人工智能輔助的機電一體化技術個性化學習路徑研究

摘 要：隨著機電一體化技術的快速發展，其復雜性和跨學科性對教育教學方法提出了更高要求，有必要引入人工智能技術方法，全面有效滿足個性化學習需求。基于此，文章首先介紹了人工智能技術在教育領域的應用現狀，分析了其在個性化學習中的多方面價值。在探討傳統機電一體化技術教學難點的基礎上，分別從構建智能推薦系統，獲取個性化學習資源等多個維度，探討了人工智能輔助機電一體化技術個性化學習的實施策略。

關鍵詞：人工智能 機電一體化 個性化學習 方法策略

作為現代工程領域的重要組成部分，機電一體化技術融合了機械工程、電子工程、計算機科學以及自動化技術等多個學科內容。傳統機電一體化技術教學方式往往容易忽視學生個體差異和個性化需求，學習效果參差不齊。當前形勢下，教育工作者理應立足機電一體化技術教學目標要求，有序引入人工智能技術輔助開展個性化學習，幫助學生更有效地掌握知識和技能，提升學習效果。

1 人工智能技術在教育領域的應用現狀

在現代科學技術推動下，人工智能正逐漸融入機電一體化技術教學實踐之中，其可通過模擬人類智能的方式，構建自主學習、理解問題、分析問題及解決問題的智能系統，使整個教學過程能夠像人類一樣進行分析、判斷、推理、感知和決策。近年來，國家教育主管部門高度重視人工智能技術在教育領域的創新運用，在機器學習、自然語言處理和計算機視覺等技術應用方面制定并實施了諸多宏觀政策，為新時期全面提高教學質效提供了重要基礎遵循。同時，廣大教育工作者同樣在整合教學資源、實施人機交互、監測分析教學效果等方面進行了諸多有益探索與總結，初步構建形成了基于多樣化的教學方法體系，滿足了不同導向的個性化學習需求，成效顯著[1]。盡管如此，受限于諸多主客觀要素，當前人工智能在機電一體化個性化學習中的核心價值效用有待進一步鞏固提升，其所獨具的自我學習和自我適應能力尚有較大提升空間，亟需精準把握技術應用路徑，保障個性化學習目標的順利達成。

2 人工智能在個性化學習中的價值分析

2.1 實現精準教學與輔導

基于人工智能的個性化學習可準確分析學生學習行為和成績，精準定位學生知識掌握情況和學習需求，有助于教師制定更加符合學生實際的教學計劃，避免傳統教學中“一刀切”的弊端。在人工智能技術輔助下，個性化學習可從學生學習需求和興趣偏好出發，智能推薦教材、視頻、課件等傳統學習資源，以及模擬仿真、虛擬現實等新型學習資源，幫助學生更加全面地理解和掌握機電一體化技術，實現課程學習效果最大化。

2.2 促進知識的深度理解和應用

通過模擬仿真和虛擬現實技術，人工智能可為學生提供接近真實環境的實踐機會，使學生直觀體悟機電一體化設備的運行過程，并通過智能推薦和關聯分析，將機械、電子、自動控制等不同學科知識融合在一起，加深對機械部件運動、電子信號傳輸以及控制算法執行的理解[2]。依托于人工智能環境下的豐富案例分析資源，學生還可有效把握機電一體化技術的應用場景和限制條件，進而針對不同應用場景提出不同解決方案，提高解決實際問題的能力。

2.3 推動創新思維和自主學習能力的培養

一方面，現代人工智能技術的創新運用與發展，為新時期機電一體化技術個性化學習提供了多元化的工具載體，使傳統教學條件下難以取得的高效化學習效果更具實現可能，尤其是通過分析案例和解決問題，學生可在海量的學習資源和案例中形成強烈探索欲望。另一方面，人工智能還為學生提供了團隊協作和交流的平臺，對于輔助學生開展自主學習、合作學習等大有裨益，對于機電一體化技術在實踐領域的創新應用更是影響深遠。

3 傳統機電一體化技術教學面臨的難點

3.1 教學內容與目標滯后

在快速迭代的人工智能技術環境下，機電一體化領域的新技術、新材料、新工藝不斷涌現，這需要在個性化學習中緊跟時代發展節奏，及時更新教學內容與目標，避免學生學到的知識與實際行業需求存在偏差。縱觀當前機電一體化教學實際，普遍存在教學內容滯后、目標定位模糊這一共性問題，部分課程設置相對寬泛，且未能充分調研行業需求，缺乏針對特定行業或技術領域的深度培養。同時，機電一體化技術領域的優質教育資源往往集中在少數院校，其他院校則受限于資金、師資等條件，難以及時更新優質教學內容，使具體教學內容難以準確反映行業需求和技術發展動態。

3.2 教學模式與方法創新不足

機電一體化技術的課程特點要求不斷創新教學模式和方法，以適應快節奏、高標準的教學導向要求。實踐表明，部分課堂教學仍然以教師講授為主，忽視學生主體地位和個體差異，針對機電一體化技術特定內容的互動和討論缺失，難以持續有效激發學生學習興趣和主動性。部分院校缺乏能夠與人工智能技術進行交互關聯的實驗設備、實訓基地等硬件設施，實踐和互動的教學環境建設滯后，不利于充分發揮人工智能技術的核心價值，影響學生創新思維和解決問題能力的形成。在長時間單調乏味的教學環境中，學生容易滋生厭學情緒，難以保障學習效果的可持續性[3]。

3.3 師資隊伍建設有待提升

隨著人工智能技術的快速發展，機電一體化技術教學實踐同樣對專業教師的綜合素養構成嚴峻考驗與挑戰，如何圍繞教學需求，主動提高自身在人工智能領域的專業水平，成為廣大教師關注的重點問題。從當前現狀來看，部分教師對人工智能技術存在不會用、不敢用、不想用的狀況，對涉及機電一體化技術領域的新型智能化方法掌握不及時，無形之中割裂了人工智能和課程內容之間的關聯關系。此外，在部分院校師資隊伍中，年輕教師和缺乏實踐經驗的教師占比較高，而具有豐富行業經驗和高級職稱的教師則相對較少，削弱在機電一體化領域的科研能力和創新能力。

4 人工智能輔助機電一體化技術個性化學習的實施策略

4.1 構建智能推薦系統，獲取個性化學習資源

在人工智能輔助下，機電一體化技術個性化學習可根據學生學習背景、興趣偏好等條件，全面收集其相關基礎信息，搭建智能推薦系統，為學生提供個性化學習平臺。在基礎信息收集完成后，利用協同過濾、內容過濾、深度學習等推薦算法進行數據清洗，去除噪聲和異常數據，為學生推薦符合其歷史行為和興趣偏好的學習資源和路徑。為提高智能推薦系統的個性化程度，需根據學生反饋和實際效果定期評估和優化推薦算法，調整算法參數和策略，以幫助其鞏固知識。比如，在“機器人控制”相關內容教學中，可事先收集學生瀏覽的課程章節、完成的練習題、參與的討論等學習數據，構建學生學習行為畫像，為其規劃個性化的學習路徑。對于學力層次一般的學生，可推薦從基礎知識開始學習，而對于探索欲望和探究能力較強的學生，則可推薦更高層次的課程和實驗，并在某個知識點掌握得不好時，推薦更多相關練習和講解視頻。

4.2 開展互動式模擬實驗

機電一體化技術課程具有較強實踐性，應在具體教學中培養學生實踐能力，而人工智能技術的融合運用，則為達成上述效果提供了有效載體。一方面，可利用虛擬現實（VR）、增強現實（AR）或三維建模技術，構建與機電一體化技術課程緊密相關的虛擬實驗室，配置機械設備、電子元件、控制系統等模擬模型，將虛擬的實驗設備和操作指南疊加到真實環境中，允許學生在虛擬環境中進行組裝、調試和運行實驗，以有效增強學生直觀認知。另一方面，開發基于人工智能的實驗指導系統，自動識別實驗步驟和結果，提供即時反饋和錯誤糾正，同時根據學生實驗進度和能力，動態調整實驗難度和復雜度，確保實驗的挑戰性和適宜性。而在實驗數據記錄與分析中，同樣可運用人工智能技術自動收集實驗中的傳感器讀數、系統響應時間等關鍵數據，并進行可視化展示和深入分析，幫助學生理解實驗現象和原理，輔助撰寫規范、完整的實驗報告[4]。

4.3 實施智能跟進與反饋，跟蹤學習進度

隨著現代教育理念的發展，機電一體化技術個性化學習更加強調對學習效果的評估與反饋，為滿足個性化學習的需求持續賦能。對此，可設計包括知識掌握、技能應用、創新能力、團隊協作等多維度指標在內的智能評估系統，通過收集學生學習數據，全面描述學習成果。比如，在“傳感器技術”相關內容學習中，可設計包含選擇題、填空題、簡答題等多種題型的在線測驗，要求學生完成一個實際的傳感器接線與調試項目，通過上傳項目報告和視頻演示，評估學生對傳感器基本原理的理解程度。同時，設置“如何優化傳感器的響應速度”等開放性問題，引導學生主動思考與探索，通過思考分析獲取問題答案，增強學生成就感和收獲感。而在學習進度的實時跟蹤方面，則可設定“傳感器技術”模塊的學習時間為兩周，并劃分閱讀教材、完成在線測驗、參與討論區交流等多個學習任務，當學生學習進度滯后或偏離預設路徑時，及時發出提醒，提供相應學習建議。

4.4 運用智能問答模式，促進人機交互與自主學習

智能問答模式的運用在極大程度上突破了機電一體化技術教學的固有模式，可將多類型的課程知識通過系統性的方式關聯起來，通過人機交互輔助實現自主學習。智能問答模式的構建基礎為用戶輸入和機器人的回復等相關對話數據，且數據信息應具備多樣性。在對數據進行清洗和標注的基礎上，根據對話系統的需求和特點，訓練機器人語言模型，并靈活選擇序列到序列模型（Seq2Seq）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等不同的對話模型。比如，在“設計和組裝一個簡易的機器人手臂”學習中，可利用智能問答系統獲取包括使用何種材料、關節如何布置、驅動方式選擇等在內的多種基本設計方案。同樣，通過上述方式獲取更具層次化的運動控制程序編程指南和代碼，輔助實現更復雜的運動軌跡規劃、加入傳感器反饋等，引導學生進行深入的探索和實踐，從而不斷提升機電一體化技術水平。

4.5 虛擬項目實踐，強化智能輔導與答疑

虛擬性是人工智能技術的典型優勢之一，更是開展機電一體化技術個性化學習的重要特點之一。首先，可利用虛擬現實構建高度仿真的機電一體化技術虛擬實踐平臺，并根據機電一體化技術知識點和學生水平，設計一系列具有層次性的虛擬項目任務，項目任務應從基礎的操作性任務到復雜的綜合性任務過渡，逐步提升難度。其次，在平臺提供的教程、指南和視頻演示輔助下，學生初步了解虛擬實踐的基本步驟和操作方法后，進行模擬實驗和項目實踐。最后，利用智能輔導與答疑工具的實時互動功能，在學習過程中隨時提問、尋求幫助，實現問題解答、學習建議和實踐指導等效果。比如，在“自動化生產線虛擬項目”實踐中，可根據系統提供的調整參數、引入智能算法等，在設計自動化生產線的控制算法時，利用人工智能輔助獲取優化生產線控制算法、提高生產效率的具體方法。在虛擬項目完成后，提交智能輔導系統進行評估，獲得進一步改進建議，不斷提升技能水平。

4.6 保持團隊協作與交流，開展項目式與協作學習

在當前機電一體化技術學習中，不同學生具有不同思維習慣、學力基礎與行為方式，在面對本領域相同知識和技能時，通常會形成不同認知，這為人工智能環境下的團隊協作提供了良好基礎條件。對此，可利用現有在線協作工具，為學生團隊創建一個集中的協作空間，該空間需支持實時聊天、文件共享、任務分配和進度跟蹤等功能，為團隊成員之間的有效溝通提供便利。根據學情特點，將學生劃分為若干團隊協作小組，明確每個成員的角色，并鼓勵其根據各自的優勢和興趣開展項目式學習，促進團隊內部的知識共享[5]。以“智能倉儲管理系統”項目式學習為例，可按照3-5人的標準設置協作小組，利用在線協作平臺共享項目文檔、討論技術難題和安排任務進度。同時，小組中設計一名“項目經理”負責項目的整體規劃和協調，兩名“技術負責人”分別負責硬件和軟件部分的設計與開發，一名“文檔編寫員”則負責項目的文檔記錄和報告撰寫、項目測試和驗證等。

4.7 建立多維度評價體系，評估并改進教學效果

多維度評價個性化學習效果的過程，同時也是發現并糾正學習偏差的過程。在多維度評價體系中，可將機電一體化技術的核心素養具體化，明確學生在知識、技能、態度和價值觀等方面應達到的具體標準，以便進行有針對性的評價。需要注意的是，需根據學生的學習階段和水平，設定不同層次的評價目標，體現評價的階段性和進階性。在該基礎上，利用大數據技術和學習分析系統，收集學生在學習過程中的學習進度、成績、參與度、反饋等多維度數據，為改進教學效果提供依據。根據評估結果，根據評估結果，建立持續的教學質量監測循環，制定具體可行的個性化學習改進措施，輔助調整教學內容、優化教學方法、加強個性化輔導。通過上述多維度評價體系和教學效果評估策略的實施，既可全面了解學生的學習狀況和需求，還可以為教師提供有針對性地改進建議，從而不斷提升機電一體化技術的教學效果和質量。

5 結語

受限于學科特點、教學管理與技術運用等要素影響，當前人工智能在機電一體化技術教學實踐中依然存在諸多短板與不足，制約著個性化學習效果的優化提升。因此，教育工作者應摒棄傳統陳舊的教育教學理念制約，建立健全基于人工智能的個性化學習體系，在宏觀層次上拓展豐富機電一體化技術教學資源，輔助生成根據層次化與差異化的學習計劃，及時跟進評估教學效果，為全面實現人工智能技術核心價值奠定基礎，為促進機電一體化技術教學質效提升保駕護航。

參考文獻：

[1]孟瑩梅，馬明.人工智能方向下機電一體化技術專業人才培養與專業發展探索[J].科技視界，2022（27）：134-136.

[2]韓偉芳，張娜，賈然，等.智能制造背景下高職機電一體化專業人才培養模式研究[J].科技風，2022（13）：160-162.

[3]李雅芹，戚玉強，朱佳，等.機電一體化專業人才工程實踐能力培養策略探索[J].中國教育技術裝備，2024（10）：149-152.

[4]蔡錦韓.智能機電一體化在高校教學中的實踐運用——評《機電一體化與智能應用研究》[J].科技管理研究，2023，43（01）：230.

[5]駱雪匯.“人工智能+”背景下機電專業中高職貫通人才培養模式改革研究[J].科技視界（電子版），2022（23）：152-154.