人工智能在機械專業課程教學中的應用探索

摘 要：由人工智能技術主導的新一輪科技革命正在演進，2024年政府工作報告明確指出要深化人工智能研發應用，開展“人工智能+”行動，教育領域也在其中。人工智能已實現了在教育領域的多場景應用，但其與不同專業融合的程度相差較大，部分使用途徑需要結合專業特點調整。本文探索了人工智能在機械專業課程教學中的應用，闡述了人工智能在課前、課中、課后三個階段賦能教學的實施途徑。人工智能在實現個性化學習、創新教學模式、拓展教學資源、優化評價機制的同時也為教育帶來了風險與挑戰，需要積極應對化解。

關鍵詞：人工智能 教育 機械 教學

全球人工智能（AI）技術快速發展，“互聯網+”已轉換升級為“人工智能+”，新一輪科技革命正在加速演進。基于大模型的ChatGPT能夠根據用戶指令收集整理信息并計算分析，進行計算機編程及文學、藝術等創作；將文字口令輸入視頻生成模型Sora中，即可獲得細節準確，角色情感豐富，鏡頭語言多樣的復雜視頻；多模態病理檢測AI助手PathChat通過自動圖像分析技術輔助診斷即可識別病理[1]；無人駕駛汽車已在城市中進行自動駕駛運營及測試；現代生產中，人工智能可實現自動化生產、檢測識別、故障診斷等，大大提高了生產效率并降低了生產成本。人工智能技術正在引領新一代產業變革，重構社會生活的方方面面，高等教育領域也在其中。人工智能技術不僅改變了教師教學方式和學生學習方式，而且對教育理念、教育文化和教育生態產生了深遠影響[2]。人工智能推動了新學科的產生、知識的跨領域融合、培養目標的重構、培養模式的創新，傳統教學無法滿足人才培養的要求，打破傳統人才培養模式及方法，人工智能與教育教學的深度融合勢在必行[3]。

1 “人工智能+教育”的優勢

2024年政府工作報告中指出要深入推進數字經濟創新發展，深化人工智能研發應用，開展“人工智能+”行動[4]。人工智能通常指計算機系統通過深度學習、自然語言處理等技術和算法來模擬人類智能的能力和技術。“人工智能+”則是指以人工智能為核心驅動力，結合各種領域、各種場景，實施全方位、全鏈條的賦能。政府工作報告中同樣指出要加強高質量教育體系建設，大力發展數字教育，加快推進教育現代化[4]。“人工智能+教育”是實現數字教育的重要手段，人工智能賦能教育有望解決傳統教學中存在的諸多問題，創新教育教學模式，加強學生學習的自主性，實現個性化學習，提高教育教學的效率和人才培養質量，促進教育公平，為教育改革開辟新的路徑。

2 “人工智能+教育”的應用現狀

人工智能技術在高等教育中正在被廣泛應用。哈佛大學的計算機科學課程（CS50）中引入AI聊天機器人“CS50 duck”作為學生的“導師”，在確保學生不直接獲得答案的情況下，引導學生自主探索問題解決方案，提高學習效率和學習體驗；加州大學歷史學教授本杰明·布林借助生成式人工智能在課堂教學時開展交互式歷史背景模擬，學生通過情景體驗來沉浸式學習歷史，加深對歷史事件理解的同時獲得個人體驗和個人思考。哈爾濱工業大學將人工智能引入實驗教學平臺，由人工智能專家系統實時指導學生的實驗，提供一對一的學習互動，針對性地推送知識，實現學生的自主學習，強化學習效果。北京理工大學開發了教育知識圖譜構建與服務平臺，支持知識圖譜的“建設、服務、規劃、開放”，師生可跨課程關聯知識，實現知識體系數字化重構。在機械專業的課程方面，郝盼等通過信息查詢、教學設計、課程構建等方面的案例展示了ChatGPT在機械制圖課程教學中的作用[5]；崔迪等基于ChatGPT技術實施了3D打印課程的翻轉課堂實踐，探究了新技術促使課堂活動智慧生成的路徑和方式[6]。人工智能已經以各種形式應用到教學環節中，貫穿了教育的全過程、多場景，但在不同專業中的應用程度相差較大。本文將圍繞人工智能與機械專業課程教學相融合的途徑進行探索。

3 “人工智能+教育”帶來的變革

人工智能與教育的深度融合打破了傳統教學的局限，推動教育向數字化轉型，為教育領域帶來了深刻變革，開啟了教育的全新時代。

3.1 個性化學習

在線學習系統能夠提取學生學習數據，包括學習進度、學習時長、作業完成情況、測試成績及其分數分布等，人工智能收集數據并標準化處理后，即可分析學生學習情況，得到學生的學習風格、能力維度、知識掌握程度等指標，并以此為依據為每位同學打造專屬的學習路徑，推送不同難度和內容的知識，滿足不同程度學生的學習需求，在此過程中，繼續跟蹤分析學生學習情況，持續改進模型的個性化推送，調整學習推薦策略，實現學生的個性化學習。

3.2 教學模式的創新

學生可在教學全過程中與智能學習助手進行交互式對話，及時解決問題，將被動的接收轉變為主動的學習。同時，智能學習助手會統計學生提問的內容及頻次，分析學生在課堂上的學習數據，即時向教師反饋學情并給出調整建議，輔助教師調整教學策略，增強課堂的交互性與靈活性。

傳統課堂上，教師講解知識時常采用文字、圖片或視頻資源作為輔助，并不利于學生理解，將基于人工智能的虛擬平臺引入課堂，立體化展示教學內容，構建虛實融合的教學環境，打造沉浸式學習氛圍，強化學生對知識的理解和記憶。

3.3 教學資源的拓展

傳統的檢索工具主要基于關鍵詞來匹配結果，智能搜索引擎則基于語義理解同時結合上下文執行檢索，精準把握使用者的需求，提供匹配度更高的資源。智能搜索引擎可以連接、整合不同平臺的資源，實現跨網站、跨學科的知識關聯，提供論文、電子書籍、視頻等不同類型的資源，提高檢索效率；基于用戶行為和偏好，智能搜索引擎可以為教師和學生提供個性化資源推送。

3.4 評價機制的優化

人工智能通過采集和分析學生的學習數據，使教學評價從診斷性評價向形成性與診斷性評價結合轉變、從簡單評價向智慧評價轉變、從單一性評價向多元性評價轉變[7]。教育評價不再只是基于學生對知識的掌握程度，同樣注重學生思維和能力的發展，追求更加全面的綜合素養評價；師生評價、生生評價較易出現標準不一的情況，結合客觀的機器評價，能夠更為準確地呈現學生的學習效果。

4 人工智能在機械專業課程教學中的應用

人工智能對教育的影響是革命性的，“人工智能+”是未來教育的必然趨勢，機械專業作為制造業的核心支撐，其人才培養的理念和方法應緊跟科技發展腳步，積極改進、推陳創新，培養國家和社會需要的人才。人工智能與機械專業課程教學相融合的途徑如圖1所示。

4.1 課前準備

課前準備是教學的基礎，教師需要系統地梳理知識點，建立課程知識體系，進行教學資源的收集和教學資料的整理。機械專業課程的教學內容較為抽象，在課堂講解時需要大量的圖片、視頻與模型輔助教學，在課前準備階段，教師的時間和精力會大量消耗在尋找或重建資源和制作課件上。智能教學助理能夠基于資源庫的內容，根據教學大綱、教學目標及學生特點生成教案、課件等教學資料，設計教學活動，輔助教師備課；在資源庫之外，智能搜索引擎可以提高教學資料檢索的精準度和廣度，讓教師把更多的時間集中在如何提升課堂講授效果和學生學習結果的思考上，而非低水平、高頻次的重復性工作上。

課前準備同樣是學生提高學習效果的重要環節，通過課前預習，學生可以提前了解課程知識點，熟悉知識框架，明確學習目標。智能教學助理能夠基于課程資源庫，根據課程內容及教學目標，發布課前學習任務和前測，激發學生的學習興趣，提高學生學習的自主性，強化學習效果。

4.2 課中教學

課堂是教學的核心環節，教師授課的目標并不單是完成內容的講解，而需要讓學生真正理解并掌握知識，培養學生的綜合能力。學生學習情況的即時反饋是指導教師調整課堂進度的重要依據。人工智能將課堂的交互性變為現實：教師發布課堂問答等教學活動，學生參與后，活動數據及分析結果會即時反饋；智能教學助理在課中及時解決學生問題的同時，會統計問題的內容和頻次，分析后反饋給教師。基于以上對學生學習情況的分析，教師可將其與預設的教學計劃對比，選擇是否開展針對性的講解或調整教學方法。

將虛擬技術引入機械專業課堂，構建機械模型的三維實體，讓學生自由地進行機器或部件的拆解與安裝，觀察其內部結構、配合關系，模擬工程實踐場景，了解機器工作流程，方便學生理解知識的同時增強學生的實踐動手能力。例如：在講解夾具設計時，典型的夾具組合的運動需要學生有極強的空間構造能力，才能夠理解其運動自由度的限制情況和夾緊工件的流程，引入虛擬技術能夠直觀展示工件在定位元件的限制下所具有的自由度，動態化展示夾具元件的動作順序；在切削運動模塊使用虛擬技術演示工件、刀具的相對運動，更改切削三要素生成不同條件下的切削力、切削熱曲線，呈現切削力、切削熱隨切削三要素的變化趨勢，解決實驗操作難度大且耗時的問題。

4.3 課后鞏固

課程的結束并不意味著學習的結束，課后鞏固知識能夠深化、強化學習效果。智能教學助理可在課后針對學生的問題進行輔導答疑，即問即答，避免因問題解決的滯后而降低學生的學習興趣；對課堂內容、重難點進行總結梳理，通過知識圖譜清晰地表現出知識點之間的前后聯系及邏輯結構，便于學生記憶，靈活運用知識。學生完成知識圖譜上某個知識點的學習后，其知識掌握程度將被記錄在對應的知識點，形成專屬于個人的知識圖譜。

根據知識圖譜中學生個人的學習情況，智能教學助理可以生成專屬的學習路徑，個性化推送資源，針對薄弱知識點組成并發放試題，幫助學生查缺補漏，實現個性化教學。基于課程的題庫建設，智能教學助理可以按照指令（可設置不同題型的占比和知識點分布）自動組卷，智能批改學生的作業和測試，分析學生答題情況。智能教學助理對學生的評價不局限于成績，而是綜合學生的課堂表現、個人能力、作業測試情況，進行全方位的分析，做出客觀、多維度的評價，生成學生學習情況報告為教師的教學反思提供參考。

5 “人工智能+教育”帶來的風險與挑戰

事物都具有雙面性，人工智能在教育領域的應用雖提高了人才培養質量，推動了教育內容及模式的變革，但仍存在一系列風險與挑戰。首先，學習過程中產生的大量與學生個人相關的數據被收集后存在個人信息泄露的風險，將會嚴重侵犯學生的隱私。其次，學生甚至教師不免會對人工智能產生依賴性，遇到問題缺少思考，急于借助智能工具求解，削弱了個人創造能力；面對智能工具給出的答案時不假思索、全盤接收，缺乏批判性思維。此外，個性化的學習推薦基于算法的準確性，若算法的準確性存在偏差，則根據學生學習數據推薦的學習資源可能無法與學生相匹配，從而影響學習效率，降低學生學習的積極性；算法準確性的偏差同樣會影響機器對學生學習效果的評價，教師無法掌握學生真實的學習情況，學生不能得到準確、公正的評價。由此，在使用人工智能協作教學時，要保持獨立思考和辯證思考的能力，傳統的教學手段不能全盤否認，應將其與現代化智能技術結合，取長補短，實現教學效果的最優化。

6 結論與展望

人工智能與教育的深度融合能夠促進學生個性化發展，創新教育教學模式，優化人才評價機制，培養跨學科人才，全面提高人才培養質量。本文探討了人工智能與機械專業教學相融合的途徑，提供了教學實施借鑒。教育數字化智能化的腳步正在加速前進，未來將會有更加智能的教學交互方式，更加精準的個性化學習方案，推動教育理念、教育方式變革。教育工作者要堅守教育初心，培養人工智能思維，提升自身人工智能素養，不斷探索和實踐，讓人工智能更好地為教育教學服務。

基金項目：本文系2024年河南省高等教育教學改革研究與實踐項目“‘三維三融’機械類專業應用型人才培養體系研究與實踐”的階段性研究成果。（課題編號：2024SJGLX0202，課題主持人：程雪利）；2023 年度河南省本科高校研究性教學系列項目，項目名稱：“三融四階五平臺”研究性創新課程體系的研究與實踐—以機械設計制造及其自動化專業為例。

參考文獻：

[1]Lu，M.Y.，Chen，B.，Williamson，D.F.K.et al.A multimodal generative AI copilot for human pathology[J].Nature，2024，634：466–473.

[2]鄭慶華.人工智能賦能創建未來教育新格局[J].中國高教研究，2024（03）：1-7.

[3]眭依凡，幸泰杞.人才培養模式創新：人工智能時代大學的緊迫課題[J].中國高教研究，2024（03）：8-16+21.

[4]國務院.政府工作報告——2024年3月5日在第十四屆全國人民代表大會第二次會議上[EB/OL].中國政府網.https：//www.gov.cn/gongbao/2024/issue_11246/202403/content_6941846.html.

[5]郝盼，楊芳，楊潔.ChatGPT應用于機械制圖課程教學的探索與實踐[J].中國機械，2024（22）：121-124.

[6]崔迪，劉彥龍.基于ChatGPT技術的翻轉課堂實踐研究——以機械設計與制造專業3D打印課程為例[J].造紙裝備及材料，2024，53（04）：176-178.

[7]韓筠.數字時代高等教育的教學創新[J].中國大學教學，2023（12）：4-10.