摘要: 人工智能技术的迅猛发展正推动着高等教育领域的教学改革，尤其在《涂装工艺学》这类与制造业紧密相关的课程中，其影响更为显著。本教改论文立足于人工智能背景，针对当前《涂装工艺学》教学中理论与实践脱节、教学手段单一等问题，提出了一系列教学改革方案。论文内容聚焦于教学内容、教学方法及教学评价体系的全面革新。在教学内容上，首次构建了“AI + 涂装工艺”的三维教学改革模型，将机器学习算法、虚拟仿真技术等人工智能工具深度嵌入课程体系，并联合企业搭建“数字孪生”实训平台，实现理论与实践的深度融合。教学方法上，引入虚拟现实技术构建沉浸式实践操作环境，开发智能教学支持系统以实现个性化学习路径规划，通过多源数据采集与智能分析，提升教学效率与精准度。教学评价体系则构建了基于物联网与人工智能的数据采集系统，融合监督学习与深度学习技术，形成多维度、动态化的评价指标体系，确保评价结果的科学性与时效性。
Abstract: The rapid development of artificial intelligence (AI) technology is driving pedagogical reforms in higher education, particularly in courses closely related to manufacturing, such as Coating Technology. This educational reform paper, grounded in AI, addresses the current disconnect between theory and practice and the monotony of teaching methods in Coating Technology by proposing a series of reform proposals. The paper focuses on comprehensive innovations in teaching content, teaching methods, and the teaching evaluation system. Regarding teaching content, it constructs a three-dimensional AI + Coating Technology teaching reform model, deeply embedding AI tools such as machine learning algorithms and virtual simulation technology into the curriculum. Furthermore, it collaborates with enterprises to build a “digital twin” training platform, achieving a deep integration of theory and practice. Regarding teaching methods, it introduces virtual reality technology to create an immersive practical environment, develops an intelligent teaching support system to enable personalized learning path planning, and improves teaching efficiency and accuracy through multi-source data collection and intelligent analysis. The teaching evaluation system incorporates a data collection system based on the Internet of Things and AI, integrating supervised learning and deep learning techniques to form a multi-dimensional, dynamic evaluation index system to ensure the scientific and timely evaluation results.
1. 引言
涂装工艺学课程的重要性在于系统传授表面处理技术，培养学生在产品美观性、防腐保护及工艺优化方面的专业能力，为制造业输送核心人才[1]-[3]。如今，人工智能技术的快速发展正深刻重构高等教育的课程体系与教学模式，其与专业学科的深度融合已成为教育创新的重要方向[4]-[6]。在制造业智能化转型背景下，《涂装工艺学》作为连接材料科学与工程技术的交叉学科，其教学内容与方法亟待突破传统框架。当前涂装工艺教学普遍面临理论与实践脱节、教学手段单一等问题，难以满足智能喷涂设备研发、涂装缺陷智能诊断等新兴岗位对复合型人才的需求。这一矛盾在涂装课程中尤为突出，现有教学模式未能有效整合行业新技术标准，导致人才培养与产业需求存在结构性错位。人工智能技术为涂装工艺教学改革提供了新的突破口。虚拟现实技术通过构建交互式三维动态场景，可实现涂装工艺流程的沉浸式模拟教学，使学生直观掌握喷涂参数调控、涂层质量检测等核心技能。研究表明，多源信息融合的虚拟现实技术虽在艺术绘画领域应用尚存技术壁垒，但其在工业场景的可视化教学优势已得到验证[7]-[10]。这种技术手段不仅能突破传统实验室条件限制，还能通过实时数据反馈优化学生操作训练，为培养精准喷涂能力奠定技术基础。此外，人工智能算法可深度分析学生的学习行为数据，构建个性化教学路径，实现从标准化教学向精准化培养的范式转变。教学理念的革新同样不可或缺。在供给侧改革视角下，课程设计应强化行业需求导向，将智能涂装设备操作、工业机器人编程等模块纳入教学体系，重构符合智能制造发展趋势的课程内容框架。教学评价体系需突破传统终结性考核局限，引入基于工作过程的动态评估模型，通过虚拟仿真平台记录操作数据并生成能力诊断报告，为教学优化提供科学依据。这种改革路径不仅能够提升学生的实践创新能力，还能促进涂装工艺教学与汽车制造、航空航天等产业的深度对接。
2. 教学改革
2.1. 教学内容改革
本研究基于人工智能技术的快速发展及其在工业领域的广泛应用，系统性地重构了《涂装工艺学》课程的教学内容体系。在教学内容调整方面，通过文献分析、行业调研和专家访谈，识别出传统课程中与当前技术发展脱节的陈旧知识点，并结合智能涂装技术的实际需求进行模块化重组。新增人工智能在涂装工艺中的应用核心模块，涵盖机器学习算法优化涂装参数、计算机视觉技术在涂膜质量检测中的应用、智能机器人喷涂系统开发等前沿内容，引入数字孪生技术在工艺模拟与优化中的实践案例。调整教学内容与智能工厂、智能制造等产业需求形成精准对接，帮助学生掌握涂装工艺与人工智能技术交叉融合的复合型知识结构。
在教学内容优化方法上，研究采用“理论–案例–实践”三位一体的实施路径。首先，引入典型行业案例进行深度解析，例如汽车制造领域的智能喷涂生产线改造项目、航空航天部件的纳米涂层智能化控制案例等，使抽象理论具象化。案例分析过程中注重引导学生掌握技术原理与实际应用场景的结合点，培养其工程思维能力。其次，构建虚实结合的实践教学体系，开发基于虚拟仿真平台的AI辅助涂装工艺设计实验，同时在实体实验室中配备智能喷涂机器人、在线质量检测系统等设备，开展分层次实践教学。初级阶段侧重操作技能训练，中级阶段开展工艺参数优化实验，高级阶段则通过开放性课题引导学生完成智能涂装系统的综合设计。
2.2. 教学方法创新
通过技术创新实现教学方法的迭代升级。针对传统实践教学中存在的环境风险高、操作成本大、理论与实践脱节等问题，本研究构建了基于虚拟现实技术的教学系统，为学生提供沉浸式实践操作环境。该系统通过三维建模技术还原真实涂装车间的作业场景，包括喷涂设备操作、工艺参数设置、质量检测等全流程环节，学生可佩戴虚拟现实设备完成虚拟喷枪握持、涂料调配、涂膜厚度测量等操作。系统内置智能纠错模块，能够实时捕捉操作过程中的异常动作，并通过全息投影展示正确操作示范，有效解决传统教学中难以直观呈现工艺细节的问题。此外，虚拟实验室支持多场景模拟功能，可动态调整温度、湿度等环境参数，帮助学生理解不同工况对涂装质量的影响规律，这种虚实结合的教学方式显著提升了学生的工艺认知深度和操作规范性。
同步开发了智能教学支持系统，其核心功能包含知识图谱构建、学习行为分析和资源动态推送三大模块。系统基于涂装工艺学的课程体系，建立涵盖材料特性、设备原理、工艺标准等维度的知识网络，通过机器学习算法分析学生的学习轨迹数据，识别其知识掌握薄弱环节。在资源推荐方面，系统能够根据学生选择的涂装类型和职业发展方向，智能筛选并推送对应的案例库、仿真模型和行业标准文档。针对学习效果评估，系统采用多维评价指标，包括虚拟实验操作成功率、工艺参数设置合理性、理论知识测试成绩等，自动生成包含学习建议的个性化诊断报告。教师端管理平台则整合了学生群体的学习热力图和知识掌握分布图，为教学策略调整提供数据支撑。例如，当系统显示某班级在静电喷涂工艺参数设置环节的错误率较高时，教师可针对性地安排强化训练模块，并在课堂上重点讲解电场强度与涂膜均匀性的关系原理。这种基于数据反馈的闭环教学模式，不仅提升了教学资源的利用效率，也为实现因材施教提供了技术保障。
2.3. 实践能力的强化
实践是材料表面工程课程的核心环节。课程需构建“虚拟仿真–实验操作–工程实践”分层训练体系：通过虚拟实验室模拟激光熔覆、等离子喷涂等高危工艺；利用智能装备实现实验参数自动采集与实时反馈；结合企业真实项目开展工程案例分析，强化学生动手能力和工程思维。
3. 智能化与系统化的深度融合
3.1. 理论课程的智能化升级
将人工智能基础理论纳入课程体系，开设《材料计算与人工智能》选修课，系统讲解机器学习、深度学习在材料表面工程中的应用。例如，通过卷积神经网络分析涂层截面图像，实现孔隙率自动测算；利用自然语言处理技术解析材料文献，构建领域知识图谱。理论课程需配套开发智能教学平台，实现知识点推送、学习路径规划与学情动态监测。
3.2. 实验课程的虚实结合
实验课程需构建“数字孪生–物理实验–数据分析”闭环系统。以电镀实验为例，学生首先在虚拟环境中模拟工艺参数对镀层性能的影响，随后在智能电镀设备上完成实际操作，设备自动采集电流密度、温度等数据并上传至云端。最后，通过Python脚本分析实验数据，验证虚拟仿真结果，形成“理论预测–实验验证–模型优化”的科学研究范式。
3.3. 教学评价体系构建
基于涂装工艺学课程教学目标与学生能力培养要求，系统构建了多维度、动态化的教学评价指标体系。在指标维度设计上，通过教育测量学理论与涂装工艺专业特点相结合，将传统单一的成绩评价扩展为知识掌握度、实践操作能力、创新设计思维、团队协作意识四个核心评价维度。每个维度下进一步细分出可量化的具体指标，例如知识掌握度包含理论考试成绩、工艺参数计算准确率等，实践操作能力则涵盖喷涂精度达标率、设备操作规范性评分等指标。这种分层递进的指标体系既保证了评价的全面性，又通过具体量化指标增强了评价的客观性。
在实践教学环节，通过智能喷涂设备内置的传感器实时采集学生的操作参数、涂层质量数据，并结合虚拟仿真实验平台记录学生的工艺设计过程数据。理论教学中则利用学习管理系统追踪学生的课前预习时长、在线测试正确率、知识点浏览频次等行为数据。这些多源异构数据经过标准化处理后，形成覆盖教学全过程的动态数据库，为智能化评价提供了可靠的数据基础。
在人工智能技术应用层面，研究构建了融合监督学习与深度学习的混合评价模型。针对结构化数据，采用随机森林算法对考试成绩、操作评分等离散型指标进行权重分析；对于非结构化数据，运用卷积神经网络对学生的工艺设计图纸、喷涂视频等进行特征提取与质量评估。通过迁移学习技术，系统可自动识别学生在不同学习阶段的能力发展轨迹，生成包含知识薄弱点、技能提升建议、创新潜力评估的个性化诊断报告。该模型还设置动态调整机制，根据每年教学反馈数据对评价指标权重进行迭代优化，确保评价体系与学科发展同步更新。
4. 数据收集与分析方法
4.1. 数据收集方法
采用多元化的数据收集方法，通过问卷调查与实验测试相结合的方式，系统性地获取教学改革的多维度反馈数据。在问卷调查环节，基于教学目标与人工智能技术融合的特殊需求，设计了结构化问卷调查表。问卷内容涵盖课程内容适配性、教学模式创新性、技术应用效果、学习资源满意度等核心维度，采用李克特五级量表与开放式问题相结合的形式，既保证量化数据的可比性，又保留质性数据的丰富性。通过交叉列联表分析不同群体认知差异，运用因子分析提炼关键影响因素，从而精准定位教学改革的优化方向。
构建多维度的实验测试体系，以量化评估教学改革的实际成效。实验组与对照组采用随机分组原则，实验组实施融合人工智能技术的教学方案，对照组沿用传统教学模式。测试工具包含标准化理论知识试卷与虚拟仿真操作考核两部分，前者采用专家编制的题目库进行双盲批改，后者通过虚拟现实实训平台自动记录操作规范度与效率参数。实验过程同步记录学生认知负荷指数与学习投入度，借助眼动追踪设备采集注意力分布数据，形成多源数据融合的评估体系。
通过对比实验组学生对智能涂装模拟系统操作熟练度的提升幅度，结合其对课程创新性的满意度评价，能够有效识别技术整合的实效性边界与潜在改进空间。数据收集过程中严格遵循伦理规范。
4.2. 数据分析工具与技术
采用多维度数据分析方法构建了教学改革研究的技术支撑体系，通过统计分析软件与机器学习算法的协同应用，实现了教学数据的深度解析与模式挖掘。在统计分析层面，对基础教学数据进行系统化处理，包括实验课程参与度、理论考试成绩分布、技能操作达标率等核心指标的标准化处理。通过描述性统计分析模块，系统生成了涵盖均值、标准差、偏度等参数的量化特征图谱，直观呈现了不同教学模块的教学效能差异。进一步利用方差分析和卡方检验，对实验组与对照组的教学效果进行显著性差异检验，识别出传统讲授法与混合式教学模式在知识掌握效率方面的关键差异。在数据可视化方面，采用SPSS的交互式图表生成功能，构建了三维雷达图与动态热力图，直观展现了学生在涂料调配、喷枪操作等核心技能维度的掌握轨迹。这种技术策略有效突破了传统教育研究的局限性，为涂装工艺学教学改革提供了兼具解释力与预测力的决策支持系统，实现了教学诊断从经验驱动向数据驱动的根本性转变。
5. 结论
本教改论文通过系统性探索人工智能技术与《涂装工艺学》课程的融合路径，在教学方法革新方面，人工智能技术的深度应用开创了智能化、个性化教学的新范式。基于机器学习算法构建的智能导学系统，能够实时分析学生学习行为数据，动态调整教学资源推送策略与个性化学习路径规划。虚拟仿真平台与增强现实技术的结合，不仅实现了涂装工艺可视化教学，更通过沉浸式交互设计显著提升了学生的空间认知与工艺设计能力。大数据驱动的课堂互动分析模型，使教师能够精准识别学习难点并及时调整教学策略，教学效率较传统模式得到大幅提升。这种以学生为中心的智能化教学模式，有效激发了学习主体的探究意识与创新能力，为培养适应智能时代要求的复合型人才提供了方法论支撑。
NOTES
*通讯作者。