人工智能技術賦能中職PLC課程個性化教學探析

中圖分類號：G63 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2025）17-0012-05

2025年，教育部發布758項新修（制）訂的職業教育專業教學標準，明確要求將數字化與人工智能技術融入課程體系，更加強化職業綜合素質和行動能力培養，促進專業教學緊跟產業和技術發展，推動數字化和人工智能賦能教學。可編程邏輯控制器（ProgrammableLogicController，簡稱PLC）應用技術作為機電技術應用專業的主干課程，為智能制造領域培養技術人才提供理論基礎與實踐技能。通過學習該課程，學生能夠掌握控制系統設計方法及真實項目操作流程，從而構建工程實踐的基礎素養與核心能力。但是目前該課程教學存在知識呈現形式單一、教學方法靈活性欠缺、個性化指導資源有限等現實困境，不僅影響了教學效果，還制約了學生的全面發展。借助人工智能技術，學生可通過多維度學習場景提升實踐技能與處理復雜問題的能力，教師能夠動態調整教學資源，準確評估學習狀況，進而實現教學內容迭代更新與提供差異化學習方案，最終推動教學質量整體提升]。

-、人工智能技術在PLC應用技術課程教學中的應用問題

（一）數據采集復雜，實訓場景數據標準化不足

在PLC應用技術課程教學中，人工智能技術的有效實施依賴于多維度教育數據的系統采集與深度解析。當前面臨的首要挑戰在于數據收集的復雜程度，具體表現為學生在學習全周期產生的多樣化操作數據，涵蓋課前準備階段、實訓操作過程及課后強化訓練等環節。PLC課程實踐環節的關鍵指標應包含程序優化耗時、線路連接失誤頻率、指令應用熟練度等核心參數，但這些關鍵數據分散存儲于實體實訓設備、虛擬仿真實訓平臺、紙質記錄文檔等多個獨立系統中，這些分散在不同系統的數據必須經過標準化處理，才能構建出符合人工智能算法需求的高質量分析模型。雖然人工智能具備強大的信息處理優勢，但在多層次、多模態的教學場景中，這種多維度教育場景的復雜性，會導致人工智能系統的分析能力受到明顯限制，難以完全適應教學現場的實際需求，這種數據整合的困境直接制約了人工智能技術在教學過程中的深度應用，使得基于學習者個性化特征的精準化教學方案難以有效實施。

（二）學生個體差異顯著，分層教學實施面臨挑戰

在PLC應用技術課程中，人工智能應用難點體現在學習者的個體差異上。學生在知識儲備、認知水平及信息處理效率等方面存在明顯差異，這就要求人工智能系統要動態評估學生的行為特征，精準識別學生的認知盲區與能力短板，進而構建適配不同層次需求的教學內容。例如，參加過職業技能大賽的學生，可以熟練應用一些PLC基本指令，但對于前置學科基礎薄弱的學生而言，在項目中如何應用PLC基本指令就成為一道難題。由于學生掌握知識的水平存在明顯差異，分層教學需求就尤為突出。

（三）師生技術適應性存在差異，影響教學效率

人工智能技術的普及程度與教學場景融合程度和深度取決于教育主體對其功能的掌握水平。當前，師生對人工智能技術的認知水平存在顯著差異，這種技術適應性差異成為PLC應用技術課程實施智能輔助教學的現實瓶頸。部分教師也因專業技術培訓不足，在智能化教學工具的使用中面臨操作困難，難以實現個性化教學設計與動態課程調整，導致課堂教學流暢性和知識傳遞效果受限。學生在接觸智能化學習系統時，其數字素養水平差異顯著影響知識吸收效率，并直接反映在實踐操作成效與理論掌握程度上。這種適應能力與技術水平的不匹配，不僅制約著課堂教學效能，更阻礙了智能教育工具的功能開發，最終成為制約教學質量提升的主要因素[2]。

二、人工智能技術在PLC應用技術課程教學中的應用潛力

在PLC應用技術課程教學實踐中，人工智能技術核心價值突出表現為多維度數據解析，深度挖掘學習數據，可提前識別學生潛在學習難點，為教師優化教學設計方案提供科學參考等。這不僅能實現教學要素的精準配置，更能協助學生通過智能系統規劃實踐項目，適配個性化學習需求（如圖1所示）。根據對學生認知水平與技能掌握度的智能評估，人工智能系統可構建差異化實訓方案，實現教育資源配置的最優化。例如，在學生學習十字路口交通燈控制系統順序功能圖時，系統可依據指令掌握程度自動生成實踐項目，引導學生逐步完成PLC程序設計與調試，智能系統可以顯著提升教學素材更新效率與適配精度，為構建智慧教育體系提供支撐。人工智能技術的深度整合不僅適配個性化學習需求，還加速了教育體系智能化轉型。

三、人工智能賦能PLC應用技術課程教學的路徑

在中職機電一體化專業教學改革中，教育不再是單向的知識傳遞，而是一個以學生為中心的互動與成長的過程。學生是學習的主體，其學習需求、興趣點和發展規律理應成為課程設計與實施的出發點，這就要求教師創設的教學模式能夠提供靈活多樣的學習路徑。

（一）基于學情預判的相關教學資源推送

在教學實施環節，人工智能系統通過采集學生多維度數據并深度開展學情解析，預判學生掌握知識過程中可能產生的認知偏差，從而有針對性地實施教學干預。這種前置性個性化教學資源智能分發機制能夠有效促進知識建構過程的優化，顯著提升知識內化效率。

學生數據維度主要涵蓋三個層面：基礎學力水平、學習軌跡特征及認知偏好類型（如表1所示）。教師依據學情，可精準預判學生在特定知識單元掌握過程中可能遭遇的認知障礙、概念理解偏差、解題思維定式等。同時，明確學生認知風格是場依存型還是場獨立型學習者，人工智能系統再推送適合的教學資源讓學生預習，避免學生產生畏難心理。

通過全面評估學生的學習情況，人工智能系統可整合生成包含教學課件、影音資料、訓練題庫及解題策略等多元化的教學素材庫，以此適配不同學生的個性化學習需求。鑒于當前人工智能仍存在技術瓶頸，教師需要介入教學框架的設計環節，通過專業視角審查評估智能系統輸出內容的科學性與適用性，結合教學實踐經驗進行優化調整，進而提高個性化資源推薦的準確性[3]。此外，人工智能系統還可為學生推送拓展資源，進一步豐富學生的知識儲備，拓展學生的知識面，幫助學生了解前沿研究趨勢。

（二）基于項目驅動的動態化學習需求分析

項目驅動教學模式可以將理論與實踐緊密結合，通過真實或模擬的項目任務，讓學生在解決具體問題的過程中學習與應用知識[4]。在PLC應用技術課程教學中運用人工智能技術，能夠精準捕捉學生的個性化學習需求，通過分析學生學習行為數據，生成包含知識結構、能力梯度與目標導向的個性化需求圖譜。學生明確自己的薄弱環節后，可利用人工智能技術制訂適合的項目任務。例如，針對編程基礎薄弱的學生，系統自動配置基礎實驗模塊，而對實踐能力突出的學生，系統則推送相對復雜的綜合實訓任務，等等。因此，教師既要建設線上課程的知識圖譜，關聯學習資源，將碎片化的資源進行重構、整合，形成清晰的課程知識點脈絡及資源歸納，又要將知識點打散重組，實現資源的有效關聯，用于學習導航，讓學生在學習過程中有側重點地進行預習和復習。

（三）基于個性化需求開發教學資源與教學工具

在PLC應用技術課程個性化教學模式中，教學資源開發是構成精準教學的基礎要素，而工具創新則為個性化學習提供實施路徑。依托人工智能技術創建智能化教學工具與資源庫，能夠為師生提供高效能、彈性化的學習支持體系。學生使用人工智能陪練助手的智能題庫系統時，系統會通過分析學生的學習軌跡與知識圖譜，實現題目難度的自適應生成，學生可從概念理解、應用實踐、分析綜合、評價判斷、創新創造等五個方向選擇出題方向，從而更有針對性地鞏固知識。例如，PLC控制十字路口交通燈控制電路這節課知識點包含十字路口交通燈控制電路、十字路口交通燈的控制方式、交通燈控制電路的工作原理、初始脈沖繼電器M8002與時鐘脈沖繼電器M8013（1s）的使用方法、順序功能圖單序列結構編程、十字路口交通燈控制電路設計與接線及十字路口交通燈PLC程序和控制電路的調試，學生可從個性化知識圖譜中選擇知識點進行鞏固練習。

學生通過個性化選擇進行知識學習與鞏固練習過程中遇到問題時，可借助人工智能工作臺查詢答案。人工智能工作臺包括人工智能助教與資料助手，能夠針對學生的問題推送個性化的學習資源，幫助學生尋找到最優的學習路徑。教師也可在人工智能工作臺及時更新教學資源，確保知識傳遞效率的最大化。

（四）基于人工智能知識診斷的個性化項目生成

在傳統的PLC應用技術課程教學中，學生通常被動地接受統一化的實訓項目，難以匹配個體能力差異。在PLC應用技術課程教學中，人工智能系統通過分析學生的知識圖譜、學習行為數據，量化學生的編程思維、指令應用及故障排查能力的薄弱點，從而定制精準化項目。以交通燈控制項目為例，人工智能技術能夠自動識別學生的短板，如果學生已熟練使用基礎定時器，則跳過常規循環任務，直接推送融合“車流量自適應算法”的進階版本，并嵌入高速計數器（HSC）與MOV指令訓練；如果學生對指令應用還比較生疏，人工智能系統則將項目分解為SFC單流程、緊急模式分支添加及并行序列調試的階梯任務鏈[讓學生訓練兩個項目對比如圖2（a）與（b）所示]。實踐表明，采用人工智能個性化項目驅動授課的班級，交通燈控制項目完成效率提高了近 40.00% ，且87.00% 左右的學生認為項目難度與自身能力相契合。

四、教學成效反饋

（一）人工智能驅動教師團隊的協同發展

教師團隊建設常常面臨成長路徑單一的痛點，人工智能技術通過數據化診斷，系統、精準地重構教師協作范式。在PLC應用技術課程建設中，人工智能技術可構建教師能力數字畫像，分析教師指導學生的項目完成率、競賽成果等數據，識別教師個體優勢，進而通過協同過濾算法智能組建優勢互補型教學小組。例如，在交通燈控制項目開發中，針對新教師缺乏故障診斷案例的積累，人工智能系統會從全國職教資源中抽取相似場景的優質教案進行推送（如上海某中職學校研發的車流量自適應PLC項目的視頻詳解），讓新教師快速積累故障診斷經驗。采用人工智能備課助手后，筆者所在教師團隊備課效率提高了 57.00% 、作業批改效率提高了 60.00% 。由此可見，人工智能技術有效促進了教師群體的均衡化、專業化、協同化發展。

（二）人工智能提升學生學習效果

在PLC應用技術課程的教學改進中，教師嘗試采用人工智能技術輔助個性化學習。以教學十字路口交通燈控制系統為例，從實際教學數據來看，實施個性化教學模式對學生的作業完成和知識掌握確實有幫助。

1.項目任務完成度與作業提交率提高

在學習十字路口交通燈控制系統時，學生通過制訂個人項目任務及計劃，按照自己的接受能力進行學習，并進行鞏固復習。教師在人工智能系統中能觀察到學生本章節的學習進度、簽到和在線學習次數及作業完成情況等。平時作業按時提交率從68.00% 提高至 83.00% ，在人工智能系統中提交作業率遠高于紙質作業。在PLC實操項目任務中，學生的項目完成度比使用人工智能技術前提高 40.00% 特別是認知風格為場依存型的學生提高更明顯，學生借助人工智能個性化資源及項目任務不僅較好地掌握章節知識點，還增強了解決問題的自信心。人工智能系統會根據作業錯誤情況自動推送同類練習題，比如學生在課后作業中定時器編程環節出現錯誤，那么系統推薦的拓展資源中就會出現帶視頻講解的專項訓練。

2.協作學習與經驗分享習慣得到培養

學生通過人工智能系統的虛擬場景進行學習經驗交流與分享，顯著提升了團隊協作能力和知識共享意識。在交通燈控制系統的項目實踐中，學生將SFC設計圖上傳至學習社區，其他學生進行對比后發現，在SFC的狀態轉移條件中設置互鎖保護可有效避免電路短路，這也是很多學生在開始SFC編程語言時容易忽視的問題。此外，還有學生使用多個數據寄存器實現參數可調。這些數據化的經驗總結，能夠幫助學生快速掌握高質量的程序設計要點，培"養了學生基于實證的優化意識。此外，教師利用人工智能平臺引入了游戲化協作機制，例如，設置技術攻關勛章，將這些勛章獎勵給主動為他人解答問題的學生；建立項目貢獻值排行榜，利用排行榜激勵學生積極分享所掌握的知識。這些協作學習模式不僅提升了學生的專業技術能力，更重要的是培養了學生的團隊協作精神和職業素養，充分證明利用人工智能技術進行協作學習有利于養成符合現代職場要求的協作習慣。

五、結論與展望

人工智能技術融入PLC應用技術課程教學為傳統教育方式注入了新活力。本文基于人工智能技術在PLC應用技術課程中的實施現狀，探究教師運用人工智能技術優化課程教學的方法與路徑。通過實踐，教師普遍反映利用人工智能技術進行PLC應用技術課程個性化教學顯著提升了課堂管理效能、有效優化了教學流程、提高了教學成效，緩解了課后批改作業和輔導壓力。以學生為主導的教學模式成功激發了學生的內在動力，學生掌握知識情況和項目的達成率均有明顯進步，團隊協作的職業素養與能力也獲得提升。

本研究雖然取得初步成效，但人工智能在PLC應用技術課程中的應用實踐仍存在改進空間。首先，要提升教學模型的數據處理效能。現有系統在復雜行為數據解析和模型適應性方面仍需強化，需通過跨場景知識轉化與分布式數據協同機制，構建融合語音特征、視覺信息、傳感數據與文本分析體系，提升人工智能教學系統的場景適應性與泛化能力，從而更精準把握學生的學習狀態并優化教學資源配置。

其次，要豐富教學資源的多樣性。學校可組建校企合作的人工智能教育資源研發團隊，如河南師范大學運用數字教師分身實現虛實融合授課模式。在PLC應用技術課程中，教師可通過設計虛擬工程師形象，借助工業場景仿真系統輔助教學案例解析，通過增強現實交互界面構建多層次技能實訓環境。

最后，要構建包含創新素養、合作能力與實踐技能水平的多元化教學評價體系。人工智能系統能自動生成課堂行為分析報告，為優化教學提供量化依據。現階段人工智能教育應用還存在數據安全范圍界定等現實問題，需要建立規范的數據加密存儲與權限管理體。

人工智能賦能的PLC應用技術課程個性化教學凸顯了重要的實踐價值，但在資源開發與技術整合層面還要持續優化，為智慧教育領域提供更具普適性的實施路徑。

參考文獻

[1]徐丹丹，王成龍，劉成堯.AI賦能高職電子信息類專業教學改革：新理念、新模式與新實踐[J].工業技術與職業教育，2025，23（1）：51-55.

[2]尚婷，閻曉妹，張艷.AI賦能的《數字電子技術》課程教學改革與實踐[J].才智，2024（36）：72-75.

[3周迎春 .AI+ 個性化教學：賦能路徑、現實困境及未來展望[J].創新人才教育，2024（4）：62-66.

[4許曉娜.AI技術賦能高校智慧化教學的實現路徑研究[J].現代商貿工業，2025（9）：48-50.

（責編林劍）