基于数智化教学平台的装备类智慧课程探索与实践
Exploration and Practice of Smart Courses for Equipment Majors Based on Digital-Intelligent Teaching Platforms
摘要: 教育数字化战略行动深入推进,人工智能与教育教学的融合正从“应用叠加”走向“系统重塑”。装备类课程具有“重实操、强规范、高风险、难复现”的特点,传统教学在实训资源、个性支持与过程评价方面存在明显瓶颈。本文以装备类课程为对象,提出一种基于数智化教学平台的智慧课程建设路径:在“以学生发展为中心”理念下,构建涵盖目标、资源、活动、评价、环境五重要素的智慧课程体系,并依托智慧教学、智慧学习、实训管理、全方位考试、多元评价五大子系统提供技术支撑。实践表明,该模式推动教学范式由“经验驱动”转向“数据驱动”,在保障实训安全与效率、提升学习参与度、实现全过程多元评价等方面具有显著价值,为同类课程的数智化转型提供了可借鉴的方案。
Abstract: With the deepening of the national education digitalization strategy, the integration of artificial intelligence and teaching is shifting from “additive application” to “systemic reconfiguration”. Equipment-related courses are characterized by heavy hands-on training, strict standardization, high operational risk, and low reproducibility, which exposes clear bottlenecks in traditional teaching regarding practical resources, personalized support, and process evaluation. Targeting equipment-type courses, this paper proposes a smart-course construction path based on a digital-intelligent teaching software platform. Guided by the student-development-centered philosophy, the course system integrates five key elements—objective, resource, activity, evaluation, and environment—and is technically supported by five subsystems: smart teaching, smart learning, training management, omnidirectional examination, and multi-dimensional evaluation. Practice shows that this model shifts the teaching paradigm from “experience-driven” to “data-driven”, and delivers significant value in ensuring training safety and efficiency, improving learning engagement, and enabling whole-process multi-dimensional evaluation, thus providing a reusable solution for the digital-intelligent transformation of similar courses.
参考文献
|
[1]
|
蔡可. 从信息化教学到人工智能教育——技术与教育融合发展的现实考量及实践路向[J]. 人民教育, 2025(5): 35-39.
|
|
[2]
|
《中国智慧教育白皮书》发布 共同开启教育数字化发展新征程[EB/OL]. http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/xw_zt/moe_357/2025/2025_zt06/dongtai/202505/t20250517_1190910.html, 2025-05-17.
|
|
[3]
|
祝智庭, 贺斌. 智慧教育: 教育信息化的新境界[J]. 电化教育研究, 2012, 33(12): 5-13.
|
|
[4]
|
黄荣怀, 胡永斌, 杨俊锋, 肖广德. 智慧教室: 概念特征、系统模型与建设案例[J]. 开放教育研究, 2012, 18(2): 22-27.
|
|
[5]
|
谢丹, 陈风青, 姜柏羽, 等. 基于知识图谱与AI赋能高分子化学的数智化教学思考[J]. 高分子通报, 2025, 38(5): 837-843.
|
|
[6]
|
钟云飞, 李学刚. 人工智能赋能传统工科专业教学改革路径研究[J]. 印刷与数字媒体技术研究, 2025(3): 35-41.
|
|
[7]
|
杨建峰, 张雅美, 王灿运, 等. 基于数字孪生与VR的高职机电类专业课程实训教学探索与实践[J]. 实验室研究与探索, 2025, 44(3): 184-188.
|
|
[8]
|
刘博文, 张金薇, 罗建华, 等. OBE理念 + 云数智化装备赋能智能制造工程专业课程教学改革研究[J]. 中国教育技术装备, 2025(20): 29-33.
|
|
[9]
|
王繁, 刘永强, 周天华. 人工智能引领高等教育数字化创新发展[J]. 中国高等教育, 2024(Z1): 9-12.
|
|
[10]
|
祖丽楠, 张明月, 生宁, 等. 虚拟现实技术在车辆工程专业实训教学中的应用[J]. 中国教育技术装备, 2025(20): 42-45, 51.
|
|
[11]
|
周海俊, 魏忠林, 王卫国, 等. 智慧教学: 从理念到实践——以制导技术课程为例[J]. 中国教育技术装备, 2025(20): 67-70, 77.
|
|
[12]
|
赵良平, 李传锋, 梁凯. 基于多模态数据的人工智能+智慧课堂教学评价研究[J]. 中国教育技术装备, 2025(20): 37-41.
|