混合式教學模式下AI技術賦能網絡安全與防護教育的探索與實踐

摘要：隨著網絡威脅的日益復雜化和個性化學習需求的增長，傳統教學模式在網絡安全與防護教育中面臨挑戰。本文探討了混合式教學模式下人工智能（AI）技術賦能網絡安全與防護教育的可行性，從而提出了優化教學資源的整合、制定個性化學習路徑、構建網絡安全知識管理體系及線上線下混合式教學模式。本文旨在通過創新探索智能攻防模擬系統的開發與應用、安全漏洞預測與預警機制的建設及跨學科融合教學模式，提升防護教育效果，培養具有創新能力的網絡安全人才。

關鍵詞：混合式教學模式；AI技術；網絡安全與防護；個性化學習

引言

隨著信息技術的飛速發展，網絡安全問題日益凸顯，傳統教學模式在網絡安全與防護教育中難以滿足當前復雜多變的網絡威脅和個性化學習需求。因此，探索混合式教學模式下AI技術賦能網絡安全與防護教育成為迫切需求。

1. 混合式教學模式下AI技術賦能網絡安全與防護教育的可行性分析

1.1 技術可行性

在技術可行性方面，人工智能（AI）技術能自動收集、分析威脅情報，構建信息推理模型，學習并適應網絡威脅。在混合式教學中，線上平臺利用AI技術拓展感知范圍，大數據分析助力教學管理者評價效果。在線下教學中，AI技術作為教師助手處理煩瑣事務，讓教師專注教學設計與創新，融入網絡安全知識[1]。另外，AI技術還能模擬網絡攻擊場景，為學生提供實戰演練，增強學生的防護意識與能力。

1.2 教育可行性

混合式教學模式下，AI技術助力個性化學習，通過大數據分析，定制學習資源與路徑，激發學生學習興趣，提升學習效果。同時，模擬真實網絡攻擊場景，增強學生網絡安全與防護能力[2]。除此之外，AI技術能幫助教師精準教學，提供教學建議，優化內容與方法，提升教學效率與效果，推動網絡安全與防護教育發展。

2. 傳統網絡安全教育模式的挑戰

隨著技術的發展，網絡威脅日益復雜化及個性化學習需求的日益增長，傳統教學模式面臨來自學科、學生和教學等多個層面的挑戰（如圖1所示）。

3. AI技術賦能的混合式教學體系構建

3.1 優化教學資源的整合

通過教學資源的整合，AI技術能夠分析學生的學習需求、興趣點及知識點掌握，推薦相關的教學視頻、案例分析、實踐項目等多元化資源。例如，新疆理工學院理學院在2024年9月通過超星教學平臺構建AI賦能的課程資源庫，整合了課程建設、AI助教、課前-課中-課后全環節資源。平臺基于學生學情數據，智能推薦差異化學習材料，如微課視頻、互動題庫、虛擬實驗等，并動態匹配拓展資源。培訓后，該校教師數字化課程開發效率得以提升，并且大部分教師表示，AI資源推薦提升了學生課堂參與度[3]。再如，上海閔行職業技術學院于2025年2月接入DeepSeek大模型，構建覆蓋“教學三件套”（備課、授課、評價）的智能資源平臺。系統通過分析學生作業數據，自動生成匹配學力水平的習題庫和案例分析如網絡安全攻防模擬場景，并動態更新法律合規類資源，如《數據安全法》解讀微課。目前該校已開發50門“AI+”課程，90%教師完成AI工具操作培訓，AI批改作業功減少了教師30%的重復工作時間[4]。

3.2 制定個性化學習路徑

在學習路徑的個性化設計方面，AI技術能夠根據每個學生的學習進度、能力水平和偏好，量身定制獨特的學習路徑。通過大數據分析AI技術能針對學生在網絡安全防護知識上的薄弱環節，推送強化練習或輔導材料，如表1所示。

由表1可以看出，個性化的學習路徑設計不僅提高了學習效率，還加強了學習的針對性，幫助學生在網絡安全防護課程中取得更好的學習成果。

3.3 構建網絡安全知識管理體系

傳統教學實踐中的知識整理模式，無法滿足不同學習者的背景差異，同時也滿足不了選修課程實驗課時的需求[5]。AI技術建立起智能化的知識管理系統，為學生提供了新路徑。機器學習算法可自動追蹤國際安全漏洞數據庫，實時抓取最新攻防案例，分類存儲于動態知識庫。自然語言處理技術解析多源異構數據，生成結構化知識圖譜，揭示密碼學、系統安全學、社會工程學等領域的關聯網絡。智能診斷系統分析學習者的操作日志與測試記錄，識別個體在逆向工程或滲透測試等模塊的能力短板，動態調整實驗項目難度系數。虛擬助教模塊依據知識圖譜關聯性推薦補充學習資源，在有限課時內建立完整知識鏈條。總之，教學管理系統綜合學習行為數據與知識更新頻率，自動優化課程章節權重分配，平衡理論基礎與實踐技能的培養比例。

另外，將AI技術嵌入ADDIE教學設計流程的各個環節（如圖2所示），對于網絡安全與防護課程來說，是加速內容更新、提高備課效率的新路徑，幫助教師更精準地捕捉選課學生的個性化需求，促進教學方法的革新，點燃學生的學習激情，最終達到優化學習的目標。

3.4 采取線上線下的混合式教學模式

線上線下混合式教學模式，作為“互聯網+”教育浪潮中的創新策略，巧妙融合了傳統教學的精髓與在線平臺（如雨課堂等）的先進功能，構建了一種線下為主、線上輔助的多元化教學新體系，框架如圖3展示。該模式力求實現線上線下教學的深度融合與互補，激發學生自主學習的內在動力，點燃他們對課程內容的探索激情與求知欲，有效規避了傳統“填鴨式”教學中學生被動接受、思維僵化的缺陷。在實踐教學環節，積極引入百度飛槳平臺上的眾多實例資源，鼓勵學生積極參與創新創業大賽、藍橋杯編程比賽、人工智能挑戰賽等各類實踐項目。通過項目實踐，不僅錘煉了學生的實操技能，還培養了他們的抽象邏輯思維。該教學模式還為課程評價與革新帶來了新視角。教師利用數據分析工具、在線調查問卷和學習行為追蹤系統等手段，實時掌握學生的學習進度和反饋信息，據此靈活調整教學策略與方法，持續優化教學質量，確保教學成效不斷提升，實現教與學的相互促進。

3.4 建立教學互動與反饋機制

在教學過程中，AI技術能夠實時監測學生的參與度和學習狀態，及時發現并解決學生在學習中遇到的問題。例如，浙江大學“智海”教學平臺的多模態感知系統及其在教學互動與反饋機制中的應用，可結合以下真實數據與功能實現進行說明：平臺的智能問答系統累計解決學生問題2387個，準確率達89.6%。這一功能可能基于“智海-三樂”教育大模型的支持，該模型接入阿里云靈積平臺，提供自然語言處理能力，能夠快速響應學生提問，較傳統論壇效率提升5倍[6]。同時AI技術還會根據學生的學習數據和反饋，為教師提供詳細的教學評估報告，從而幫助教師了解教學成果，及時調整教學策略。通過全面的反饋機制，為網絡安全防護教育營造了一個更加積極、高效的學習環境。

4. AI技術賦能網絡安全防護教育的創新探索

4.1 智能攻防模擬系統的開發與應用

智能攻防模擬系統利用先進的機器學習和深度學習算法，能夠構建出高度仿真的網絡攻擊場景，涵蓋病毒傳播、DDoS攻擊、SQL注入等多種攻擊類型。例如，西安交通大學與西北工業大學聯合舉辦2024網絡安全實戰攻防演練。本次演練得到了兩校網絡空間安全相關學院及多家網絡安全企業的大力支持，吸引了15支精英攻擊隊伍的積極參與，包括5支學生隊伍和10支企業隊伍。本次演練周期為7天，經過緊張而激烈的攻防對抗后，最終形成117份有效攻擊報告，涉及未授權訪問、弱口令、信息泄露、命令執行漏洞、越權漏洞等共計201個安全漏洞[7]。智能攻防模擬系統加強了學生的實戰經驗響應能力，使理論與實踐得到緊密結合。再如，2024年，四川省教育系統網絡安全能力提升培訓。培訓圍繞做好教育系統網絡安全工作，通過專題輔導、專家授課、案例分享、研討交流等形式開展[8]，從而全面提升學生的網絡安全防護能力。

4.2 安全漏洞預測與預警機制的建設

在混合式教學模式下，建立安全漏洞預測與預警機制的關鍵，在于運用AI技術對海量歷史數據進行分析，識別學習網絡系統的正常行為模式，識別異常和潛在的安全風險。這一過程可以總結為兩個重要步驟：一是數據驅動的行為模型構建，二是基于模型的異常檢測與預警。

數據驅動的行為模型構建，通過公式1表示，即

M = F （ D ） " （1）

式中，M表示為網絡系統的行為模型，D表示為收集到的歷史數據集合（包括網絡流量、用戶行為、系統日志等），F則表示為利用AI技術對數據進行處理分析，從而構建能反映網絡系統正常行為模式的函數。

基于模型的異常檢測與預警，可以通過公式2表示，即

A = g （ N，M ） " "（2）

式中，A代表異常檢測結果（即是否存在安全漏洞或潛在威脅的預警），N代表實時監測到的網絡行為數據，M代表之前構建的網絡系統行為模型，g代表將實時監測數據與模型進行對比分析的函數，當實時監測數據與模型存在較大偏差時，即判斷為存在異常行為，并觸發預警機制。

4.3 跨學科融合教學模式實踐

網絡安全問題作為一個復雜的系統工程，往往涉及計算機科學、信息技術、法律、心理學等多個學科領域。“網絡安全跨學科融合”課程采用“三位一體”的教學結構：（1）技術層面依托網絡攻防靶場平臺，開展基于OWASP Top 10漏洞的實戰演練；（2）法律維度引入最高人民法院發布的跨境電信網絡詐騙及其關聯犯罪典型案例[9]，通過模擬法庭分析《網絡安全法》第27條適用場景；（3）心理學模塊與北京師范大學認知神經科學實驗室合作，基于Dark Triad人格特征數據庫，構建網絡攻擊者行為預測模型。“網絡安全跨學科融合”課程開展三年來，學生團隊在2023年全國大學生信息安全競賽中獲得一等獎3項，畢業生在360數字安全集團等企業的崗位勝任力評估中，跨學科問題解決能力得分提升27%[10]。這種跨學科的教學方式不僅拓寬了學生的知識邊界，還促進了他們綜合運用多學科知識解決實際問題的能力。通過組織跨學科項目、研討會等活動，學生能夠在實踐中深化對網絡安全防護的認識，同時增強團隊合作與溝通能力，為成為復合型網絡安全人才打下基礎[11]。

結語

本文研究表明，混合式教學模式下AI技術賦能網絡安全防護教育具有理論價值和實用價值。同時，通過AI技術創新教學模式的實踐，為網絡安全防護教育帶來了革命性的轉變。未來，建議進一步深入研究AI技術在網絡安全防護教育中的具體應用，不斷優化教學模式，培養更多具有創新能力的網絡安全人才。

參考文獻：

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[3]新疆理工學院.提升教學質量，推動課程建設，理學院開展AI賦能教學智慧課程培訓[EB/OL].（2024-09-19）[2025-03-06].https：//www.xjit.edu.cn/html/967/2024-09-19/content-11724.html.

[4]張鵬.探索“AI+職業教育”，上海閔職院接入DeepSeek大模型投入教學[EB/OL].（2025-02-21）[2025-03-06].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1824649281679252033amp;wfr=spideramp;for=pc.

[5]王芳.基于“互聯網+”背景下職業院校“網絡安全技術課程”的教學實踐探究[J].科技風，2024（24）：86-88.

[6]張云山.浙江大學發布智海——三樂教育大模型，已接入阿里云靈積平臺[EB/OL].（2023-08-22）[2025-03-06].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1774924169096790610amp;wfr=spideramp;for=pc.

[7]西安交通大學.西安交通大學與西北工業大學聯合舉辦2024網絡安全實戰攻防演練[EB/OL].（2024-11-29）[2025-03-06].http：//wlaq.xjtu.edu.cn/info/1012/3498.htm.

[8]四川省教育廳.2024年四川省教育系統網絡安全能力提升專題培訓在西南石油大學舉行[EB/OL].（2024-07-05）[2025-03-06].http：//edu.sc.gov.cn/scedu/c100494/2024/7/5/395e7de30fba43f88febbb346dff1118.shtml.

[9]中華人民共和國最高人民法院.依法懲治跨境電信網絡詐騙及其關聯犯罪典型案例[EB/OL].（2024-07-26）[2025-03-17].https：//www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/439351.html.

[10]北京郵電大學.北京郵電大學2023-2024學年本科教學質量報告[EB/OL].（2024-12-05）[2025-03-06].https：//xxgk.bupt.edu.cn/info/1104/4054.htm.

[11]薛煜陽，曹衛，張蕾，等.機器學習課程的混合式教學探索與實踐[J].電腦知識與技術，2024，20（20）：23-25.

作者簡介：張衛平，博士研究生，副教授，zhangweiping@nwpu.edu.cn，研究方向：人工智能。