基于人工智能的高校實驗教學模式智能化探索

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A

0 引言

教育作為國家核心競爭力的重要組成部分，在新一輪科技革命與產業變革中扮演著關鍵角色。實驗教學作為高等教育中培養學生實踐能力和創新精神的重要環節，其質量直接影響人才培養成效。隨著人工智能技術的迅猛發展，智能教育已成為教育變革的重要方向。將人工智能技術與實驗教學深度融合，不僅是技術發展的必然趨勢，也是提升教育質量的戰略選擇。人工智能憑借其強大的數據處理能力、自適應學習算法以及智能交互功能，能夠有效解決傳統實驗教學中存在的資源配置不均、教學方法單一及評價反饋滯后等問題，為實驗教學帶來全新的智能化變革路徑。

1人工智能賦能實驗教學的理論基礎與發展現狀

人工智能賦能實驗教學智能化模式的理論基礎主要來自教育信息化理論、建構主義學習理論以及人機協同理論的深度整合[1]。教育信息化理論強調技術與教育深度融合，推動實驗教學從傳統的“教師演示-學生模仿”向“智能引導-自主探究”轉變。建構主義學習理論著重強調學習者在特定實驗情境中通過主動操作與探索構建知識體系，人工智能技術通過提供沉浸式虛擬實驗環境、智能化操作指導和個性化反饋機制，為學習者的知識建構過程提供精準支撐。人機協同理論則指導實驗教學形成“教師-學生-智能系統”三元協同的新型教學生態，充分發揮人類教師的情感引導與價值塑造優勢以及人工智能在數據分析、模式識別和精準評估方面的技術優勢。從發展現狀來看，某大學“化工熱力學”課程構建的“ HI+ AI”智慧教學新范式通過AI助教系統實現24小時智能輔導，學生平均使用時長達8小時，顯著提升了實驗教學效果。美國麻省理工學院開發的基于機器學習算法的智能實驗輔導系統能夠實時捕捉學生實驗操作軌跡，動態調整實驗難度與指導策略，實現了對學生實驗能力的多維度精準評估與個性化指導[2]這些實踐表明，人工智能技術正在推動實驗教學從標準化、統一化向智能化、個性化轉型。

2傳統實驗教學面臨的智能化轉型困境

2.1實驗資源配置效率低下的深層次矛盾

在傳統實驗教學環境中，實驗資源配置主要依靠人工調度和經驗判斷，存在效率低下與分配不均的顯著問題。高校實驗室通常擁有大量儀器設備和實驗材料，這些資源需要進行合理調度與管理。傳統人工調度方式不僅效率低下，還容易出現資源浪費或分配不均的情況。實驗設備使用率監測缺乏實時性，設備閑置與過度使用并存現象普遍存在。實驗耗材需求預測準確性不足，庫存積壓或短缺情況頻繁發生。實驗空間分配缺乏科學依據，高峰時段資源緊張和低峰時段資源閑置的突出問題并存。設備維護多采用定期檢查或故障后維修模式，缺乏基于數據驅動的預測性維護機制，影響了實驗教學的連續性和可靠性。實驗資源利用數據分析能力薄弱，管理系統無法為教學決策提供有效的數據支撐，難以實現資源配置的動態優化和精準匹配。資源共享機制不完善，校內外實驗資源整合程度較低，優質資源未能實現有效輻射，制約了實驗教學質量的整體提升。

2.2個性化教學供給與多元化需求失衡

傳統實驗教學模式采用統一的教學標準和固定的學習進度，這種模式很難滿足學生個體差異化的學習需求。雖然學習資源的獲取途徑日益多樣化，但是信息時代知識與學習資源的爆炸性增長使學習者面臨新的挑戰。實驗教學內容設計缺乏針對不同認知水平和學習風格學生的差異化方案[3]，學生的知識背景、操作能力和學習偏好等個體特征未能得到充分考慮。實驗項目推薦機制缺乏智能化支撐，系統無法根據學生的學習歷史和能力水平提供個性化的實驗選擇。學習路徑規劃依賴教師的主觀經驗，教學過程缺作者簡介：吳小榮（1978—），女，講師，學士；研究方向：經濟管理，信息化管理。

乏基于學習分析技術的科學指導。實驗難度梯度設置不夠精細，部分學生面臨過大的挑戰而產生挫折感，另一部分學生則因挑戰不足而失去學習動力。教學過程缺乏動態調整機制，教師無法根據學生的實時學習表現和反饋及時調整教學策略。學習者模型構建不夠完善，教學系統對學生認知特征和行為模式的深度挖掘能力不足。這些問題制約了個性化教學服務的精準度和有效性。

2.3實驗過程評價反饋的時效性缺失

傳統實驗教學評價體系存在時效性差、評價維度單一以及個性化程度低等諸多問題。在傳統實驗教學過程中，教師面對數量眾多的學生時，很難掌握每一個學生的具體學習情況并給予細致且及時的評價。評價過程主要依賴教師的主觀觀察和期末實驗報告，缺乏對學生實驗操作過程的實時監測與分析。評價標準相對固化，現有體系難以捕捉學生在實驗過程中的創新思維和問題解決能力。反饋機制存在滯后性，學生通常在實驗結束后很長時間才能獲得評價結果，使學生錯失了及時糾正和改進的最佳時機。評價數據采集手段較為有限，評價方式主要局限于結果性評價，缺乏對學習過程的全面記錄和分析。個性化指導存在不足，教師難以為每個學生提供針對性的改進建議和學習支持，影響了實驗教學的育人效果。評價算法適配性不足，傳統評價方式無法有效處理多模態數據，難以實現智能化診斷與精準化干預。這些問題制約了以評促學教育理念的深人實施。

2.4實驗教學環境虛實融合的局限性壁壘

傳統實驗教學環境主要依賴物理實驗室與實體設備，存在時空限制、安全風險以及成本約束等方面的問題。虛擬仿真實驗教學能夠有效解決傳統實驗教學在資源、安全、周期和成本等方面的局限。這種教學方式適用于戶外考古實驗、汽車碰撞試驗、鮮花栽培與花期調控等不同學科的實驗項目。高危險性實驗、高成本實驗和稀有現象觀察實驗在傳統環境下難以開展，這些限制縮小了實驗教學的覆蓋范圍并影響了教學深度。實驗環境的可重復性和可控性不足，實驗條件的標準化程度有待進一步提升。遠程實驗教學能力較為薄弱，特殊情況下難以保證實驗教學的正常開展。虛擬仿真技術的應用程度不夠高，現有系統缺乏與物理實驗環境的有機融合，未能充分發揮虛實結合的教學優勢。實驗場景的沉浸感和交互性比較有限，影響了學生的學習體驗和實驗教學效果?？鐣r空協同實驗能力不足，制約了實驗教學的靈活性和教學開放性。數字孿生技術的應用較為滯后，物理世界與數字世界的無縫連接尚未實現，限制了實驗教學環境的智能化水平和創新潛力。

3人工智能驅動的實驗教學智能化重構

3.1基于大數據的實驗資源智能調度體系

智能化實驗教學資源配置模式是人工智能賦能實驗教學的關鍵支撐。該模式借助大數據分析與機器學習算法，實現實驗設備、實驗耗材和實驗空間的優化調度與精準分配。傳統實驗教學環境中的資源配置常面臨人工調度效率低下、資源閑置率高且分配不均等諸多問題。智能配置系統可依據歷史使用數據與實時監測信息，對實驗資源進行動態調度與優化分配。

該模式的核心是建立覆蓋資源全生命周期的智能監控系統。系統通過部署物聯網傳感器與智能攝像頭，對實驗資源進行實時監測并采集設備使用狀態、實驗材料消耗和實驗室環境參數等多維數據，再借助深度學習算法對數據進行分析與挖掘。通過這些分析，實現對資源使用效率和實驗教學需求的精準預測。智能化資源配置模式具有自主調度與預測性維護2大核心功能[4]。自主調度功能能依據教學計劃、實驗規模以及學生預約情況自動分配最合適的實驗設備與空間資源。預測性維護功能可通過分析設備運行數據預判潛在故障風險并提前安排維護與更新來避免因設備突發故障造成教學中斷。和傳統定期檢查或故障后維修相比，這種智能化配置模式能顯著提升資源利用效率、減少維護成本并確保實驗教學的連續性與可靠性。

3.2認知畫像驅動的個性化學習路徑設計

個性化實驗學習路徑設計模式屬于人工智能賦能實驗教學的核心創新內容。該模式對學習者認知特征和行為數據進行深度挖掘，從而為不同學習者提供定制化的實驗學習方案。傳統實驗教學采用統一標準和固定進度開展教學，很難滿足學生個體差異化的學習需求。基于人工智能的個性化學習路徑設計打破了這一局限。該模式依靠學習分析技術和推薦算法構建學習者模型。模型涵蓋學生知識背景、認知水平、學習風格和實驗操作能力等維度。系統能實時跟蹤學生實驗學習過程中的操作行為與知識掌握程度，形成動態更新的學習畫像。依據這些數據，系統通過知識圖譜技術構建實驗知識點之間的關聯網絡，借助智能推薦算法為學生精準匹配適合其認知水平的實驗項目與操作指導。在實驗執行過程中，智能系統可根據學生操作反饋動態調整實驗難度與進度，針對薄弱環節提供強化練習，這種“千人千面”的學習路徑設計顯著提升了學生實驗學習的參與度與成效[5]。智能算法能夠識別學生的認知負荷臨界點，在保持適度挑戰性的同時避免學生產生挫折感，引導學生在最近發展區內進行有效學習并培養其自主探究能力與創新思維。

3.3多模態感知的實時智能評價與反饋

實時智能評價與反饋模式是人工智能賦能實驗教學的關鍵創新點。該模式通過構建智能評價模型和指標體系，實現對學生實驗過程與結果的精準評估和及時反饋。傳統實驗教學評價存在時效性差、評價維度單一和個性化程度低等問題。智能評價模式通過多模態感知技術捕捉學生實驗操作行為，收集交互型、數值型、文本型以及圖像型等多維數據。運用語義分析和計算機視覺等人工智能技術對學生實驗操作規范性、結果準確性與創新性進行全方位評估，系統可實時分析學生實驗操作潛在錯誤與知識理解偏差并自動生成有針對性的指導建議，幫助學生及時調整實驗策略與操作方法。智能評價系統還通過深度學習算法構建預測模型，分析學生實驗表現與學習軌跡數據、預判其知識掌握水平與能力發展趨勢，為教師提供翔實教學決策支持信息。這種實時、多維、個性化評價反饋機制顯著提升了實驗教學針對性與有效性，讓評價過程從結果導向變為過程導向、從單一標準變為多元評價，真正實現以評促學、以評促教教育評價理念。

3.4沉浸式虛實融合實驗環境構建

虛實融合實驗環境構建模式是人工智能賦能實驗教學的重要技術支撐。該模式通過整合虛擬仿真技術和物理實驗環境，構建沉浸式、交互式、智能化的實驗學習新空間。該模式突破了傳統實驗教學中的時空限制和安全風險，能讓學生開展高危、高成本或難以觀察的實驗項目。虛實融合環境依托計算機圖形學、人工智能和物聯網技術，實現物理世界與數字世界的無縫聯接，學生可借助頭戴式顯示設備或智能終端進入虛擬實驗場景，并與實驗對象自然交互。系統采用智能仿真算法對實驗過程進行實時計算與渲染，以確保虛擬實驗和真實實驗在物理規律與結果表現上高度一致。人工智能技術在這一環境中扮演關鍵角色，通過深度學習算法對學生行為進行識別分析，并提供智能引導與個性化輔助，同時利用知識圖譜與大語言模型技術解答學生實驗過程中的疑問，并提供實時知識支持與操作指導。虛實融合環境還支持多人協同實驗，學生和教師能夠在同一虛擬空間中進行實時交流與協作，突破地理限制，為遠程實驗教學提供有力支持，如圖1所示。

圖1人工智能賦能實驗教學的多維度模式架構

4人工智能賦能實驗教學的實施機制

4.1跨學科知識融合的實驗教學創新機制

跨學科知識融合的實驗教學創新策略旨在打破傳統學科之間的壁壘。該策略借助人工智能技術，構建多元知識交叉融合的實驗教學全新生態。當下社會發展對復合型人才的需求不斷增加，單一學科知識體系很難滿足解決復雜問題的能力要求，而人工智能技術依靠其強大的知識表示與推理能力，為實驗教學的跨學科融合提供了技術方面的支撐?；谥R圖譜技術，實驗教學平臺能夠構建包含多學科知識點及其關聯關系的網絡結構，達成化學、物理、生物、計算機等學科知識的有機整合與關聯呈現。通過語義分析與智能推理，系統能夠識別不同學科之間的知識聯系，設計出跨學科的實驗項目，引導學生從多維視角去理解科學問題。在此基礎之上，智能推薦系統能依據學生已有的知識結構與學習進度，精準推送跨學科的學習資源，形成以問題為導向、多學科協同解決的實驗教學模式。這種跨學科融合策略利用智能技術整合不同領域的專業資源與教學方法，培養學生綜合運用多學科知識解決復雜問題的能力，為創新型人才培養提供了全新的途徑。

4.2大數據驅動的實驗教學決策優化

大數據分析驅動的實驗教學決策策略是人工智能賦能實驗教學的重要途徑。該策略通過對海量教學數據的挖掘與分析，為實驗教學提供精準決策支持。實驗教學過程會產生大量多維度數據，涵蓋學生實驗操作軌跡、設備使用狀態、學習行為模式和評價反饋信息等。這些數據蘊含著豐富的教學規律與學習特征[6]?；诖髷祿夹g與機器學習算法，智能分析系統可從非結構化數據中提取有價值信息模式，識別影響實驗教學效果的關鍵因素并構建預測模型。通過對歷史教學數據深度挖掘，系統能自動發現教學過程問題點與優化空間，如實驗設計合理性、教學資源利用效率和學生掌握難點等，決策支持系統依據數據分析結果為教師提供具體教學改進建議，比如調整實驗內容難度、優化實驗流程設計和個性化輔導策略等，同時智能化數據看板可直觀呈現教學質量監測指標，實現實驗教學過程實時監控與動態調整。這種數據驅動決策機制把傳統經驗型教學決策轉變為科學化、精準化數據決策，顯著提升實驗教學針對性與有效性。

4.3師生機協同的智能輔導與交互

人機協同的智能輔導與交互策略屬于人工智能賦能實驗教學的核心環節，如圖2所示。該策略通過構建“師-生-機”三元交互體系，實現教學資源與學習過程的深度智能化。傳統實驗教學中，教師面臨學生數量多、個體差異大且教學資源有限的挑戰，很難提供精細化輔導。引入人工智能技術能使實驗教學突破時空限制，形成人機協同的新型教學生態。某大學“化工熱力學\"課程\"HI + AI\"教學創新實踐充分體現這一策略價值，課程團隊構建覆蓋“課前-課中-課后”全周期的AI學習空間，配備由教師虛擬形象主講的數字人授課系統，提供24小時智能輔導“熱力學助教”。該智能助教具備知識點答疑、主動出題、題目答疑、手寫公式識別與推導等多項功能，可依據學生個體需求提供精準化學習支持，課堂教學里教師引導學生分析AI解答不足之處，通過“師-生-機”協同討論培養學生批判性思維能力，這種人機協同模式發揮了人工智能在知識表達問題解析方面的優勢，保留了教師在情感支持價值引導方面的不可替代性，讓教學效果顯著提升。據統計，該課程學生平均使用時長達8小時，實現了大規模個性化人才培養。

圖2人工智能賦能實驗教學實施路徑

5結語

人工智能賦能實驗教學智能化是高等教育適應新技術發展的必然選擇，其核心在于構建以學生為中心的智慧學習生態系統。通過智能化資源配置、個性化學習路徑設計、實時評價反饋以及虛實融合環境構建等多維度模式創新，實驗教學正邁向更加開放與靈活且富有創造性的智能化新階段。未來，隨著人工智能技術的持續迭代與教育理念的深人變革，實驗教學智能化將進一步深化，但教育應始終應堅持“以人為本”的理念，在發揮技術優勢的同時注重學生主體性培養與教師引導作用。只有實現技術賦能與人文關懷的有機統一，才能共同推進高等教育質量與創新人才培養質量的全面提升。

參考文獻

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[5]邊婧，曹銳.“人工智能+”時代成果導向的人工智能課程改革實踐[J].計算機教育，2025（5）：60-64.[6]林寶燈，梅雄杰.人工智能視域下高校實驗教學創新路徑探[J].廣西職業師范學院學報，2025（2）：1-10.

（編輯戴啟潤）

Intelligent exploration of experimental teaching mode based on artificial intelligence

WU Xiaorong （Nanchang Institute of Technology，Nanchang 33O1O8， China）

Abstract：Artificial intelligence technology，with itspowerful data processing capabilityand intellgent algorithms，is profoundly changing theexperimental teaching model of collegesanduniversities.With theacceleration of the development trendof intellgent education，artificial intelligence playsan ireplaceable enablingrole in experimental teaching.Inviewof thediffculties facedbytraditional experimental teaching inintelligenttransformation，suchas ineficientresource alocation，imbalanced personalized teaching supply，lackof timelinessof evaluation feedback，and limitationsofvirtual-realintegration，anartificial intellgence-drivenintelligentreconstructionframeworkfor experimental teaching is constructed.This paper proposes systematic solutions such as inteligent resource scheduling based onbig data，personalizedlearning path design driven bycognitive portraits，real-timeintelligentevaluation feedback basedon multimodal perception，and constructionof an immersive virtual-real integration environment，to promote the transformation of experimental teaching towards intelligence and personalization.

Keywords：artificial intelligence；experimental teaching;；intelligentmode;virtual andrealfusion；manmachine collaboration