學習資源，設計翻轉課堂教學活動，學生通過線上自主學習掌握基礎知識，課堂時間用于重點難點講解和實踐訓練，實施項目化教學以真實工作任務為載體，培養綜合應用能力。建立線上學習管理機制，通過學習數據分析掌握學習效果，創新課堂教學方式，采用案例教學、情境教學、討論教學等多種方法，開展小組協作學習，培養團隊合作能力，建立線上線下教學資源庫，支持學生個性化學習需求，運用虛擬仿真技術開展實踐教學，突破傳統實訓教學局限，構建智能化教學互動平臺，促進師生交流與生生互動[3]。開展基于工作過程的情境教學，提升教學實效性，設計課前、課中、課后一體化教學活動，實現教學全程化，建立學習效果跟蹤反饋機制，及時調整教學策略，通過混合式教學模式創新，實現教學方式的多樣化、學習形式的個性化和教學效果的最優化，形成以學生為中心、能力為本位、項目為導向的新型教學模式。

3 人工智能支持下的教學策略實施

3.1 智能化教學資源建設

建設基于人工智能技術的教學資源體系，打造智能化教學資源平臺，開發智能診斷虛擬仿真實訓系統，通過三維建模、虛擬現實等技術構建高度仿真的汽車故障診斷實訓環境，建立智能診斷教學視頻資源庫，錄制標準化操作視頻、典型故障案例視頻和專家講解視頻等多樣化視頻資源。開發智能診斷數字教材，融入交互式學習內容、虛擬實驗項目和在線測評功能，構建智能化題庫系統，包含理論知識題庫、操作技能題庫和綜合應用題庫，支持自適應測評，搭建智能教學資源共享平臺，實現優質教學資源的共建共享。建立教學資源動態更新機制，定期對資源內容進行審核、更新和完善，開發移動學習資源，支持學生隨時隨地開展學習，建設智能診斷案例庫，收集整理各類典型故障案例，形成系統化的案例教學資源[4]。

3.2 智能教學工具應用

全面推進智能教學工具在教學過程中的應用，引入智能教學助手系統輔助教師開展教學活動，提供智能備課、課堂管理、作業批改等功能支持，運用虛擬現實技術開展實踐教學，通過VR設備模擬真實診斷環境讓學生體驗沉浸式學習，應用增強現實技術，在實物教學中疊加數字信息增強教學直觀性。利用人工智能評測系統實現對學生理論知識掌握情況和操作技能水平的智能評估，開發智能教學管理系統，實現教學過程的智能化管理和數據分析，建立智能互動教學平臺，支持師生在線交流互動，開展協作學習，引入語音識別技術輔助課堂教學記錄和內容整理，應用圖像識別技術實現操作規范性自動評測，開發智能教學分析工具對教學效果進行實時監測和評估。

3.3 個性化學習支持

基于學習大數據分析，為學生提供個性化學習支持服務，構建學習者畫像，通過對學習行為數據的收集和分析掌握每位學生的學習特點和能力水平，根據學習數據分析結果制定個性化學習方案，推送適合的學習資源和學習任務。開展智能化學習診斷，及時發現學習中存在的問題，提供針對性指導，實施學習預警機制，對學習效果不佳的學生進行重點關注和輔導，建立個性化題庫推送系統，根據學生掌握程度推送相應難度的練習題[5]。開發學習進度跟蹤系統，實時監控學習情況，適時調整學習計劃，提供智能答疑服務，解答學生在學習過程中遇到的問題，建立學習成果展示平臺來激發學生學習積極性，實施學習檔案管理，記錄學生整個學習過程，為持續改進提供依據。

3.4 產教深度融合

全面推進產教融合，提升人才培養質量，引入企業智能診斷設備和技術標準，保障實踐教學環境與生產現場同步更新，開展校企協同育人項目，共同制定人才培養方案，開發課程資源，實施教學活動。建設智能診斷實訓基地，配置先進的實訓設備，創造真實的職業環境，建立校企師資交流機制，實現專業教師與企業技術人員雙向流動，開展訂單式培養，根據企業需求精準培養技術技能人才，實施現代學徒制試點，創新人才培養模式，建立產教融合實訓中心，為學生提供真實項目實踐機會。開展技術創新合作，共同開展技術研發和應用推廣，建立校企合作長效機制，保障產教融合持續深入開展，構建產教融合評價體系，定期評估合作效果，組織企業專家參與教學，提升實踐教學水平，開展企業實踐活動，加深學生對產業發展的認識，建立就業實習基地，為學生提供優質就業機會，通過多層次、多形式的產教融合實現教育鏈與產業鏈的有機銜接，培養符合產業需求的高素質技術技能人才[6]。

4 教學模式改革保障措施

4.1 師資隊伍建設

全面加強師資隊伍建設，提升教師的智能化教學能力，制定教師培訓計劃，定期組織教師參加智能診斷技術培訓和教學能力提升培訓，建立校企雙向交流機制，選派教師到企業實踐鍛煉，提高實踐操作能力，引進企業技術專家擔任兼職教師，充實教學團隊力量。支持教師參與技術研發項目，提升科研創新能力，建立教師激勵機制，鼓勵教師開展教學改革創新，組織教師參加專業技能競賽和教學比賽，促進教學水平提升，建設教師發展中心，為教師專業成長提供支持平臺，完善教師考核評價機制，將教學改革成效納入考核指標。

4.2 教學評價改革

構建多元化教學評價體系，改革傳統評價方式，建立過程性評價機制，通過智能教學平臺收集學習數據實現學習全過程評價，引入企業評價標準，將職業能力要求納入評價指標，開展多主體評價，實現教師評價、學生自評、同伴互評和企業評價相結合。改革考核方式，采用理論考試與實操考核相結合的方式，實施項目化考核，通過完整項目實施評估綜合能力，建立評價結果反饋機制，指導教學改進和學生發展，設計評價指標體系，確保評價的科學性和可操作性。

4.3 教學管理創新

創新教學管理機制，提升教學管理效能，建設智能化教學管理平臺，實現教學過程的全程監控和數據分析，完善教學質量保障體系，建立教學質量監控標準，創新課程管理模式，實施模塊化、彈性化的教學組織形式，建立教學資源管理制度，規范教學資源的開發、使用和維護[7]。完善實踐教學管理機制，加強實訓教學過程管理，建立校企協同育人機制，促進產教深度融合，創新學分制管理，實現學習成果的認定與轉換，建立教學診斷與改進機制，持續提升教學質量，完善教學管理制度，為教學改革提供制度保障。

5 結語

人工智能技術的廣泛應用為汽車故障診斷教學注入了新的活力，本文提出了基于人工智能的汽車故障診斷教學模式創新，該教學模式有助于培養學生的故障診斷實踐能力，提高教學質量，為行業培養適應未來發展需求的高素質技術技能人才，未來我們還需要進一步完善教學資源建設、培養復合型教師團隊，深化產教融合，為汽車專業教學改革注入新動力。

參考文獻：

[1]羅旭.基于人工智能深度學習的汽車故障風險預測[J].汽車知識，2024，24（09）：152-154.

[2]馬明.計算機技術在智能網聯汽車故障診斷中的應用研究[J].汽車維修技師，2024（18）：72-73.

[3]劉榮學.基于人工智能的汽車故障診斷與預測維護系統研究[J].內燃機與配件，2024（18）：87-89.

[4]楊成.基于人工智能技術的汽車故障診斷系統研究[J].汽車測試報告，2024（14）：101-103.

[5]許博皓.人工智能在新能源汽車電力電子設備故障診斷中的應用[J].時代汽車，2024（13）：174-176.

[6]唐風敏.基于人工智能神經網絡技術的汽車故障診斷[J].汽車電器，2019（11）：4-6+10.

[7]張書乾，鄧召文.汽車故障診斷技術研究現狀與發展趨勢研究[J].汽車實用技術，2018（22）：257-260.