人工智能與可視化技術融合在電子技術應用專業工學一體化教學中的應用

引言

隨著社會不斷發展、科技不斷進步，電子技術應用專業教學面臨諸多挑戰。例如，行業技術發展迅猛，技術更新迭代速度快，導致教學內容滯后；實踐教學資源設備成本高，導致資源與需求不匹配；抽象的理論知識特別是微觀不可見的內部工作過程難以直觀地展現，導致學生學習困難。在這種背景下，AI人工智能、大數據、計算機圖形處理技術和虛擬現實等新興技術很方便地將數據進行匯總和處理，從而形成可視化的圖像或者視頻，為可視化學習模式快速進入教育行業提供了可行性依據，越來越引起教育界的重視。

1.人工智能、可視化技術的基本概念與融合邏輯

1.1人工智能的技術特點以及與電子專業教學的適配性分析

人工智能在教育領域的應用并非簡單的工具疊加，而是通過算法驅動實現教學過程的精準化、個性化。其核心技術特征體現在三個維度：第一是數據采集與分析，這種方法通過傳感器、交互界面等設備采集學生的學習行為數據，經機器學習算法處理后生成能力畫像，精準定位薄弱環節；第二是基于深度學習模型實時響應操作指令的動態模擬與響應；第三是知識圖譜構建，可利用自然語言處理技術，將電子專業的離散知識點轉化為關聯網絡，自動生成包含“概念一原理一應用”三層結構的可視化圖譜。

這些特征與電子技術應用專業“理論抽象、實踐密集”的特點高度契合，可破解傳統教學中“教師難掌握學生學情、學生難理解抽象原理”的雙重困境，為工學一體化教學提供技術支撐。

1.2可視化技術的教育形態與應用價值

可視化的概念最初是澳大利亞墨爾本大學約翰·哈蒂（JohnHattie）教授在《可見的學習——最大程度地促進學習》一書中提到的。可視化學習有兩層含義2：第一，教師的“教”要對學生可視化；第二，學生的“學”要對教師可視化。可視化學習旨在幫助教師在課堂中實施可見的學和可見的教。

現在的可視化技術則通過圖形、圖像、動畫等形式將抽象信息具象化，在電子技術應用專業教學中呈現三種核心形態，分別是知識可視化、思維可視化、數據可視化。知識可視化可以將電路原理、元器件參數等抽象知識轉化為直觀圖表；思維可視化可以通過流程圖、魚骨圖等工具呈現學生的分析過程；數據可視化是將學習數據轉化為雷達圖、趨勢圖。李克東教授在《可視化學習行動研究》一文中提出，可視化目標可以從知識可視化資源、思維可視化工具、數據可視化方法三個維度開展教學設計，以促進學生個性化學習能力的發展3。這些理論的出現幫助教師在可視化學習模式中有據可依，也更好地使教師在教書育人中能將可視化的教學方法根植于其中[4]。

可視化技術的應用，使電子專業教學從“文字描述”“靜態板書”轉向“動態呈現”“交互體驗”，符合職業教育學生“形象思維優于抽象思維”的認知特點，顯著降低抽象知識的理解門檻。

1.3工學一體化的教學模式和面臨的困境

工學一體化教學以“工作過程為導向”，其核心要素包括任務載體、場景創設、能力培養三個層面。因此，工學一體的教學思想是將工作過程融入學習中[，能讓學生在課堂上明確工作過程，也能通過工作過程的指導進行有目的學習。教師在課堂上創設工作的場景，將工作任務和學習內容進行有效對接，這種學習方式既讓學生了解不同崗位工作的方式和內容，也能讓學生進行有的放矢的學習，基于工作，基于崗位需求，更有針對性。

當前，電子技術應用專業工學一體化教學面臨一些問題，如傳統的課程資源單一化嚴重、抽象知識難以理解、如何具象化；實踐過程難易程度不一、如何實現個性化；傳統的教學評價費時費力、如何更加精準化等。這些問題在日常的教學中日趨嚴重，不僅降低教學效率，而且不利于“工作”和“學習”的閉環模式形成。

1.4人工智能和可視化技術融入電子專業工學一體化教學的必要性

1.4.1滿足電子專業知識特點的需求

電子專業知識具有較強的抽象性和邏輯性，如電子電路中的各種信號變化、集成電路的內部結構等內容，學生理解起來較為困難。可視化學習模式能夠將這些抽象的知識以直觀的圖形、圖像或視頻等形式呈現出來，幫助學生更好地理解和掌握電子專業知識的本質和內在聯系

1.4.2契合工學一體化教學目標和要求

工學一體化教學旨在培養學生的綜合職業能力，能夠將工作中的能力需求和過程實現精準地移植到學習過程中，包括專業能力、方法能力和社會能力。而利用人工智能和可視化融合可以更有效、更準確、更高效地將這些能力、知識、需求以及評價方法直觀并深刻地展現在學生面前，并能逐步引導他們在學習過程中構建自己的知識體系，掌握科學的思維方法，提高自主學習和解決問題的能力，從而更好地滿足工學一體化教學對學生綜合職業能力培養的目標要求。

1.4.3提高學生的學習興趣和自主學習能力

工學一體化的課堂教學以學生為主，旨在培養他們自主學習的能力，而對于技工院校的學生來講，普遍存在學習積極性不高、自主學習能力薄弱的問題。因此，通過運用可視化工具，學生能夠更加清晰地看到自己的學習成果和知識掌握情況，增強學習的成就感。學生在自主繪制可視化工具的過程中，逐漸學會自主梳理知識、發現問題和解決問題，從而提高自主學習能力

2.人工智能和可視化技術融入電子專業工學一體化教學的實踐

2.1案例背景

現以“簡單電子線路設計與制作”課程為例，闡述人工智能和可視化融合在工學一體化教學中的應用策略。“簡單電子線路設計與制作”是國家技工院校工學一體化的一門課程，也是重點建設的一門工學一體化課程，這門課程與第三方合作，建設了網上資源庫平臺，也通過了國家優質課堂建設驗收。學生可以通過100維爾教育網進行相關資源的學習。

2.2課程教學文件的智能化生成

工學一體化課程建設的前端教學文件如課程標準、學習任務分析等是課程建設中必不可少的指導性文件，在進行“簡單電子線路設計與制作”課程資源庫建設中，利用工學一體化AI智能教學工作臺“工學通”，智能生成這些教學文件，大大減少了教師的工作量，也提高了教學文件的規范性。

2.3“工”作場景到“學”習場景的 重構

基于所學內容和工學一體課程性質，需要對工作場景進行教學情境的重塑，在“簡單電子線路設計與制作”的課堂教學設計中，教師使用人工智能工具豆包[10]，查詢并形成可視化圖片和思維導圖，形象地描述和展現CAD設計助理工程師的崗位知識和技能需求。基于工作崗位的“工作”場景要求，教師通過AI工具豆包輸入場景描述，形成相關的場景圖片或視頻，通過這些可視化手段的展示，讓學生身臨其境感受工作場景，從而達到明確學習內容的目的。同時，也能把工學一體的學習模式有效地與工作模式聯系起來，達到“工”和“學”融合的目的。

2.4利用人工智能和可視化融合手段優化工學一體化教學過程

“簡單電子線路設計與制作”課程中，教師利用XMind工具繪制任務導圖，讓學習任務可視化，最后引導學生自主完成“明確任務”的學習環節。

“制定計劃”學習環節中，學生利用交互式平臺“學習通”將小組的計劃上傳，利用學習通平臺互動交流，對計劃進行可視化的評價。

學生在AI驅動的可視化平臺Proteus軟件完成電路原理圖的繪制，仿真運行時生成錯誤報表或電路運行結果，通過錯誤報表進行電路優化，再通過電路運行結果查看是否符合預期設計結果要求，最后優化參數后進入實體實操。

學生通過仿真軟件的可行性驗證完成“計劃審定”后，再利用AltiumDesigner畫圖軟件中的3D模型對畫好的電路進行實物模擬，讓學生明晰電路圖中的電路符號的元器件實物，增強學生的識圖和實物識別能力。

“簡單電子線路設計與制作”課程要求學生會制作PCB板，并能掌握調試電路板的方法步驟，學生通過登錄100維爾教育網，查看該課程在平臺中電路板調試的3D動畫演示，根據演示過程掌握電路板調試的方法和步驟。這種可視化的平臺能更好地激發學生自主學習的興趣，并且對于接受度不同的學生，通過反復觀看3D演示動畫進行掌握度的深化。

2.5評價機制從“結果判定”到“過程可視化”的創新2.5.1過程數據智能采集與分析通過智能終端、學習通平臺實時采

集學生的全流程學習數據，包括課堂互動、作業完成軌跡、實驗操作步驟、小組討論發言等。及時利用AI工具準確收集學生的過程數據，在評價環節中，突破傳統評價中“人工記錄不全、主觀遺漏”的局限，AI通過圖像識別、自然語言處理、行為序列分析1等技術，將碎片化過程數據轉化為結構化信息，完整還原學習過程細節。

2.5.2過程性表現評估環節

基于預設的評價指標，AI對采集的過程數據進行多維度分析，生成動態評估結果。對技能類學習，如電路的繪制、電路板的焊接，通過動作識別技術比對標準流程，實時標注操作偏差，并量化偏差程度。對協作類學習，通過分析小組討論的語言互動數據，評估個體在團隊中的角色及協作有效性。

2.5.3評價結果反饋與優化環節

將過程性評估結果轉化為可視化報告，并生成針對性改進建議。這種方式為學生提供“過程 + 結果”的雙重反饋，同時為教師提供教學調整依據，通過分析班級整體的過程數據，指出共性問題，輔助教師優化教學環節。

2.6教學效果分析

通過對學生在實踐項目中運用人工智能和可視化工具解決問題的過程進行觀察和分析，以及對學生提交的學習成果總結報告進行評估發現，學生的自主學習興趣不僅得到提升，邏輯思維、發散思維和創新思維能力也得到了有效鍛煉和提升。具體數據如表1所示。

3.遇到的問題

人工智能和可視化的融合對于工學一體化教學，雖然能夠提高學習效率，推動課程的有效進行，但是也存在一些問題。

第一，這種融合方式可能會削弱學生閱讀文字的能力。人工智能和可視化的融合，大部分是以圖片、視頻、圖表的形式進行展示，因此當學生適應并且習慣這種學習模式時，便會削弱他們閱讀文字的能力，從而更加依賴可視化的展示結果。

第二，基于電子專業的可視化工具比較單一。在教學中，電子專業的理論性強，不好理解，導致可視化工具有時候無法非常形象直觀地展示出來，并且專業的可視化工具相對比較單一，電路圖的理解通過仿真軟件，但是仿真軟件對理論的依賴也是比較大的，導致對理論的學習在利用可視化學習方法時出現明顯的漏洞。

表1教學效果分析

第三，教師技術能力參差不齊。相關的教師缺乏AI和可視化技術的交叉培訓，能獨立部署AI輔助教學工具的教師比例較低。學生素養差異比較大，導致學生對人工智能和可視化工具的利用和理解程度不一，學生的主動學習意愿不強，習慣被動式的教學，對交互式的教學適應性差。

結語

盡管人工智能和可視化融合在教學中的應用已經取得一些有效的方法和成果，但還需要不斷地探索和完善。在未來的教學實踐中，教師應進一步加強對人工智能和可視化工具的研究和應用，結合電子專業課程特點和學生實際情況，開發出更加多樣化、個性化的教學資源和教學活動。同時，要注重培養學生自主運用可視化工具進行學習和思考的習慣，使學生能夠將這種方法遷移到今后的學習和工作中，為學生的可持續發展奠定堅實的基礎。 □

參考文獻

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作者簡介：張曉燕，本科，在職研究生，講師，417688742@qq.com，研究方向：電子方面。