Ai 赋能高校教学示范案例(3) | AI赋能《检测与转化技术》智慧课程建设

新闻

作者：微信文章


点击图片 即可查看课程详情


-本科教学数字化赋能示范案例-

AI赋能

《检测与转化技术》

智慧课程建设



PART 1



案例背景



在当前高等教育数字化转型加速的背景下，如何依托人工智能等先进技术提升本科教学质量，成为亟需探索的重要课题。作为一门面向工科类专业的核心课程，《检测与转换技术》具有交叉学科性强、实践环节重、系统知识多、学生基础参差不齐等典型特点，在传统教学模式下，在长期的教学实践中，传统教学方式在该课程中暴露出以下几个问题：

01

林业特色课程与案例严重缺乏，

教学资源缺乏适配性

当前检测类课程大多以电子、机械或通用工业案例为主，缺乏与林业智能监测等紧密相关的内容，难以激发学生的专业认同感和使命感，亟需通过AI与虚拟现实技术，构建贴近林业实际的智慧场景与数字案例库。

02

课程多学科交叉复杂，知识迁移

与创新思辨力不足

课程融合了传感器原理、模拟电路、数字信号处理等多个知识模块，传统“灌输式”教学难以支撑学生建立系统思维和工程能力。特别是在解决复杂检测问题、仿真分析与方案设计等方面，引入AI辅助、模拟推演与实时反馈已成为提高教学效果的刚性需求。

03

学生持续和深度学习的内驱力不足

在快节奏的信息社会中，学生学习碎片化现象严重，受短视频、手游等影响，普遍存在被动学习、短时记忆等问题。急需借助智能化教学手段，激发学习兴趣、延长认知注意力、增强自主投入感。

基于上述痛点及分析，课程团队积极响应学校“数字化赋能本科教育”的战略部署，尝试将人工智能等技术融入课程建设全过程。依托智慧教学平台与教学数据分析工具，构建“AI + 检测与转换技术”融合式教学新模式，力图在以下几个方面实现突破：

（1）课程内容重构：通过自然语言处理技术和大模型分析，挖掘最新科研成果与行业动态，动态更新课程案例库与知识图谱；

（2）教学过程智能化管理：引入AI教学助手辅助课前预习、课中互动与课后答疑，提升课堂参与度与学习效率；

（3）实验环节智能辅助：开发基于虚拟仿真和AI模拟的实验平台，使学生能够在线自主进行检测与转换过程的模拟设计与调优；

（4）学习行为数据驱动教学评价反馈：利用AI对学习数据进行整合预测，个性化推送学习资源，精准识别学习瓶颈，实施分层教学与动态指导。







PART 2



数字化赋能具体实施方法



为实现《检测与转换技术》课程内容与教学方式的数字化转型，课程团队围绕“内容重构、过程优化、能力培养、智能反馈”四大核心目标，构建了以人工智能技术为支撑的教学数字化赋能体系。实施过程中主要采用以下具体方法与技术路径：

（1）基于AI内容挖掘的课程内容重构，完成知识迁移

①知识图谱构建与案例资源升级

借助自然语言处理技术和大语言模型，对国内外权威教材、学术论文、行业标准和企业技术白皮书进行自动化语义抽取与归类，构建“检测技术-信号处理-转换电路-应用场景”四级知识图谱，帮助教师系统梳理课程知识体系，明确知识间的层级与依赖关系，构建知识图谱如图1所示。





图1 课程知识图谱

通过知识图谱的构建，对本课程教学内容的数字编码和矩阵分类，实现了教师端使用的教学软件与学生端使用的手机 APP 保持同步优化（图2）。



图2 课程资源建设

②明确知识迁移路径，实现终身学习目标

首先，选取三种经典传感器原理，横向讲深，纵向类比，在千差万别的传感器背后找到不变的非电量转换为电量的关联之“道”，建立MOOC资源，将10余种经典传感器原理打散为100多个知识点讲解。其次，利用建立的林业检测传感视频库资源，进行二次知识迁移，将碎片化知识嵌入林业智能装备、林业物联网等典型场景。最后，利用人机协同认知重构进行第三次知识迁移，通过搭建AI仿真环境，实现AI与人的对抗学习，要求学生基于传感器知识对AI的误判进行逆向溯源与逻辑拆解，促使学生在纠偏过程中深化知识理解，建立学生"发现问题-迁移知识-优化方案"的终身学习意识。



图3  知识迁移教学模式图

（2）教学过程智能化：线上线下-虚实融合的混合式教学模式

①课前线上个性化学习路径规划

学生登录智慧教学平台后，系统自动生成学习能力画像，同时基于课程知识图谱与AI推荐算法，平台为每位学生定制预习内容路径，包括短视频、交互式知识点图谱、针对性习题。

②课中教师线下使用AR演示，学生进行虚拟仿真实验

课中教师可借助AR技术在讲授复杂电路结构、传感器内部构造或信号传输流程时，将3D模型“投影”到教室空间，实物与三维可视化模型同步呈现，提升学生空间理解。

③课后学生线下利用AI助教课后答疑与测验

AI助教可以提供个性化学习支持，学生可通过AI助教平台发起“自然语言问答”，不受时间限制地进行深层答疑，以及提供精准答案或推荐相关学习资源。

通过“课前-课中-课后”三阶段高度融合的智能化教学路径，教学角色从主导走向协作、学习路径从单一走向多元的深度变革，为智慧教育背景下专业课程的改革提供了创新思路（图4）。



图4“课前-课中-课后”的智能化教学路径

（3）实验教学革新：高沉浸虚拟仿真与虚实联动，虚拟仿真与AI驱动个性实践

传统实验教学存在设备资源有限、操作时间受限、实验场景局限等问题。为此，课程团队以元宇宙理念为引领、虚拟仿真为载体、AI技术为驱动，构建“虚拟—现实联动、标准—个性并行”的新型实验教学体系，全面重塑实验教学结构。

在国家级教学实验中心支撑下，开发了适用于防火监测、病虫害监测和环境监测等领域的虚拟仿真实验项目8项。结合Nibiru元宇宙平台技术，场景化复现开发过程，游戏化完成检测任务，深化理实同构教学思想，使学生不断在经历中体会创新的价值。

（4）全过程智能化评估，推动教学反馈与精准改进

利用“可汗学院”中的AI检测抄袭、AI反馈学习行为、AI评价主题吻合等功能，检测学生提交的作业、实验、设计报告等数字资料的质量和行为，定量化评估学生及知识迁移创新应用能力、自主学习与终身学习能力以及高阶科学思维能力的达成情况。

为解决三种不同考核方法公平性的问题，在学堂在线“教学运行”版块实现对学生的学习行为、成果、参与度等数据进行监测记录及分析，建立学生个性化学习画像，设置评价标准，利用AIF360工具包，剔除由于题目不同引起的偏差，从而进行个性化评价。

(5) 超星智慧平台构建部署教学资源和 AI 助教

①超星平台知识图谱与学习资源建设

该平台知识图谱型智能教学应用系统以数据为支撑、以知识图谱为导向、以信息资源建设和资源应用系统建设为核心，提供给学生良好的自主学习资源和学习环境，为精准教学、个性化学习、学科知识图谱建设提供支撑保障（图5）。



图5 平台部署的教学资源

②借力超星智慧教学平台，打造定制化AI助教

AI 助教对学生的在线学习活动进行智能跟踪，精准匹配学习路径，推送定制化资源，同时为教师提供详细的教学反馈报告，以便教师及时调整教学策略确保每个学生都能跟上教学进度（图6）。



图6 AI助教服务

③借力数字人技术，开发数字化资源

打造课程专属的虚拟教师，利用数字人技术快速生成高质量的数学视频，加速课程资源的数字化进程，满足学生的学习需求。目前已制作教师专属的数字人，并应用数字人开发部分数字资源（图7）。



图7 利用数字人生成课程视频

（6）思政元素融入

借助AI平台的学习行为数据分析系统，课程设置了智能推荐“思政微视频”与“人物精神素材”模块，根据学生的学习进度与模块内容，适时推送匹配的思政资源（图8）。



图8 AI多位评价助力思政课堂



PART 3



实施效果与成果



课程成绩与素养能力稳步提升

基于人工智能的教学使得学生成绩分布合理，且每年不同程度有所提高，体现出在相同学习评价标准下，这种改革有助于提升学生自主深度学习力。

学生的学习成果是持续推动学生钻研的原动力，图9是学生的部分作品展示，当自己的奇思妙想成为成品，学生的积极性与满足感得到了前所未有的提升，不断精益求精作品，在追逐梦想的同时锻造了工匠精神。



图9 近两年部分学生作品

协助课内优秀作品申请专利，建立知识产权意识，使课程延申价值，近三年，申请各种专利12项，部分作品已经企业转换，全部服务林业，践行生态文明实践创新理念（图10）。



图10 课内作品申请专利及成果转化



PART 4



创新与亮点



本课程数字化转型充分融合人工智能、虚拟现实、元宇宙等前沿技术，围绕“教、学、评、管”全过程构建高质量、可复制的智能教学体系，在多个维度实现了创新突破：

01

AI驱动教学全流程重构，实现“教

-学-评”深度融合

构建了以人工智能为核心的教学赋能系统，通过AI智能问答、能力图谱可视化等方式，贯穿课前、课中、课后各环节，实现了从知识传授到能力评估的闭环优化，有效提升教学精准性与响应效率。

02

虚实融合的混合式教学，打造沉浸式学习体验

引入AR增强现实、虚拟仿真与元宇宙平台，支持“实物操作 + 虚拟演示 + 个性仿真”的教学路径，打破时间空间限制，让学生在高度沉浸环境中构建知识体系，提升了实验教学的安全性、趣味性和可重复性。

03

AI助教精准伴学，推动学生个性

化、自主式学习

建设课程专属AI助教系统，24小时支持学生课后问答，系统自动生成“个性学习画像”和“推荐学习路径”，推动学生从被动学习向主动构建显著提升课后学习质量与时长。

04

思政与专业深度融合，强化科技报国理想信念

在课程内容、项目设计、案例分析中深度融入思政元素，借助AI平台智能推送家国情怀相关素材，实现价值引导与知识学习同频共振，强化学生专业认同感与使命担当。



PART 5



总结、反思及

未来展望



本课程案例通过数字化技术与教学深度融合，有效解决了传统教学中存在的内容更新慢、评价不精准、实验条件受限等问题，实现了“知识-能力-素养”三维并重的育人目标，初步构建了面向未来的智能教学范式。

然而，当前部分AI系统在专业术语识别和非结构化问答方面仍存在一定误判概率，需结合教师持续优化语料库及反馈机制，教师需从“知识传授者”转型为“学习引导者”与“数据分析者”，进一步适应智能时代的教学组织方式。未来，课程团队将基于已有成果，建设跨课程AI数据共享平台，实现多个课程的能力数据联动分析与推荐教学，打造面向智能教育时代的专业课程群整体升级方案。



课程推荐







⚪来源：转载自东北林业大学本科生院

⚪本公众号所转载的文章、图片、信息等，其版权均归原机构或原作者所有，不代表本公众号观点，仅做分享交流

⚪转载出于非商业性目的，旨在分享，如涉及版权等问题，请立即联系我们（18003348638同微），我们将予以更改或删除相关文章，以保证您的权利。

线上线下 2025.11-2026.2月

【12月5日-12月8日•苏州】AI时代高校专业设置优化与微专业创新：前沿理念与顶尖案例实战培训班

【12月5日-12月8日•厦门】学术跃迁：科研项目创新设计与顶刊论文发表的双轮驱动策略培训班

【12月16日-12月22日•长沙】数智创新・实战落地：高校中青年骨干教师“全维培养矩阵”全场景教学落地培训班

【1月12日-1月15日•武汉】科学建构与有效互动：融合BOPPPS模型的深度学习课程系统化设计工作坊

【1月12日-1月15日•北京】微专业落地一课：面向一线教师的课程设计与教学实战工作坊

【1月17日-1月20日•西安】数字驱动教学管理：高校管理者创新思维与教学秘书素养提升研修班

【1月17日-1月20日•哈尔滨】筑基・破壁・创优：高校教研教改项目申报痛点破解、撰写精研与成果落地实战研修班

【1月17日-1月20日•昆明】基于OBE理念的应用型本科高校专业与课程建设专题研修班

【1月19日-1月22日•成都】本科（含职教本科）合格评估“全要素-全环节”系统化落地精准实务培训班

【1月20日-1月23日•海口】“十五五” 智慧课程：创新设计、落地路径与迭代方法案例精讲研修班

【1月19日-1月22日•厦门】高校国家级教学成果奖申报全流程攻坚：申报书精准填报、核心文本凝练与佐证材料优化高阶研修班

【1月23日-1月26日•广州】数智赋能教学创新・精准备赛教创赛场——高校校/省/国赛专项实践实训工作坊

【1月25日-1月28日•哈尔滨】数智时代・素养跃迁：高校专业负责人、教研室主任及骨干教师综合能力提升研修班

【1月25日-1月28日•成都】科学建构与有效互动：融合BOPPPS模型的深度学习课程系统化设计工作坊

【1月25日-1月28日•西安】学术跃迁：科研项目创新设计与顶刊论文发表的双轮驱动策略培训班

【2月23日-2月26日•重庆】教材新维度教学新生态：全国高校数字化教材创新设计与深度应用研修班

【2月23日-2月26日•西安】五步赋能·金课锻造：2026年春季开学高校教师教学能力强化研修班






往期精彩文章

热智慧课程相关分享

1.基于知识图谱的智慧课程建设与实践2.智慧课程案例分享《线性代数》3.全国高校智慧课程“最佳案例”分享--《新媒体写作》4.AI+智慧课程建设方案5.第一批全国高校智慧课程“最佳案例”