AI 赋能高校教学示范案例 | “师-生-机”三元协同教学模式创新与实践

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作者：微信文章



AI赋能高分子材料与工程

专业英语

“师-生-机”

三元协同

教学模式创新与实践



一

案例背景



《高分子材料与工程专业英语》作为高分子材料与工程专业的核心课程之一，肩负着提升学生专业英语应用能力与跨文化学术沟通素养的重要职责。该课程通过双语教学模式，系统构建学生在高分子科学领域的专业术语表达、文献研读、学术写作及国际交流等核心能力。随着全球化新材料领域的快速和深入发展，高分子材料行业对具备专业英语能力的人才需求非常迫切。然而，传统教学模式存在以下瓶颈问题



（1）教材内容时效性欠佳



由于教材的写作与出版周期较长，在时效性方面存在短板，案例与技术更新不足。



（2）术语发音与听力训练不足



高分子材料领域术语专业性较强，学生难以掌握复杂术语的正确英文发音及听力辨识。



（3）实践场景缺失



教学以翻译和阅读为主，缺乏真实场景的互动练习，导致学生“能读不能说”。



（4）写作规范性薄弱



学术论文和报告写作训练不足，学生常出现语法错误、逻辑混乱或格式不规范问题，影响科研成果的国际化呈现。



（5）个性化教学难以实现



学生英语水平差异大，统一教学内容难以满足不同层次需求，基础薄弱者易产生挫败感。

由于在传统教学模式下专业英语课程存在的上述教学痛点与局限，难以满足目前行业高速发展对高分子材料领域专业英语人才的高标准要求。

二

数字化赋能具体实施方法



基于清华大学学堂在线AI人工智能和大模型技术，本课程构建了《高分子材料与工程专业英语》AI智慧课程平台。通过高精准度的专属知识库体系、结构化行业数据、权威文献和专业语料库的深度整合，形成多维度的知识约束框架。在模型应用层，采用动态知识检索增强（RAG）技术，将知识库与底层大模型深度耦合，通过实时知识校验和输出校准机制，显著抑制模型幻觉现象。同时结合领域自适应微调和强化学习策略，使模型回复的准确率大大提升，在专业术语使用、事实性陈述和逻辑一致性方面达到行业应用级标准。



针对传统专业英语教学中存在的瓶颈问题，《高分子材料与工程专业英语》课程依托AI智慧课程网站平台，充分利用AI技术赋能专业英语教学，对教学过程进行了全面的重构与优化，破解传统教学的困境，构建了“师-生-机”三元协同创新实践体系。通过“师-生-机”三者的紧密协作与互动，实现教学过程的智能化、个性化和高效化，深度赋能学生专业英语能力的提高。



（1）教师发挥教学设计、教学内容组织和价值引领作用



在“师-生-机”体系中，教师利用AI平台的智能工具，如智能备课助手、教学案例生成器和思政点建设功能等，更高效地进行教学准备，确保教学内容的科学性和前沿性。

> 利用雨课堂“智能备课助手”更高效地设计和优化课件内容，为学生提供更丰富的学习资源和更好的学习体验。



> 雨课堂智能备课助手“指令中心”新增功能——生成教学案例。例如：根据6.3知识点“Effects of molecular weight on physical properties of polymers分子量对聚合物物理性质的影响”，自动生成具体教学案例。这一功能能够根据特定的知识点，快速生成生动具体、易于理解的教学案例，助力教师更高效地备课，同时帮助学生更好地掌握知识点及其实际应用。



> 雨课堂智能备课助手“指令中心”新增功能——思政点建设。这一功能能够根据课程知识点，自动凝练出与之相关的思政教育要点，将专业知识与思政教育有机融合，助力教师在教学过程中实现知识传授与价值引领的同频共振。例如：根据“2.2 Sources of polymers 聚合物的来源”分类中的天然聚合物和合成聚合物相关内容，自动凝练出课程思证点“高分子材料的科技创新与可持续发展”。通过这一思政教学点的设计，学生不仅能够掌握高分子材料来源的专业英语表达，还能在学习过程中树立正确的价值观，增强社会责任感，为未来高分子材料的科技创新和可持续发展贡献力量。





（2）学生通过AI智慧课程平台，可以主动获取学习资源，参与互动式学习活动，形成个性化学习路径



平台提供的多模态学习资源（如微课视频、知识图谱、在线测试等）使学生能够根据自己的学习节奏进行自主学习。案例如下：

> 知识检测员：AI课程网站大模型基于学生视频学习内容，为其自动推送随堂测试题，加强学习记忆，题型为单选、多选、判断等。

> 利用雨课堂“讲伴”功能设计互动式问题，提升课堂的互动性和参与度，引导学生思考和讨论。

> 学生利用知识图谱功能，进行自我检测和复习。通过回顾知识图谱中的关键节点和关系，快速梳理已学知识，发现知识盲点，并针对性地进行复习和巩固。不仅提高了学习效率，还增强了学生对专业知识的整体把握能力。





（3）智能机器通过AI技术为教学提供强大的技术支持，发挥辅助教学的角色与作用



AI课程平台整合了丰富的多模态资源库，包括课程知识库、慕课平台、学术网站等，为学生提供了丰富的学习资源。同时通过平台虚拟陪练、智能问答等功能，为学生提供实时的互动体验。

①动态化教材内容更新，形成“教材+数字资源”的立体化内容体系。

构建多模态资源库：整合课程知识库、慕课平台、学术网站、以及其他国外主流的免费高校课程平台资源。目前课程平台已上传文件数187个，音视频时长16.8小时，知识图谱切面1.6万个，链接10个月流量均在500万次以上的国外主流免费高校课程平台资源：www.coursera.org；www.khanacademy.org；online.stanford.edu；ocw.mit.edu；www.edx.org； www.futurelearn.com； www.openlearn.org；www.alison.com；www.classcentral.com；www.freecodecamp.org/。

②语音语料训练TTS系统，实现高分子专业复杂术语的标准发音与语境化讲解等功能。

训练了面向高分子材料与工程专业英语的24小时智能学伴系统，通过学科知识图谱以及专属知识库构建专业术语提示词库，设计包含词根词缀、拆词、构词、识别翻译等模块的互动式学习指令。

③通过虚实融合的场景构建，实现AI虚拟英语陪练与智能交互多模态反馈。

基于口语对话系统，集成虚拟陪练，利用语音播报功能支持高分子专业场景对话，帮助学生在真实场景中练习英语口语，在沉浸式学习环境中提升学生专业英语能力。

④构建三个智能体，“高分子英语智库”、“高分子翻译官”和“英文学术优化助手”，深度赋能学生专业英语能力。

帮助学生解决语言学习与应用问题、高分子背景中文-英文语言转换问题、高分子材料领域英文技术支持与知识查询问题，提高学生学术写作规范性和准确性、高分子专业术语翻译正确性以及跨文化沟通表达能力。

⑤精准适配学生水平，生成个性化的学习路径，利用AI技术深度赋能学生学习效果。

构建了高分子材料与工程专业英语的AI学习空间，将知识图谱中的核心节点与微课视频、标准化习题库智能关联。通过24小时智能学伴系统，学生可随时调取知识图谱内容，系统会根据学习行为数据动态推荐个性化学习路径，实现知识点碎片化获取与深度学习相结合。



为丰富课程资源建设，弥补资源不足，构建基于真实教师形象的数字人教学模型，具备专业术语口型同步。



“师-生-机”三元协同创新实践体系通过充分发挥教师、学生和智能机器的优势，实现了教学过程的智能化、个性化和高效化，为专业英语教学提供了全新的模式和思路。

三

效果与成果



通过AI技术的深度赋能，学堂在线AI课程平台为高分子材料与工程专业英语教学提供了全面的解决方案，不仅解决了传统教学的痛点，还为学生提供了更丰富的学习资源和实践机会，推动专业英语教学向智能化、个性化的方向发展。

《高分子材料与工程专业英语》AI智慧课程平台始建于2025年2月。基于人工智能的创新教学工具正在高分子材料与工程2022级-1、2班学生（57人）中进行首轮应用。截至目前，使用数据如下：



学生使用《高分子材料与工程专业英语》AI智慧课程平台学习成效反馈：



四

创新与亮点



创新之处

教学模式创新：平台构建了“师-生-机”三元协同创新实践体系，充分发挥教师的引导作用、学生的主体作用以及机器的辅助作用，实现了教学过程的智能化和个性化。教师可以利用平台的智能工具进行更高效的备课和教学，学生则能够在平台上获得个性化的学习资源和指导，而机器则通过数据分析和智能推荐为教学提供精准支持。

亮点之处

亮点一：《高分子材料与工程专业英语》AI智慧课程平台构建了“高分子英语智库”“高分子翻译官”和“英文学术优化助手”三个智能体，深度赋能学生专业英语学习。这些智能体能够帮助学生解决语言学习与应用问题、高分子背景中文-英文语言转换问题、高分子材料领域英文技术支持与知识查询问题，提高学生学术写作规范性和准确性、高分子专业术语翻译正确性以及跨文化沟通表达能力，从而全面提升学生在高分子材料与工程专业领域的英语应用能力。

亮点二：《高分子材料与工程专业英语》AI智慧课程平台上线数字人功能，为学生提供了沉浸式的虚拟学习场景，学生仿佛置身于真实的课堂环境中，与数字人进行互动交流；数字人具备专业术语口型同步功能，能够准确地展示专业术语的发音和口型，帮助学生更好地掌握发音技巧，提升听力和口语能力。

五

总结、反思及未来展望



总结：通过AI智慧课程平台，教师、学生和智能机器紧密协作，充分发挥各自的优势。教师利用平台的智能工具进行高效备课和个性化指导；学生通过平台的多模态资源和智能学伴系统，进行自主学习和实践练习；智能机器则通过数据分析和智能推荐，为教学提供精准支持。这一协同体系不仅提高了教学效率，还增强了学生的学习兴趣和参与度。

反思：教师在实际教学中仍需要更多针对性的培训和指导，以充分发挥AI工具的优势；虽然平台能够根据学生的学习行为数据推荐个性化学习路径，但在某些情况下，推荐的路径仍不够精准。未来需要提高个性化学习路径的精准度，更好地满足不同层次学生的需求。

未来展望：我们将继续优化“师-生-机”三元协同教学模式，进一步提升教学效果和学生体验。将持续关注高分子材料与工程领域的最新研究成果和技术突破，及时更新平台的教学内容，确保学生接触到最新的专业知识；将进一步丰富平台的多模态教学资源，为学生提供更全面的学习支持。通过持续的创新与改进，“师-生-机”三元协同教学模式将为高分子材料与工程专业英语教学带来更大的突破，培养更多具备国际竞争力的高素质专业人才。




END




来源：东北林业大学本科生院

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