AI赋能气象统计分析与预报方法教学研究
Research on Meteorological Statistical Analysis and Forecasting Methods Based on AI
DOI: 10.12677/ces.2026.149711, PDF,    科研立项经费支持
作者: 闫 燕:成都信息工程大学大气科学学院,四川 成都
关键词: 人工智能气象统计分析与预报方法教学研究AI Meteorological Statistical Analysis and Forecasting Methods Teaching Research
摘要: 随着人工智能技术的迅猛发展,AI与高等教育的深度融合已成为教育教学改革的重要方向。气象统计分析与预报方法作为大气科学专业的核心必修课程,兼具理论性强与应用性突出的双重特征。本文从教学质量、教学模式创新及学科交叉融合三个维度探讨了AI赋能的具体方案,介绍了AI赋能气象统计分析与预报方法教学的具体实践创新。同时,本文正视AI赋能教学过程中面临的教师角色转型、学生自主学习能力差异等现实挑战。研究表明,AI技术能够有效破解传统教学痛点,推动课程从“以教为中心”向“以学为中心”转变,为大气科学学科教育教学改革提供可借鉴的实践路径。
Abstract: With the rapid development of artificial intelligence technology, the deep integration of AI and higher education has become an important direction for educational reform. As a core compulsory course for atmospheric science majors, “Meteorological Statistical Analysis and Forecasting Methods” combines strong theoretical foundations with practical applications. This paper explores specific implementation strategies from three perspectives: teaching quality, innovation in teaching methods, and interdisciplinary integration, and introduces practical innovations in teaching. The paper also addresses practical challenges, such as changes in teachers’ roles and differences in students’ autonomous learning abilities. Research shows that AI can effectively address the shortcomings of traditional teaching methods, facilitating a shift from a “teacher-centered” to a “student-centered” approach to learning. This provides a practical model for educational reform in atmospheric science.
文章引用:闫燕. AI赋能气象统计分析与预报方法教学研究[J]. 创新教育研究, 2026, 14(9): 475-482. https://doi.org/10.12677/ces.2026.149711

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