人工智能赋能院校实战化教学的路径探索与实践思考

习主席强调“要坚持面向战场、面向部队，围绕实战搞教学、着眼打赢育人才”。随着人工智能技术在军事领域的深度应用，战场形态、作战样式发生深刻变革，也为院校实战化教学突破传统瓶颈提供了新机遇。将人工智能技术与院校实战化教学深度融合，能够构建更逼真的训练环境、更科学的组训模式、更精准的评价体系，推动实战化教学从“模拟贴近”向“仿真实战”跨越，为培养适应未来战场的高素质军事人才奠定基础。

一、人工智能赋能院校实战化教学的价值意蕴

（一）破解传统教学环境局限，提升战场仿真度

传统实战化教学受场地、器材、安全等因素制约，难以完全复现复杂战场环境。人工智能技术通过多模态仿真、动态场景生成等功能，可整合地形、气象、敌情等多维度数据，构建“全要素、高动态、强对抗”的虚拟战场环境。例如，基于强化学习的战场环境模拟系统，能根据学员战术决策实时调整“蓝军”行动策略，模拟极端天气、复杂电磁干扰等突发情况，让学员在近似真实的战场情境中锤炼应变能力。

（二）突破数据支撑短板，优化教学决策科学性

实战化教学需以海量训练数据为支撑，传统教学模式下数据采集难、分析效率低，难以精准把握学员能力短板。人工智能技术可通过物联网设备实时采集学员训练中的战术动作、装备操作、指挥决策等数据，利用机器学习算法进行多维度分析，生成学员“能力画像”。例如，在战术指挥训练中，AI 分析系统可自动识别学员在兵力部署、火力配置中的薄弱环节，为教员调整教学重点、优化训练方案提供数据支撑，实现“以数据驱动教学”。

（三）弥补个性化培养不足，增强教学精准度

院校学员在文化基础、军事素质、岗位需求等方面存在差异，传统“一刀切”式教学难以满足个性化培养需求。人工智能基于自适应学习算法，可根据学员能力水平动态调整教学内容与训练强度。例如，在装备操作教学中，AI 教学系统能针对基础薄弱学员增加原理讲解与模拟操作次数，为能力较强学员设置复杂故障排查、跨装备协同等进阶任务，实现“一人一策”的精准培养。

二、人工智能赋能院校实战化教学的现实瓶颈

（一）技术应用与教学需求适配性不足

当前部分院校引入的 AI 教学系统存在“重技术、轻需求”问题，如虚拟仿真平台仅能实现简单场景模拟，无法贴合不同军兵种、不同岗位的实战化训练需求；部分AI 分析工具聚焦数据统计，却难以关联战场实际任务，导致技术与教学“两张皮”，未能真正服务于实战能力培养。

（二）数据安全与泄密风险防控薄弱

在人工智能系统运行过程中，数据采集环节需通过物联网设备、训练传感器等多终端获取学员操作轨迹、指挥决策流程等实时信息，存在实战化教学终端被劫持、实战化教学数据传输被拦截的风险；存储环节若采用非加密云端或本地服务器，易遭受网络攻击导致敏感数据泄露；分析环节中 AI 算法的开放性特征，可能使数据关联逻辑被破解，间接暴露部队作战规律。

（三）教员技术应用能力有待提升

人工智能赋能实战化教学对教员提出更高要求，不仅需要教员具备扎实的军事专业素养，还需掌握 AI 系统操作、数据解读等技能。当前部分教员存在“技术畏难”情绪，对 AI 教学工具的运用停留在基础功能层面，难以充分发挥技术优势；部分院校缺乏“军事 + 技术”复合型师资团队，制约了AI 技术在实战化教学中的深度应用。

三、人工智能赋能院校实战化教学的实践路径

（一）理念革新：树立“AI+ 实战”融合教学观

1. 强化“技术服务实战”导向。院校需明确 AI 技术的定位是“辅助提升实战能力”，而非替代实战训练。在教学顶层设计中，将 AI 应用纳入人才培养方案，围绕“执勤、处突、反恐”等核心任务，确定 AI 技术赋能的重点领域，如战术指挥仿真、装备故障诊断、应急处置推演等，确保技术应用与实战需求同频共振。

2. 构建“协同育人”机制。联合部队、科研院所、AI 企业组建“产学研用”联盟，邀请部队一线指挥员参与 AI 教学系统需求论证，让系统功能设计贴合战场实际；依托科研院所攻克虚拟战场建模、训练数据安全等技术难题，确保AI 工具既先进又实用。

（二）内容优化：打造AI 驱动的实战化教学体系

1. 动态更新教学内容。利用 AI 舆情分析、战场态势研判系统，实时抓取部队演训、国际安全热点中的实战案例，将新型作战样式、装备运用方法及时融入教学内容。例如，在反恐教学中，AI 系统可自动梳理近期典型反恐行动案例，提取战术要点、装备使用经验，转化为情景化教学模块，让教学内容与战场实践同步更新。

2. 设计模块化训练课程。基于 AI 自适应学习理念，将实战化教学内容拆解为“基础技能、专业应用、综合协同”三个模块。基础技能模块通过 AI 模拟训练系统强化装备操作、战术动作熟练度；专业应用模块结合岗位需求，利用 AI 情景推演系统开展针对性训练；综合协同模块依托 AI 联合仿真平台，组织多专业、多兵种学员开展协同作战演练，提升体系化实战能力。

（三）手段升级：构建智能化实战化训练平台

1. 打造“虚实结合”训练环境。整合 VR/AR 技术与 AI 算法，构建“虚拟仿真 + 实装操作”融合训练平台。例如，在装甲装备教学中，学员先通过 AI虚拟仿真系统熟悉装备结构、模拟故障排除，再进行实装操作，既降低实装训练风险，又提升训练效率；在哨位执勤训练中，AR 智能眼镜可叠加虚拟“可疑目标”，让学员在真实营区环境中开展处置训练，实现“哨位即战场”的训练效果。

2. 研发智能辅助教学工具。针对实战化教学重难点，开发 AI 辅助工具。如在战术指挥教学中，AI 指挥辅助系统可实时校验学员决策的合理性，提示兵力部署漏洞；在射击训练中，AI 动作捕捉系统能通过摄像头分析学员持枪姿势、击发时机，实时纠正动作偏差，提升训练精准度。

（四）评价完善：建立AI 赋能的实战化教学评价体系

1. 实现“全过程、多维度”评价。依托AI 数据采集系统，实时记录学员在训练中的操作速度、决策效率、协同能力等指标，结合部队岗位任职标准，构建“能力 - 任务 - 指标”三维评价模型。例如，在处突训练中，AI 评价系统可从“情况判断、兵力调动、处置效果”三个维度打分，自动生成评价报告，避免传统评价中“重结果、轻过程”的问题。

2. 推动“以评促训”闭环优化。利用 AI 反馈系统，将评价结果转化为具体改进建议。例如，针对学员“战术协同能力薄弱”的评价结论，AI 系统可自动推荐协同训练课程、匹配训练搭档；教员根据AI 分析的班级共性问题，调整后续教学计划，形成“训练- 评价- 改进”的闭环，持续提升实战化教学质量。

四、人工智能赋能院校实战化教学的保障措施

（一）加强技术安全防控

建立 AI 训练数据分级管理制度，对涉及军事机密的数据进行加密存储、权限管控；引入“沙盒测试”技术，对AI 教学系统进行安全检测，防范数据泄露、系统被攻击等风险；制定 AI 技术应用伦理规范，明确 AI 在教学中的辅助边界，避免过度依赖技术导致学员自主能力弱化。

（二）提升教员技术素养

开展“AI+ 实战化教学”专项培训，通过“理论授课 + 实操训练 + 课题攻关”模式，提升教员AI 系统操作、数据解读、课程设计能力；选派教员到部队、AI 企业跟班学习，了解一线实战需求与技术发展趋势；建立“技术骨干 + 军事教员”帮扶机制，共同开发AI 教学案例、优化训练方案。

（三）完善配套保障机制

将 AI 赋能实战化教学纳入院校经费保障重点，加大对智能训练平台、数据中心建设的投入；制定AI 教学成果评价标准，将技术应用成效与教员绩效考核、单位评先评优挂钩，激发全员参与热情；建立“试点 - 推广”机制，选择基础较好的专业先行先试，总结经验后逐步在全院推广，确保改革平稳落地。

作者简介：姓名：刘韬，出生年月：1977.11，性别：男，民族：男，籍贯：湖南双丰，职称：副教授，学历：本科，研究方向：军事教育