人工智能背景下大學實驗課程探析

隨著科技的突飛猛進，人工智能成了當今時代的關鍵技術，廣泛滲透到各個領域。在高等教育領域，人工智能技術的應用重構了教育生態。作為培養學生實踐能力、創新思維和科學素養的重要環節，大學實驗課程也不可避免地受到人工智能的深刻影響。人工智能一方面為實驗課程的教學提供了新的教學手段、資源、方法，能夠促進實驗教學效率與質量的提升；另一方面，它也給傳統的實驗教學模式帶來了前所未有的挑戰。如何利用人工智能的優勢，攻克相關難題，優化大學實驗課程體系，是高等教育工作者亟待研究[1]和解決的重要課題‘\"

一、大學實驗課程人工智能應用現狀

（一）虛擬仿真實驗的廣泛開展

以AI為支撐，打造高度逼真的虛擬實驗場所，讓學生在虛擬化實驗情境中進行實驗操作。不少高等教育機構在理工實驗教學中采用了虛擬仿真實驗手段，在機械工程實驗領域，借助虛擬仿真軟件，學生可對機械部件的組裝、運作及調試進行模擬實驗；在化學實驗領域，復現各類化學反應的過程，降低實驗風險與成本壓力。以某大學化學學院為例，通過虛擬仿真實驗，學生對化學反應原理的掌握水平顯著提升，實驗操作的精確性與規范標準大幅提高，開展虛擬仿真實驗，學生可分階段進行實驗考察，對多種參數與條件進行實驗性探索，深化對實驗原理及操作步驟的理解，同時也降低了實驗設備磨損與對實驗場所的依賴 1 [2] C

（二）智能教學輔助系統的應用

人工智能技術賦能的教學輔助系統，為師生量身打造教學輔導服務。在實驗性課程環節，該系統可依據學生進度、知識掌握情況及實驗表現，為學生提供匹配的學習資料包、實驗影片、案例研討、習題集等，協助學生攻克知識盲點，提升實驗技巧水平，借助智能教學輔助系統，教師得以對學生實驗數據進行實時跟蹤及分析，觀察學生實驗步驟及面臨的困境，從而及時調整教學策略，實施針對性輔導。如智能教學輔助系統被某高校電子信息工程實驗課程采納為教學輔助手段后，教師能敏捷捕捉電路實驗中學生普遍存在的實驗盲區，[③]實施深入講解及示范實操，教學成果顯著提升

（三）實驗設備的智能化升級

若干高校對實驗設備實施了智能化改造與升級，賦予其自動執行、智能監控與數據分析的能力，若干智能實驗器械能自動采集實驗數據，采用內置智能算法對數據進行實時解析與操作，編制實驗成效論文摘要集。這樣的舉措極大地提升了實驗數據的精確性與可靠性，學生處理數據的時間成本降低，引導學生將更多的精力投入到實驗成果的深入剖析與交流中。某所材料科學實驗室采用的智能檢測系統，自動執行材料性能檢驗程序，對測試數據進行深度挖掘與剖析，為學生材料特[4]性研究提供了堅實后盾

二、人工智能給大學實驗課程帶來的機遇

（一）提升實驗教學效果

實驗原理與流程展示因AI技術而呈現出新面貌，依托虛擬仿真技術形成的實驗體系，將理論層面的抽象概念轉化為可操作的具象情境，學生借助虛擬實驗裝置執行實驗，審視實驗現象的動態變化軌跡，闡釋變量間的相互依存機制，借助動畫演示工具剖析實驗操作，按序描述各操作階段的功能與相互關系。三維建模技術實現了實驗樣本多角度審視，剖析內部結構與外部特征的內在聯系，智能教學輔助系統可跟蹤學生實驗操作動態，挖掘其知識盲區，自動傳遞相關原理講解資料及相似實驗樣本，系統實時跟蹤學生實驗進展，當操作偏離既定軌跡時，便引導學生挖掘問題起因。學生可從系統中獲取與自身學習進度相匹配的實驗項目，基礎較弱的學生需從基礎操作訓練開始，優秀學生可實施綜合實驗，系統為其提供特色化教學支撐[5]

（二）優化實驗資源配置

實驗資源管理借助AI技術實現調度與優化，系統集成了學生實驗需求與實驗室設備使用情況的相關數據，設備作業自動化編制流程修訂。系統針對實驗項目所需設備與學生規模等關鍵參數，合理規劃實驗時間，避免同一設備在特定時間段的集中操作，以實現閑置資源的有效整合與全面效能釋放。仿真實驗平臺可模擬實際實驗的操作步驟與結果展示，學生借助虛擬手段完成基礎實驗技能培養，降低對實體設施的依賴頻次，探討消耗型實驗用品的使用，虛擬實驗可充當實體實驗的替代品，降低物料采購的量級，采用數據解析技術對實驗設備使用記錄進行歸納，統計各類設備的使用時長及故障發生頻率等數據，明確設備維護與更新的要求，審視不同實驗課程的學生參與度及作業完成質量等核心要素，對實驗課程開設頻次及資源投入比例進行精細化調整。

（三）培養學生的創新能力和適應未來工作的能力

人工智能背景下，實驗課程為學生開辟了多元化的創新實踐空間，虛擬實驗平臺突破實體實驗的禁錮，倡導學生自主調整實驗參數，嘗試采用不同操作路徑，學生于虛擬空間大膽實施實驗布局，無須顧及器械磨損及安全隱患，反復檢驗實驗構想的合理性。系統翔實捕捉了學生每次實驗的軌跡與成效，記錄實驗過程日志，便于學生對多種計劃進行優劣剖析。實驗課程采用AI工具進行技能鍛煉，學生經歷數據采集、算法選取、模型制作等階段，明晰了技術實施基本邏輯，整合專業范疇的實驗性課題。學生借助人工智能手段分析實驗資料，剖析繁雜議題，構建應對機制，此類實踐與行業實際工作狀況緊密銜接，使學生把握人工智能在專業領域的應用途徑。企業參與研發的實驗項目與實際工作需求無縫對接，項目執行中，學生積累的技術應用技巧與問題應對實戰經歷，提升了崗位契合度。

三、人工智能給大學實驗課程帶來的挑戰

（一）對傳統教學模式的沖擊

人工智能的引入打破了傳統實驗教學中教師主導、學生被動接受的教學模式，步入教學新階段，教師定位由知識傳授者轉變為學習引導者、組織者，教師需在理念、教學手段、信息技術應用上實現更高目標。若干教師行列中，或許不易適應此角色之變，依舊采用傳統教學法，人工智能技術在實驗教學中的應用潛力未能得到充分展現，監管與引導存在缺陷。學生在自主學習中，常面臨動力短缺、路徑偏移的難題，諸如某些線上線下融合的實驗課程和實驗實踐中，若干學生對網絡學習資源過分依賴，缺少主動思維與實際行動的動力，干擾了學習成效。

（二）數據安全與倫理問題

實驗課程教學通過AI技術的應用探索，收集了大量的學生基本信息、實驗成果及相關數據。此等資料關涉學生隱私及學業表現，若數據安全防護體系存在漏洞，數據外泄隱患明顯，則出現篡改問題的綜合征現象，將對學生及學校產生惡劣影響。人工智能算法設計及實施可能面臨倫理困境，若采用存在瑕疵的智能算法實施步驟，學生可能面臨不公的鑒定體系。如某高校采用智能教學評價系統之際，算法編制存在疏漏，對某些學生評價結果存在誤差，激起師生及家長的不滿情緒。

（三）技術更新換代快帶來的挑戰

人工智能技術快速發展，新的算法、工具和應用層出不窮。這就要求高校對實驗課程內容、教學設備及時更新，跟上技術發展的步伐。然而，高校實驗課程改革和設備更新往往受資金、師資等方面的限制，難以快速適應技術的快速變化。如果實驗課程內容落后于人工智能技術的發展，那么，學生學習到的知識、技能將不能滿足實際需要，影響人才培養質量。比如，部分高校人工智能相關的實驗課內容仍關注傳統的機器學習算法，而對近年來發展較為迅速的深度學習、強化學習等前沿技術涉及較少，導致學生畢業后在相關領域的競爭力不足。

四、大學實驗課程的人工智能時代改革策略

（一）加強教師培訓，提高教師的人工智能素養和教學能力

高校要建立系統化的教師人工智能技術培訓體系。培訓內容包括虛擬仿真實驗平臺的架構認知、功能模塊操作及故障排查，智能教學輔助系統的參數設置、數據調取及結果分析，人工智能基礎算法的邏輯結構、適用場景及在實驗教學中的嵌入方式等。培訓形式采取理論講解與實操演練相結合的方式，設置專門的實驗教學場景模擬環節，由教師在模擬環境中完成人工智能工具的應用流程。建立教師教學能力提升跟蹤機制，通過定期的教學實踐觀察和成果反饋評價培訓效果。支持教師申報人工智能與實驗教學融合相關的教研項目，搭建校內教學經驗交流平臺，鼓勵教師分享人工智能技術應用于實驗課程的實踐案例，推動形成教學研究與實踐改進的閉環。與人工智能領域的學術機構建立合作關系，引入外部專家資源參與教師培訓課程設計，組織教師進入相關科研機構的實驗教學現場觀摩學習。

（二）建立健全數據安全管理機制，關注人工智能倫理問題

高校構建覆蓋實驗教學全流程的數據安全管控體系，明確數據采集的權限界限，規范數據存儲介質類型及保留期限，優化數據應用審批流程的操作要求，規范數據共享的規則與限制性邊界，在數據加工階段融入身份驗證體系，對實驗數據檢索者實施權限分類，實施操作日志跟蹤方案，全程跟蹤數據流轉的痕跡。周期性實施數據安全審核，對存儲介質進行安全漏洞審查，對加密系統數據實施強度驗證，在實驗課程中增設人工智能倫理模塊，教學活動中融入特定討論階段，分析實驗數據應用、算法決策等場景可能存在的道德難題，形成倫理審批體系，對采用人工智能技術的實驗研究進行預審，審視其設計是否合乎倫理要求，引導教師投身人工智能倫理教育研討活動，制定倫理教育內容的標準化手冊，堅持倫理教學的連貫性與統一性。

（三）動態更新實驗課程內容，保持與人工智能技術發展同步

高校組建實驗課程內容更新專業團隊，集結學科領頭雁、教學精英及行業高手，持續追蹤人工智能在各學科領域的應用進展，構建課程內容評價模型，對實驗項目進行定期的系統梳理，評估其與現有技術進步的契合度，參照評估結果對實驗項目配置作出調整。將人工智能領域的最新應用范例引入實驗課程教學，構建貼合實際應用場景的集成實驗計劃，組建AI企業合作聯盟，形成實踐教學資源庫，采納企業實際操作案例與技術文件集，在實驗課程中實施企業參與項目，安排企業技術骨干承擔部分實驗授課工作，解析技術實施中的具體問題及解決途徑，建立校企合作的實驗課程開發長效機制，定期組織課程編制研討活動，緊跟行業技術革新步伐，同步調整實驗課程指導文件。

（四）完善實驗教學評價體系，適應人工智能時代的教學需求

高校構建多維度實驗教學效果評價體系，將實驗方案制訂、實驗操作流程、實驗數據整理、結果分析報告等內容納入評估范疇。智能教學平臺對學生實驗操作行為進行數據采集，涉及操作流程的完整性、核心環節的完成效果、問題解決思路的選擇等，制作過程評價日志。實施多主體評價的執行路徑，開展學生實驗成果互評反饋，邀請行業專家對實驗項目進行總結性評審，教師評價與最終評定結果相整合。建立教學實驗效果反饋模型，將評審成效轉化為具體改進路徑，資訊由平臺發送至學生終端，開通評價結果異議反饋途徑，學生有權就評價過程中的疑問表達意見，指派相關成員復查并給出清晰反饋，構建評價系統動態優化的路徑，跟隨實驗教學目標調整與科技進步步伐，周期性地對評價準則的權重分配及評定手段作出調整。

結束語

人工智能技術的發展給大學實驗課程帶來機遇和挑戰。充分發揮人工智能技術的作用，如建立虛擬仿真實驗、智能教學輔助系統、實驗設備的智能化升級等，可以提高實驗教學效果，優化實驗資源配置，培養學生的創新能力和應對未來工作的能力。但是在應用過程中也面臨著對傳統教學模式的沖擊、數據安全與倫理問題、技術更新換代快等問題。為適應人工智能時代的發展需求，高校要強化教師培訓，提升教師的人工智能素養和教學能力；要建立健全數據安全管理機制，關注人工智能倫理問題；要動態更新實驗課程內容，保持與人工智能技術發展同步；要完善實驗教學評價體系，適應人工智能時代的教學需求。只有這樣，才能在人工智能背景下推動大學實驗課程的改革與發展，提高實驗教學質量，為社會培養出更多具有創新精神和實踐能力的高素質人才。在未來的研究中，還需進一步深入探討人工智能與大學實驗課程融合的具體模式和方法，以及如何更好地應對融合過程中出現的新問題，不斷完善大學實驗課程體系，使其更好地服務于人才培養目標。

參考文獻

[1]曾春華，王旭明，李敬源.數智化背景下大學物理實驗課程的實踐育人路徑探索[/OL].物理與工程，1-4[2025-07-16].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.4483.O3.20250627.1141.002.html.

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[3]張偉，陳龍，賈應智.大學計算機基礎課中的人工智能實驗案例設計[].計算機教育，2021（5）：65-68

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[5]汪紅，唐菀，劉科.智能科學與技術專業機器人課程體系建設[].計算機教育，2019（10）：74-76.

作者簡介

朱磊（1983—），男，漢族，河南開封人，鄭州輕工業大學，初級，碩士。研究方向：通信工程，大學思想政治教育。