基于AI賦能的計算機專業弱電課程教學改革研究

摘要：針對計算機專業弱電課程教學中知識體系割裂、實驗設備受限及評價維度單一等問題，本研究以數字電路、模擬電路與電路分析課程為案例，結合文獻研究與實證分析方法，提出人工智能賦能的系統性改革方案。通過重構“硬件知識+AI工具”雙主線課程內容，融入智能調參、虛擬仿真等關鍵技術；創新虛實融合的閉環教學模式，形成“虛擬預演-實體驗證-智能迭代”學習生態；建立多維度過程化評價體系，動態跟蹤系統思維與創新能力發展。該模式旨在解決學生“強代碼弱硬件”能力失衡問題，提升硬件抽象能力與軟硬件協同素養。理論層面，提出AI賦能的硬件課程改革框架，豐富了新工科教育理論內涵；實踐層面，為智能芯片設計、工業物聯網等領域培養復合型人才，直接支撐國家“人工智能+硬件”戰略的產業需求與技術突破。

關鍵詞：人工智能；硬件課程改革；軟硬件協同設計；虛擬仿真；智能EDA工具

中圖分類號：TP391" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0176-05

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

1 研究背景及意義

1.1 研究背景

1） 弱電課程在計算機專業人才培養中的基礎地位

作為計算機科學與技術專業硬件教育的核心組成部分，弱電課程不僅是學生理解計算機底層硬件邏輯的基石，更是培養系統思維與工程實踐能力的必經之路。根據《中國ICT人才生態白皮書（2023年） 》數據顯示，智能硬件開發領域人才缺口超50萬，其中67%的崗位明確要求掌握模數轉換、信號完整性分析等弱電核心技能。以華為昇騰AI芯片研發團隊為例，其2024年校招崗位中超80%的硬件工程師需同時具備數字電路設計與深度學習加速器開發能力。從知識體系看，數字電路為邏輯門、組合電路等數字化設計奠定基礎，模擬電路揭示連續信號處理與器件特性規律，電路分析則構建起線性以及非線性系統建模的數學框架，三者共同構成從微觀器件到宏觀系統的完整認知鏈條。隨著物聯網、邊緣計算等技術的普及，計算機專業人才需直面軟硬件協同創新的挑戰，若缺乏對模數轉換、信號完整性等弱電知識的深刻理解，便難以實現算法優化與硬件加速的深度融合。然而，當前部分高校計算機專業存在“重軟輕硬”傾向，弱電課程實驗多局限于分立元件驗證性操作，導致學生硬件抽象能力薄弱，在智能硬件開發、嵌入式系統設計等領域競爭力不足。因此，夯實弱電課程教學不僅是學科知識體系的剛性需求，更是響應國家“人工智能+硬件”戰略、培養復合型創新人才的關鍵舉措。

2） 人工智能發展對傳統硬件課程提出的新要求

人工智能技術發展對傳統硬件課程教學提出雙重革新訴求。技術層面，傳統弱電課程受限于物理實驗設備高壓實驗風險大和手工計算效率低下，而AI技術通過數字孿生實驗系統實現高危場景虛擬化，使教學重心轉向系統創新。產業層面，AI芯片設計、智能硬件開發等新興領域要求工程師兼具電路設計能力與AI工具應用素養，例如通過深度學習優化模擬電路功耗、運用強化學習實現FPGA資源動態調度。然而現行課程仍固守分立元件分析與固定實驗模式，缺乏智能EDA工具教學及算法-硬件協同設計訓練，導致學生難以適應“AI定義硬件”趨勢。這種產教脫節亟須通過重構“AI+硬件”課程體系，將虛擬仿真、智能優化等關鍵技術植入教學全流程，實現人才能力與產業需求的精準對接。

3） 計算機專業學生認知特點與實踐能力培養需求

計算機專業學生存在顯著的“強代碼弱硬件”能力失衡[1]：其突出的編程能力與硬件抽象思維形成認知錯位，例如多數學生能理解電磁場理論公式，卻難以將頻域分析應用于實際電路設計，導致“紙上談兵”現象普遍。傳統教學模式加劇了這一困境，實驗課局限于實驗箱的預定連線操作，缺乏需求分析、PCB布線到系統調優的全流程訓練，致使硬件工程素養薄弱。智能時代產業需求已發生結構性變革：AI算法工程師需掌握硬件加速原理以優化模型部署效率，嵌入式開發者須具備電路功耗優化能力保障設備可靠性，甚至前端開發也需理解Type-C接口電路特性。這種“軟硬協同”能力需求倒逼培養方案革新，亟須構建跨學科項目體系，從而打通軟硬件知識壁壘，培養符合產業需求的復合型人才。

1.2 研究意義

1） 軟件優勢專業如何強化硬件教學

計算機專業長期存在的“軟硬脫節”困境，已成為制約學生應對智能硬件時代挑戰的核心痛點。學生雖精通算法設計與軟件開發，卻在硬件抽象思維與工程實踐能力上顯著薄弱。這種能力失衡在嵌入式系統開發領域尤為突出[2]：面對智能家居設備開發時，學生往往能快速構建軟件控制邏輯，卻因缺乏電路噪聲抑制、信號完整性分析等硬件技能，導致系統穩定性不足；在FPGA加速神經網絡場景中，軟件背景的學生雖能實現算法移植，卻因時序約束理解不足造成硬件資源利用率低下。破解這一困境的關鍵在于構建AI賦能的硬件教學新范式：通過虛擬仿真平臺（如基于Unity引擎的3D電路實驗室） [3]，學生可突破物理實驗箱的限制，在沉浸式環境中直觀觀察電磁場分布、頻域信號變換等抽象概念；借助智能輔助工具，如AutoCircuit代碼生成器，學生僅需輸入功能需求即可自動生成電路拓撲，并利用機器學習算法實時優化元件參數，從而將學習重心從重復性布線操作轉向系統級創新設計。這種“AI雙師”（教師+智能系統協同指導） 模式不僅降低了硬件學習門檻，更通過虛實融合的實踐環境重塑了學生的軟硬件協同思維，使開發智能硬件設備時的算法優化與電路調參得以無縫銜接。

2） 探索AI+硬件課程的創新教學模式

將AI技術深度融入弱電課程教學全流程，構建“理論—仿真—實踐—優化”的閉環學習體系。以數字電路教學為例，在邏輯門電路實驗中引入基于機器學習的故障診斷系統，學生通過虛擬仿真平臺搭建基礎電路后，利用Scikit-learn對輸入/輸出波形數據進行特征提取，如上升時間、噪聲幅值等，訓練分類模型以實現故障自動定位，從而提升調試效率。在資源重構方面，開發AI增強型教學資源，如智能電路分析助手、故障診斷知識圖譜等，突破傳統實驗設備的時空限制。

3） 培養符合智能時代需求的復合型人才

培養具備“硬件設計能力+AI工具應用能力+系統級創新思維”的復合型計算機人才，是破解智能時代核心技術瓶頸的關鍵路徑。據《中國人工智能芯片產業發展白皮書（2024） 》統計，智能芯片設計領域人才供需缺口達72%，其中89%的崗位要求候選人兼具硬件設計經驗與AI算法優化能力。以英偉達2025年校招為例，其GPU架構師崗位明確要求掌握數字電路設計、深度學習框架開發及功耗-性能聯合優化能力，這類復合型人才起薪較單一技能者高出40%。教育部《新一代人工智能人才培養指南》亦指出，軟硬協同能力是突破“卡脖子”技術的核心素養，須通過跨學科課程重構實現能力整合。通過課程改革，使學生既能設計滿足AI加速需求的定制化芯片電路，又能運用機器學習工具優化硬件性能參數，更能從系統層面統籌軟硬件協同，從而精準對接智能芯片設計、工業物聯網等領域的崗位需求。此類人才培養模式的社會價值在于：一方面直接緩解智能硬件等行業的高端人才短缺困境，推動人工智能技術在智能制造、智慧醫療等場景的產業化落地；另一方面通過輸出具備硬核實力的創新群體，助力國家突破“卡脖子”芯片技術、構建自主可控的智能硬件生態，為“人工智能+”戰略提供教育支撐和創新動能。

2 弱電課程教學現狀與挑戰

2.1 傳統教學模式痛點分析

1） 知識體系割裂：弱電課程銜接不足

當前弱電課程教學內容呈現孤島式分布，導致理論與實踐雙重割裂[4]。理論教學中，數字電路的布爾代數與電路分析的頻域響應理論缺乏有機銜接，例如，學生在學習模數轉換器時，因無法貫通模擬前端濾波電路設計與數字邏輯控制原理，難以理解信號從模擬到數字的完整轉換機制；實驗環節中，各課程實驗獨立設置，形成知識壁壘，模擬電路實驗僅訓練運放電路調試技能，而實際項目如智能傳感器開發需跨課程知識協同。如表1所示，以溫濕度傳感器開發為例，對開發流程與教學痛點進行分析，學生因缺乏系統性綜合訓練，面對多模塊協同設計時往往束手無策，最終導致“學得會分立知識，做不出完整系統”的能力斷層。

2） 實驗設備受限：高壓實驗安全性與可視化矛盾

傳統弱電課程實驗教學長期受困于物理設備局限與抽象概念可視化難題的雙重制約：一方面，以射頻傳輸線特性阻抗實驗為例，學生須通過矢量網絡分析儀測量駐波比，但因設備操作復雜且危險性高，實驗多簡化為示波器觀測時域波形。另一方面，傳統示波器僅能顯示電壓幅值隨時間變化，無法直觀呈現電磁場分布動態演變和信號頻譜等特性；學生僅能觀測電壓時域波形，卻無法理解傳輸線效應中的駐波形成機理或阻抗失配引發的信號反射問題，這種“可見數據”與“不可見原理”的認知鴻溝，使得學生即便完成實驗操作，仍對高頻電路設計、電磁兼容優化等核心工程技能掌握不足。

3） 評價維度單一：重理論輕系統設計能力培養

當前弱電課程評價體系存在維度單一化問題，嚴重制約學生創新能力的培養[5]。在考核內容上，過度側重理論計算能力評估和實驗報告格式規范性，這種考核偏差導致學生機械重復解題技巧而忽視系統設計思維訓練。同時，實驗評價反饋機制存在嚴重滯后性，教師人工批改實驗報告通常耗時2～3周，學生難以及時獲取電路設計缺陷的改進建議，致使設計迭代周期延長、優化路徑不清晰，最終形成“重結果輕過程”的評估導向，抑制了創新設計能力的持續發展。

2.2 計算機專業學生特征

1） 強編程能力與弱硬件實踐的反差

計算機專業學生面臨顯著的“強代碼弱硬件”能力失衡問題。認知層面，學生雖精通Python/C++等編程語言，卻難以適應硬件設計思維，例如在FPGA開發中慣用軟件并行邏輯編寫Verilog代碼，忽視時序約束，學生作品出現競爭冒險，致使PCB布線、信號完整性分析等核心技能薄弱。這種“軟件固化認知”與硬件經驗匱乏的雙重困境，根源在于課程體系過度側重軟件訓練，缺乏貫穿需求分析、電路優化全流程的硬件項目實踐，最終制約學生在智能硬件等交叉領域的創新能力發展。

2） 對智能化工具的高度適應性

計算機專業學生對智能化技術展現出天然的適應性優勢，能快速掌握Jupyter Notebook、Git等數字化工具，并在電路參數自動優化平臺等AI輔助設計工具應用中表現突出，教學實踐表明其電路設計迭代效率顯著提升。然而，這種技術敏感性伴隨路徑依賴風險：過度倚重EDA軟件的自動化功能，導致學生忽視硬件底層設計原理。在器件選型環節，學生常直接采用軟件推薦型號，而缺乏耐壓、溫漂等參數的手動計算驗證；在電磁兼容設計時，過度依賴軟件仿真結果，卻對屏蔽材料選擇、接地策略制定等經驗性知識掌握不足。這種“工具熟練度”與“工程判斷力”的失衡，暴露了智能化工具在教學中的雙刃劍效應——雖提升設計效率，但可能削弱對硬件本質規律的理解深度。

3） 項目驅動與系統思維的沖突

計算機專業學生普遍展現出以項目為導向的學習偏好，在開發實踐中能高效完成軟件模塊構建，卻常因系統級思維缺失導致軟硬件協同失效。例如，在智能家居控制系統開發中，學生可快速實現STM32微控制器的通信協議編程，但對溫濕度傳感器信號調理電路的設計缺陷缺乏診斷能力，致使數據采集異常。這種“模塊化開發能力”與“系統整合思維”的沖突，本質在于多學科約束條件的統籌能力不足——學生往往聚焦單一功能實現，而疏于對電磁兼容、能耗管理、實時性要求等交叉問題的全局考量，最終形成“功能可運行、系統不可用”的典型困境。

3 人工智能賦能改革路徑

教學改革中，如表2所示，問題精準錨定每類痛點，直指知識孤島、設備瓶頸等教學核心矛盾；方案靶向解決，借助AI工具針對性破解傳統局限，如虛擬仿真替代高危實驗、跨學科項目彌合知識斷層；效果可度量，凸顯從“內容簡化”到“現象可視化”、從“滯后評價”到“動態追蹤”的改革增效路徑。

3.1 課程內容重構：構建“硬件知識+AI工具”雙主線架構

1） 知識體系融合策略

知識體系融合策略通過重構弱電課程內容架構，實現傳統硬件理論與AI技術的深度耦合。基礎層聚焦核心理論傳承，保留基爾霍夫定律、MOS管特性等硬件本質規律，精簡分立元件手工計算等冗余內容；工具層植入AI輔助設計方法，如在模擬電路教學中引入神經網絡參數優化工具，以智能調參替代傳統試錯法，將教學重心轉向系統級設計思維培養；應用層構建跨學科實踐項目，典型如\"深度學習PCB缺陷檢測系統\"開發，要求學生同步運用電路分析知識與YOLO目標檢測算法，實現硬件缺陷定位與智能診斷的有機融合。架構形成\"理論奠基-工具強化-應用反哺\"的閉環，如圖1為典型教學場景映，對教學場景閉環流程進行描述，其中可分為四大類，分別是理論輸入、虛擬預演、實體驗證以及智能優化。基礎理論為AI工具提供約束條件，例如頻域分析指導GAN信號生成，智能工具賦能復雜系統實現，而跨學科項目產生的實踐數據又反向驅動基礎理論教學案例更新。這種融合模式既保持硬件知識體系完整性，又通過AI技術增強解決復雜工程問題的能力。

2） 典型案例設計方法論

傳統實驗教學遵循“理論講解—固定實驗—報告撰寫”的線性流程，難以培養復雜系統設計能力。新模式重構三大核心環節，仍以溫濕度傳感器設計為例：

① 實驗流程迭代化：建立“虛擬預演—實體驗證—智能優化”循環鏈路。學生在虛擬平臺自主設計原型并接受AI風險評估，經實體操作驗證后，利用智能工具迭代優化，強化“設計—反饋—改進”的工程思維。在溫濕度傳感器開發中，學生首先通過類似Multisim的虛擬仿真平臺設計模擬信號調理電路，AI系統實時評估運放增益配置和噪聲濾波效果，標注潛在問題。隨后，在實驗室搭建實際電路，使用示波器與數據采集卡驗證信號放大效果，并與仿真結果對比。若實測信號噪聲超出閾值，AI工具自動推薦優化方案，學生迭代改進設計直至達標，形成“仿真—實測—調優”的閉環訓練。

② 學習方式問題化：以真實工程問題驅動實驗任務，如信號完整性缺陷，要求學生在成本、功耗、性能多約束條件下探索解決方案。在溫濕度傳感器設計的目標約束中，學生須在預算≤5元下選擇運放型號，并設計增益可調電路以適應不同量程；通信協議中，學生需要考慮平衡傳輸速率與功耗，對基于SPI接口傳輸進行選擇，再借助AI工具（如NSGA-II多目標優化算法） 輔助生成候選方案，結合手動計算驗證關鍵參數，提交多維度權衡報告。

③ 評價機制過程化：如故障排查路徑選擇，關注實驗過程中的決策邏輯而非最終結果，通過操作日志分析系統思維成熟度，并針對瓶頸點生成定制化訓練任務。信號調理階段，若學生未校準運放失調電壓，AI推送模擬電路誤差分析微課，并要求重新設計偏置電路；在通信調試階段，未添加CRC校驗導致誤碼率過高，系統標記協議設計缺陷，要求補充測試并提交故障溯源報告。通過追蹤設計迭代路徑，教師可精準定位學生能力短板并提供針對性訓練。

構建“硬件知識+AI工具”雙主線架構后，預期效果如表3所示，在知識掌握、工程實踐能力、跨學科協同能力培養、系統思維形成以及產業對接能力等方面均有不同角度的提升。

3.2 教學方法創新：虛實融合的智能教學模式

傳統硬件實驗教學受限于物理設備與固定流程，難以支撐學生系統性工程能力的培養。如圖2所示，對學生實驗前、實驗中及實驗后AI介入的評估流程進行了展示。

如表4所示，虛實融合模式重構教學流程，對分步教學階段的核心任務及相關技術支持進行了匹配，并對學生的能力培養目標進行了細化。方法創新模式仍以溫濕度傳感器設計為例。

1） 實驗前—虛擬預演

學生通過虛擬平臺自主搭建電路原型，AI系統實時評估設計合理性，并推送關聯理論知識點微課，建立“問題—原理”認知閉環。在溫濕度傳感器設計中，學生通過虛擬仿真平臺自主搭建溫濕度傳感器信號調理電路原型，包括設計同相放大器以放大微弱傳感器信號和低通濾波器以抑制環境噪聲。AI系統實時檢測設計合理性，如學生將濾波器截止頻率設置為100 Hz以上，系統將標注高頻噪聲殘留風險區域；若放大器增益配置超過穩定閾值，則觸發警告并關聯“負反饋電路穩定性判據”理論文檔。通過“問題觸發—知識關聯”機制，學生在修正設計的同時深化對增益帶寬積、相位裕度等原理的理解。

2） 實驗中—動態協同

實體實驗箱操作與虛擬仿真并行運行，學生調節實際元件參數時，虛擬端同步生成電磁場分布、功耗熱力圖等多維可視化反饋，形成“操作—現象—機理”的即時映射。在實體實驗箱調試溫濕度傳感器時，學生調整運放反饋電阻值以優化信號放大效果，虛擬仿真平臺同步生成多維動態反饋，如利用電磁場分布顯示未屏蔽信號線的輻射噪聲熱力圖，直觀暴露串擾風險；根據頻域響應，通過FFT頻譜對比濾波器調整前后的噪聲抑制效果。學生轉動電位器調節電阻時，虛擬端即時映射參數變化對系統性能的影響，將抽象理論轉化為可視現象。

3） 實驗后—智能迭代

AI分析實驗全過程數據，包括參數調整頻次、典型錯誤類型，生成個性化能力矩陣圖，推薦進階訓練項目。教師角色由“操作監督者”轉變為“系統架構師”，專注于設計階梯式虛實任務鏈。教學模式變革的核心在于：通過虛實數據流融合，將單向知識傳授升級為“自主探究—實時反饋—定向強化”的能力成長生態，使硬件學習擺脫設備依賴，聚焦系統思維與創新力的培養。

3.3 評價體系：變革從結果考核到過程賦能

傳統硬件課程評價以實驗報告評分和理論考試為主，難以全面反映學生工程能力的發展。新型評價體系聚焦學習過程的價值挖掘，構建三階賦能機制：

1） 多維度能力畫像

通過整合實驗操作日志、項目迭代記錄與團隊協作數據，構建覆蓋系統思維、創新力與協作力的評價維度。系統設計思維通過參數調整策略進行量化分析；創新力評估聚焦于設計方案版本迭代中的性能提升幅度與問題解決的新穎性；協作素養則依據代碼或原理圖貢獻度及溝通有效性進行多元評價。該畫像突破傳統分數導向，全面刻畫學生硬件工程能力的立體結構。

2） 動態過程跟蹤

建立“設計—仿真—實測”全流程數據鏈，實時捕捉能力發展軌跡。系統自動標記關鍵成長節點，并通過可視化圖譜呈現能力遷移路徑，如信號分析從時域到頻域的進階過程。這種跟蹤機制使隱性能力顯性化，幫助師生共同定位發展瓶頸與優勢潛能。

3） 個性化反饋循環

基于能力診斷報告生成個性化學習處方，例如為PCB布線失誤高頻者定向推送電磁兼容案例庫，并為優化成效顯著者開放高階項目權限。引入“過程積分制”，將設計迭代次數、問題復現率等過程指標量化賦分，使考核從終點評判轉變為成長激勵，驅動學生形成自主優化的學習內驅力。

4 總結

本研究針對計算機專業弱電課程教學中知識體系割裂、實驗設備受限及評價維度單一等痛點，提出了人工智能賦能的系統性改革框架。創新性體現在：構建“硬件+AI”雙主線課程體系，融合智能調參與虛擬仿真技術；設計“虛擬預演—實體驗證—智能迭代”閉環教學模式，強化系統設計思維；建立動態多維評價系統，實現創新能力追蹤與個性化反饋。該框架能夠破解“強代碼弱硬件”能力失衡問題，提升學生硬件設計達標率與軟硬件協同項目完成率，為智能芯片、工業物聯網等領域輸送復合型人才，支撐國家“人工智能+硬件”戰略實施。

參考文獻：

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【通聯編輯：唐一東】