1. 引言
我国民航业已步入高质量发展阶段。依据中国民用航空局于2025年发布的《2024年民航行业发展统计公报》[1]，2024年国内民航旅客运输量突破7.3亿人次，较上一年度增长17.9%；货邮运输量达到898.16万吨，较上一年度增长22.1%。民航安检作为航空安全保障的关键屏障，对专业人才的能力标准提出了更高要求。民航安全技术管理专业作为该领域人才培养的主要阵地，其教学质量直接影响行业安全保障效能。然而，传统教学模式存在“理论与行业实践相脱节、实训场景单一、教学反馈滞后”等问题。
与此同时，人工智能技术于教育领域的应用已由“工具辅助”转变为“生态重构”，机器学习、深度学习、虚拟仿真等技术为职业教育教学改革开辟了全新路径。将人工智能技术融入民航安全技术管理专业智慧课堂，不仅能够高度逼真地还原复杂违禁物品识别场景、提高实训效率，更能够培育学生“人机协同”的安检思维，精准契合当前机场“人工智能初步判断 + 人工复核”的安检模式升级需求。从行业价值层面而言，人工智能赋能智慧课堂能够实现“教学标准与岗位需求”的无缝对接，为民航安检行业输送具备智能技术应用能力的复合型人才；从教育改革价值层面来看，其能够突破传统教学的资源限制与时空约束，推动专业教学从“知识传授导向”向“能力培养导向”转变，对于提升教学质量、强化专业核心竞争力具有重要的现实意义与理论价值。
2. AI赋能民航安全技术管理专业教学的理论基础及发展现状
2.1. 人工智能技术概述
人工智能是指通过计算机系统模拟人类感知、推理、决策等智能行为的技术体系，其发展历程可划分为三个关键阶段：20世纪50~80年代的“符号主义阶段”，以规则推理为核心，解决简单逻辑判断问题；90年代至21世纪初的“连接主义阶段”，依托神经网络实现初步数据驱动学习；21世纪以来，随着算力提升与算法优化，“深度学习阶段”成为主流，推动AI在图像识别、语音处理等领域实现突破性应用。
与民航安全技术管理专业紧密相关的AI关键技术主要包括两类：其一为机器学习技术，通过构建数学模型从海量数据中挖掘规律，如支持向量机可对违禁物品特征进行分类学习，提升识别准确率；其二为深度学习技术，尤其是目标检测算法，以YOLO系列算法为例，其可对行李X光图像中的违禁物品进行实时定位与类别判定，识别速度达30帧/秒，准确率超90% [2]，能同时满足机场安检对“精准识别X光机图像”和“现场检查质量控制”等多重需求。在实际安全检查应用中，AI技术已实现从“后台座席监控”到“前端现场查获”的升级。如部分机场使用的安检“智能线”(自助放置行李、自动传送过检，主动分离需开箱检查物品等集成安检系统)，已实现X光安检机自动标记风险物品，辅助操作员进行图像判读，并进行后台留存。目前，部分机场“AI安检”对火种相关图像判别率已达到90%以上，其在充分保障民航安全运行的同时，为“安检智慧课堂”提供了行业技术同步的教学应用场景。
2.2. 智慧课堂理论
智慧课堂是依托信息技术构建的“以学生为中心”的新型教学模式，核心是通过“环境智能化、资源数字化、教学个性化、评价多元化”设计，提升教学效率与人才培养质量[3]。其包含三大核心模块：智能教学环境，有互动触控大屏等软硬件体系；个性化教学资源，基于学生数据动态推送适配内容；精准教学流程，通过“课前–课中–课后”闭环设计，打破时空限制，实现全周期学习支持。
相较于传统课堂，智慧课堂优势显著：教学目标上，从“统一知识传授”转向“个性能力培养”，针对学生薄弱环节精准辅导；教学方法上，从“教师主导讲授”转向“学生探究实践”，通过虚拟仿真强化实操能力；能力培养上，从“单一技能训练”转向“综合素养提升”，注重培养学生AI应用与风险研判能力，契合民航安检行业对复合型人才的需求。
2.3. 发展现状
当前，AI赋能民航安全技术管理专业教学已形成“行业技术落地–院校教学转化–标准政策支撑”的协同发展格局，核心围绕安检场景的技术适配与人才培养需求，实现了从理论探索到实操落地的全面推进。国际上，深度学习驱动的安检图像识别技术已趋于成熟，基于anchor-free机制的检测算法可精准识别X光图像中的多尺度危险品，相关技术成果已同步纳入航空安保专业课程，成为学员必备技能[4]；多源数据融合技术在航空安全预警中的研究持续深入，推动国外院校开设跨学科课程，培养学生利用AI整合雷达、气象、飞行参数等数据的风险研判能力。国内方面，行业与院校的协同创新成效显著：首都机场安保公司构建“人工初判 + AI辅助判别 + 二线终判”的培训模式，通过四象限图像分析法定位学员技能短板，依托真实X光图像库开展个性化培训，使复查效率提升19.3%；多所民航院校推进《安全检查实务》课程改革，紧扣《民航安全检查员国家职业技能标准》，新增毫米波人体成像安检仪、CT行李安检仪等智能设备的实操教学模块；虚拟现实(VR)技术广泛应用于安检实训，通过构建人身检查、开箱包查验等沉浸场景，解决传统教学中实操机会有限、高危场景难以复刻的问题[5]；AI虚拟仿真实训系统进一步升级，采用Multigen Creator技术构建3D仿真模型，结合图像分析实现实训场景的高保真再现与参数实时跟踪[6]。
从核心技术应用现状来看，教学融合呈现三大明确方向：一是AI图像识别技术深度融入安检教学，基于对称三角检测网络等深度学习算法的实训模块，可模拟复杂物品叠加、光照干扰等场景，提升学员危险品识别的精准度与抗干扰能力[4]；二是虚拟仿真实训体系逐步完善，整合VR沉浸体验与AI交互反馈，开发涵盖200余种违禁品识别、突发事件处置的实训场景，实现“教、学、做”一体化[5] [6]；三是数据驱动的个性化培训模式成型，通过分析学员操作数据构建技能特征画像，动态推送适配的真实案例与训练任务，解决传统培训“一刀切”的弊端[7]。
政策与教学标准层面已形成明确指引，民航局修订的《民航安全检查员国家职业技能标准》将智能安检设备操作、AI辅助判图等纳入技能考核指标，推动院校同步更新课程内容与实训设备。同时，数字化转型背景下的人才培养模式创新持续深化，院校通过校企共建实训室、互聘师资等方式，将机场一线的AI安检运行数据、实操流程转化为教学资源，确保教学内容与行业需求同频同步[7]。
3. 民航安全技术管理专业违禁物品识别课程现状分析
3.1. 课程重要性
《违禁物品识别》是民航安全技术管理专业核心课程，从行业需求看，违禁物品识别是安检人员核心技能，中国民航安检协会2024年报告显示80%机场安全事故隐患源于违禁物品识别疏漏，如2023年某支线机场未识别伪装打火机致航班延误2小时，影响运输效率；从人才培养看，课程教学质量决定学生岗位胜任力，机场招聘普遍将“违禁物品识别准确率”作核心考核指标，要求毕业生独立判图准确率不低于90%。此外，随着AI技术在机场安检领域规模化应用，该课程成为衔接“职业教育与行业实践”的重要纽带，其教学改革成效影响学生适应“AI辅助安检”岗位模式，对提升人才培养质量、保障航空安全有不可替代作用。
3.2. 传统教学模式存在的问题
一是理论与实践脱节严重。传统教学以教师讲授X光图像特征、以PPT为载体呈现典型X光安检案例影像截图为主，实训依赖少量实体X光安检设备，受数量限制，学生人均实操时间不足20分钟/周，且实训场景单一，无法模拟机场复杂场景。调研显示，学生对单独管制刀具识别准确率高，但面对复杂图像骤降，凸显适配矛盾。
二是教学反馈滞后且模糊。学生判图实训后需等教师统一批改，反馈周期1~2天，无法及时纠错；教师评价多为定性结论，缺乏对误判原因的深度分析，导致学生重复犯错，学习效率低。
三是教学评价体系僵化。课程评价以期末笔试(占比40%)和人工实操考核(占比60%)为主，实操考核案例固定，无法全面评估学生复杂场景识别能力；评价主体单一，仅教师评分，未纳入行业标准与学生互评，结果与岗位需求脱节，企业用人成本增加。
3.3. 学生学习需求调查
为明确学生对课程改革的需求，研究团队对某高职院校民航安全技术管理专业120名学生开展问卷调查(回收有效问卷112份，有效回收率93.3%)，并组织10场每组8~10人的小组访谈。调查结果显示：在教学内容上，87.5%的学生希望增加“机场真实违禁物品识别案例”，78.6%期待学习“AI辅助判图技术的实操应用”，65.2%认为传统课程内容与行业最新技术脱节；在教学方法上，92.9%的学生倾向“虚拟仿真实训 + AI实时反馈”模式，仅12.5%认可传统方法，学生反馈虚拟场景训练压力小；在学习支持上，83.9%的学生希望获得“个性化错题辅导”，75%期待“课后自主实训平台”；在技术应用上，89.3%的学生认为掌握AI判图工具能提升就业竞争力，希望增加“AI系统实操训练”。调查结果表明，学生对AI技术融入《违禁物品识别》课程需求强烈，期待通过智慧课堂解决传统教学痛点，为课程改革提供了需求导向与实践依据。
Table 1. Design of teaching units integrating AI technology
表1. 融合AI技术的教学单元设计
模块名称 |
核心教学内容 |
AI技术融入方式 |
学时分配 |
违禁物品基础认知 |
违禁物品分类、外观特征辨析、X光成像原理与图像解读方法 |
开发“AI违禁物品智能图鉴”，扫描物品实物或图片即可显示其X光特征、风险等级及典型案例；部署AI问答机器人，实时解答学生疑问 |
6学时 (理论4，实训2) |
AI辅助判图技术应用 |
YOLOv8算法流程、AI判图系统操作流程、常见误判类型与修正方法 |
搭建AI判图实训平台，提供500+带类别标签的X光图像样本，学生完成判图后，AI实时反馈 |
8学时 (理论3，实训5) |
复杂场景识别实训 |
行李堆叠、材质干扰、伪装违禁品识别技巧；旅客沟通场景应对策略 |
利用仿真软件，模拟“早高峰客流”“行李超重”“旅客质疑安检结果”等真实场景 |
12学时 (理论3，实训9) |
人机协同安检综合实战 |
机场“AI初判–人工复核–应急处置”全流程模拟；跨岗位团队协作训练 |
接入机场脱敏后的AI安检系统，学生以“安检员”角色完成真实案例的人机协同判图 |
6学时 (理论2，实训4) |
4. AI赋能违禁物品识别课程智慧课堂的设计
4.1. 教学目标设计
1) 知识目标：掌握常见违禁物品(管制刀具等)外观特征与X光成像规律，理解AI目标检测算法(以YOLOv8为例)原理与判图逻辑，熟悉机场“AI初判–人工复核–风险处置”流程与行业标准。
2) 技能目标：能独立识别复杂行李X光图像中违禁物品，准确率不低于90%；熟练操作AI辅助判图系统，复核并修正AI初判结果；在虚拟仿真场景完成“行李安检全流程”操作；利用AI教学平台生成学习报告提升薄弱技能。
3) 素质目标：培养“严谨细致、高度负责”职业素养，杜绝安检疏漏；树立“人机协同、优势互补”理念，不过度依赖或排斥AI；具备应急意识与规范处置能力；形成持续学习能力，跟踪AI安检技术动态。
AI技术对教学目标实现起关键支撑作用。比如，AI虚拟仿真平台可高效复现复杂安检场景，助力技能目标中“复杂场景操作”达成；AI评价系统可实时监测知识与技能目标达成情况，为素质目标培养提供数据参考。
4.2. 教学内容设计
为基于“行业需求导向 + AI技术深度融入”的原则，将课程内容整合为4个模块化教学单元，每个单元均包含“理论知识 + AI实训 + 案例分析”三部分，总学时32学时(其中理论教学12学时，实践实训20学时)，具体设计如表1所示。
为确保教学内容与行业技术同步更新，构建“校–企–行”三方联动的动态内容更新机制：每季度联合机场安检部门与设备厂商更新案例库(新增20~30个最新违禁物品识别案例)与AI算法版本，保障教学内容的时效性与实用性。
4.3. 教学方法与策略设计
采用“混合式教学 + AI赋能”的整合策略，构建“课前预习–课中实训–课后巩固”三阶段闭环教学流程(如图1所示)，突出学生的主体地位与个性化发展需求：
Figure 1. “Pre-class Preparation-In-class Training-Post-class Consolidation” teaching process
图1. “课前预习–课中实训–课后巩固”教学流程
4.3.1. 课前预习阶段(线上自主学习)
教师通过AI教学管理平台向学生推送预习任务包，包含两部分核心内容：一是“微课学习资源”(每节5~8分钟)，重点讲解“违禁物品X光特征”“AI判图系统操作要点”等基础知识点；二是“预习测试题”(10道选择题 + 2道案例分析题)，学生完成测试后，AI系统自动批改并生成“个人学情画像”，清晰标记知识点薄弱环节。教师根据全班学生的预习数据，精准调整课堂教学重点——例如，若80%学生对“锂电池X光特征”掌握不足，课堂将增加该知识点的深度讲解与针对性实训。
4.3.2. 课中教学阶段(线下 + 线上融合实训)
采用“项目式教学 + AI实训”融合方法，以“某机场早高峰时段行李安检”为项目主题，将学生分5~6人小组，每组完成“AI初判–人工复核–风险处置”任务链。实施流程如下：① 教师通过AI互动大屏演示项目背景、任务要求和行业标准；② 学生在虚拟仿真平台分组实训，AI系统反馈操作错误并提供纠错建议；③ 各小组讨论实训问题，教师集中讲解共性问题、一对一指导个性问题；④ 各小组完成实训后通过AI教学平台提交成果报告，系统生成“小组实训评分”，展示各小组操作亮点与不足供全班交流。如某小组在“旅客质疑安检结果”场景规范沟通化解矛盾，处理流程被标记为“优秀案例”推广。
为强化学生实操能力，课中设“AI辅助应急演练”环节，模拟“发现疑似爆炸物”“AI系统突发故障”等紧急场景，要求学生10分钟内完成“风险识别–应急上报–现场管控”操作，AI系统记录操作规范性与响应时间，演练结束后生成“应急处置能力评估报告”，助学生发现流程疏漏。
4.3.3. 课后巩固阶段(线上 + 线下拓展)
课后巩固采用“线上个性化训练 + 线下实践拓展”结合的模式：
在线上，AI教学平台基于学生课中实训数据，自动生成“个性化巩固任务包”：对“AI判图准确率低于85%”的学生，推送同类违禁物品识别强化训练(如“不同类型管制刀具的X光图像对比训练”)；对“应急处置流程不规范”的学生，推送“应急场景模拟微课”与流程测试题。学生完成任务后，AI系统提供详细解析，若仍存在疑问，可通过平台预约教师在线答疑。
在线下，组织“安检实训开放日”，学生可进入校内AI安检实训中心，使用实体智能X光机开展实操训练，训练数据实时同步至AI系统，系统对比线上虚拟实训与线下实体操作的差异，生成“虚实结合训练报告”，帮助学生弥合“虚拟操作”与“实体设备”之间的技能差距。
4.4. 教学评价设计
基于“全面性、客观性、可操作性”原则，构建“AI辅助 + 多元参与”的多元化教学评价体系，从“知识掌握、技能实操、素质养成”三个维度评估学生学习效果，评价结果按“优秀(85分及以上)、良好(70~84分)、合格(60~69分)、不合格(60分以下)”划分等级，具体设计如图2所示。
Figure 2. “AI-assisted and multi-participatory” teaching evaluation system
图2. “AI辅助 + 多元参与”的教学评价体系
4.4.1. 知识掌握评价(占比20%)
采用“AI自动测评 + 教师抽检”的方式：
AI自动测评(占比15%)：通过AI教学平台定期开展知识测试(每月1次)，测试内容涵盖违禁物品特征、AI算法原理、行业标准等，题型包含选择题、判断题、案例分析题，系统自动批改并统计知识点掌握率，如“液态违禁品X光特征”知识点的正确率、“AI误判修正方法”的案例分析得分等；
教师抽检(占比5%)：教师针对AI测评中错误率较高的知识点(如“锂电池与普通干电池的区别”)，设计口头提问或书面论述题，评估学生对知识的深度理解程度，避免学生死记硬背。
4.4.2. 技能实操评价(占比60%)
以“AI量化评估为主、人工复核为辅”，分为三个模块：
虚拟实训评价(占比25%)：AI系统从“准确率、效率、规范性”三个维度评估学生在虚拟仿真平台的操作：准确率以“违禁物品识别正确率”“AI误判修正率”为核心指标(如“复杂场景下识别准确率 ≥ 90%得满分”)；效率以“平均判图时间”“应急处置响应时间”为指标(如“单张行李图像判图时间 ≤ 40秒得满分”)；规范性以“操作流程符合行业标准程度”为指标(如“复核流程完整度、沟通话术规范性”)；
实体设备操作评价(占比25%)：在实体智能X光机上开展实操考核，AI系统记录学生的设备操作步骤、判图结果，教师结合系统数据，评估学生对实体设备的驾驭能力(如“设备参数调试准确性”“疑似物品复检流程规范性”)；
人机协同能力评价(占比10%)：模拟机场“AI初判–人工复核”场景，AI系统生成包含误判案例的行李图像，学生需完成“AI结果核验–误判修正–报告生成”流程，评价指标包括“误判识别率”“复核效率”“报告完整性”，由机场安检主管参与复核评分，确保评价与岗位需求一致。
4.4.3. 素质养成评价(占比20%)
采用“过程性记录 + 多主体评价”的方式：
职业素养评价(占比10%)：AI系统记录学生的实训出勤、任务完成度、团队协作贡献度(如小组讨论发言次数、任务分工完成质量)，教师结合学生在实训中的表现(如“是否严谨细致检查行李角落”“是否耐心解答模拟旅客疑问”)进行综合评分；
持续学习能力评价(占比5%)：通过AI平台跟踪学生课后自主学习时长、拓展资源(如机场最新安检技术资讯、AI算法升级动态)的学习情况，评估学生的主动学习意识；
行业适配性评价(占比5%)：邀请机场安检人员通过观看学生实训视频、参与模拟考核，从“岗位操作规范性”“应急应变能力”“人机协同思维”三个维度评分，确保学生素质符合行业职业要求。
此外，AI系统会将各项评价数据整合，生成“个人学习成长档案”，动态展示学生从入学到课程结束的知识、技能、素质变化趋势，帮助学生明确提升方向，也为教师调整教学策略提供数据支撑。
5. 挑战与对策
尽管人工智能赋能违禁物品识别课程智慧课堂设计优势显著，但实际推进中面临挑战，需针对性制定策略。
技术层面，人工智能算法准确性与稳定性影响教学效果，如YOLOv8算法在复杂场景可能误判。对策有：与算法研发团队长期合作并定期更新模型；在实训平台增设“算法误差模拟”模块；部署多算法融合系统提升图像判别可靠性。
教学层面，师生对人工智能工具适应能力有差异，制约课堂教学效率，部分教师操作不熟练，部分学生过度依赖。需开展分层培训，为教师设计“人工智能教学工具实操工作坊”，为学生开设“人工智能辅助学习指南”微课，培养学生主动纠错能力。
资源层面，教学内容动态更新需持续资源投入，合作方资源供给不足可能致教学内容滞后。可构建“资源置换机制”，学校为合作方提供人才培训服务换取资源支持；申请行业专项基金，确保实训平台与机场实际系统同步更新。
伦理层面，要严格把控人工智能数据隐私与安全，学生实训数据有泄露风险。可从三方面加强管理：技术上采用区块链加密存储技术；制度上与学生签订数据使用协议；操作上定期开展数据安全培训，要求教师对敏感信息脱敏处理。
通过技术优化、师资培训、资源整合与伦理规范四个维度协同联动，可化解人工智能赋能智慧课堂推进挑战，为民航安全技术管理专业教学改革提供可持续实践路径。
6. 结论与展望
本文探讨了AI赋能下民航安全技术管理专业《违禁物品识别》课程智慧课堂构建路径，形成完整实施框架。通过整合AI技术，课程实现了从“知识灌输”到“能力本位”的转型，有效缓解了传统教学中“行业技术更新滞后”“学生个体差异难兼顾”等难题。未来研究可进一步探索AI与元宇宙技术的融合，构建“虚实深度交互”的安检实训元宇宙空间，同时扩大校–企–行三方协同范围，将航空公司、国际安检组织纳入课程共建体系，推动智慧课堂向“国际化、标准化、前瞻性”方向升级。