AI 驱动下的电路分析实践教学改革研究

一、引言

电路分析是电子信息类、自动化类专业的核心基础课程，对学生工程思维与分析能力的培养起着至关重要的作用。然而传统教学模式普遍采用“板书 + 讲授”的方式，实验操作也局限于固定化的实验箱或仿真软件，教学手段单一，实践内容与工业应用脱节，学生学习兴趣不高，导致课程学习效果欠佳[1]。随着 ChatGPT、MATLAB AI 助手、Multisim 智能分析插件等 AI 工具的普及，电路分析教学迎来了新机遇 [2, 3]。通过将 AI 技术引入教学过程，有望实现教学内容的个性化重组、实践过程的智能辅助和学习方式的深度变革[4, 5]。

二、改革目标与设计

本次教学改革以“AI 驱动、学做一体、能力导向”为主线 [6]，构建了 AI辅助下的电路分析实践教学新体系，具体目标如下：

1. 优化教学内容结构：打破章节式讲解，重组为以问题为导向的知识模块；2. 融合AI 教学工具：引入ChatGPT 进行辅助解题、仿真代码生成，使用AI 识图工具实现电路图快速识别与建模；3. 设计任务式实践项目：以“AI 助力电路诊断”“AI 生成仿真脚本”等任务为载体，提升学生实操能力和解决复杂问题的能力；4. 构建人机协同教学场景：教师引导 +AI 工具 + 学生探索，共同完成知识建构与工程训练。

三、实施过程与教学案例

在教学过程中，我们以“RLC 串联电路的谐振特性分析”为案例，设计了如下教学环节：

1.AI 辅助学习引导：学生在课前或课中通过 ChatGPT 等 AI 工具，提出如“如何分析 RLC 串联电路谐振频率”等问题，AI 即时生成基于教材知识的基本原理、计算公式与解题思路，为学生构建知识框架提供支持，激发其自主学习兴趣。2.AI 生成仿真代码：在掌握理论基础后，学生通过自然语言向AI 提出“生成用于 Multisim 的 RLC 串联谐振电路仿真脚本”等需求，AI 返回对应电路图参数、仿真脚本乃至数据采集方法。学生可直接将脚本导入仿真平台，快速搭建实验环境，大幅降低传统建模的技术门槛。3. 学生独立验证：在完成基础仿真后，学生围绕 AI 给出的初始参数，自主修改 R、L、C 的数值，观察谐振频率、幅频响应等变化，进一步探究品质因数与带宽等相关指标。该过程不仅强化了对谐振特性的理解，也锻炼了数据敏感性和实验设计能力。4. 反思与总结：课后，学生需撰写学习报告，内容包括 AI 辅助下的学习过程、遇到的问题与解决方式、仿真结果分析以及对 AI 辅助教学效果的评价。鼓励学生指出 AI 生成内容的局限性，并提出改进建议，如与教材深度结合、增加误差分析功能等。

通过这一教学设计，学生不仅掌握了电路分析方法，还锻炼了数据验证与问题抽象能力，实现了“工具助学、思维导学”的教学目标。

四、教学效果与反馈

教学改革在 2024-2025 学年教学班级中实施，效果显著。课堂调查显示，89% 的学生认为 AI 工具有效提升了学习效率；学期末实验报告质量明显提升，平均得分提高 12.6% ；教师反馈认为 AI 辅助教学显著降低了答疑负担，提高了课堂效率；学生创新实践能力增强，有学生将 AI 辅助仿真用于课外竞赛项目中并获奖。

五、总结与展望

本研究实践表明，在电路分析教学中引入 AI 工具，不仅提升了教学效率和学生的实践能力，也推动了教学理念从“教师中心”向“学生主导 + 智能协同”转变。但同时也存在部分问题，如学生对 AI 工具的依赖、部分 AI 回答准确率不高等。因此，未来需从教学设计、教师培训、平台优化等多方面完善改革路径，并逐步构建基于AI 教育生态的工程类课程教学体系。

参考文献：

[1] 王艳, 赵玉峰. 电路分析课程教学改革研究与实践[J]. 实验技术与管理 , 2021, 38(1): 116-120.

[2] 陈志峰 , 王晓东 . 融合 AI 技术的“电类”课程实验教学模式探索 [J]. 高教学刊 , 2023(6): 94-97.

[3] Karar M E, Elshaer I A, Al-Mashaqbeh I A. The role of AIin enhancing electrical engineering education: A systematic review[J].Education and Information Technologies, 2023, 28(1): 451–475.

[4] Boud D, Falchikov N. Aligning assessment with long‐termlearning[J]. Assessment & Evaluation in Higher Education, 2006, 31(4):399–413.

[5] 张朝阳 , 刘思敏 . 基于人工智能的高校工程教育教学改革研究 [J]. 中国电化教育 , 2022(12): 42-47.

[6] Ristea A I, Dumitriu L, Mihaila S. AI in education: Machinelearning applications in digital classroom[J]. Procedia Computer Science,2020, 176: 1017-1026.

作者简介： 鲁银芝，性别 ： 女， 籍贯： 河南省商丘市，民族：汉 出生年月：1988.04，学位： 博士 职称： 讲师，研究方向： 通信电路与系统。