AI 技术支撑下中职烹饪专业数字化教学资源的开发与应用

引言

中职烹饪专业以培养“会操作、懂标准、能上岗”的技能型人才为目标，但传统教学模式存在显著局限：一是热菜炒制、糖艺制作等实操环节，新手易因火候把控不当导致食材浪费（如戚风蛋糕蛋白打发失败、炒糖色焦糊），或因操作不规范引发油锅溅烫风险；二是教师需同时指导 20-30 名学生，难以兼顾基础薄弱生与技能优等生的差异，导致“统一教学难适配个体需求”；三是教材中“工艺流程”多以静态图片呈现，学生难以理解颠勺力度、面团揉制“三光”标准等动态细节。随着 AI 技术在职业教育领域的深度应用，数字化教学资源成为突破上述困境的重要载体。依托 AI 开发的虚拟实训、智能评测等资源，既能降低实训成本、规避安全风险，又能实现“精准指导+个性学习”。本文结合中职烹饪核心课程与教材内容，系统分析 AI 技术在资源开发与应用中的具体方法，助力专业教学提质增效。

一、AI 驱动中职烹饪数字化教学资源的开发路径

（一）虚拟仿真资源：破解高成本、高风险实训难题

针对教材中“高消耗”“高风险”的实操模块，利用 AI 虚拟仿真技术开发可重复操作的资源。以《中式热菜制作》中“拔丝地瓜”教学为例，传统实训中，学生需反复消耗食用油、白糖（单次实训浪费率超 40% ），且 160-180℃的糖液易引发烫伤。开发的“拔丝地瓜 AI 虚拟实训模块”，通过 3D 建模还原铁锅、食材的物理属性——学生用手柄模拟“热锅→下油→熬糖→挂糊”流程，系统会实时提示“当前油温 150℃，需升温至 160℃（教材 P52 标准）”“糖液呈浅琥珀色，可下入地瓜”，若操作错误（如油温未到即下糖），系统会弹出预警并关联教材知识点。该资源让学生在零消耗、零风险环境中反复练习，直至掌握关键步骤。

智能交互资源：拆解教材中的动态技能细节

针对教材静态图片难以呈现的“动态技能”，利用 AI 计算机视觉技术开发交互资源。以《中式烹饪基本功》中“蓑衣黄瓜”刀工教学为例，教材仅展示成品与角度示意图，学生难把握“每刀间距 0.3cm^′′ “下刀角度 30^∘ ”的标准。开发的 ^*AI 刀工交互模块”，通过摄像头实时捕捉学生持刀姿势、下刀轨迹，与“行业大师刀工动作库”比对：若下刀角度偏差超 5^∘ ，系统会投影提示“向左微调手腕，标准角度参考教材 P38 示意图”；若间距过大，会生成“间距辅助线”引导校正。模块还会生成“刀工熟练度报告”，标注“下刀速度”“成品合格率”，助力学生精准补弱。

（三）个性化推送资源：适配学生差异化需求

基于 AI 大数据分析，结合学生实训数据开发个性化资源推送系统。以《中式面点工艺》中“面团发酵”教学为例，系统会记录学生“揉制时间”“发酵温度”“酵母用量”等操作数据：若学生多次因“发酵温度超 38℃”导致面团发酸，系统会自动推送“发酵温度与酵母活性”微课、“四季发酵温度调整表”（匹配教材 P65 知识点）；若学生擅长馒头制作但薄弱于包子捏褶，会优先推送“包子 18褶分步动画”。这种“按需推送”模式，解决了传统教学“一刀切”的问题。

二、AI 支撑下数字化教学资源的分场景应用策略

（一）课前预习：AI 微课拆解教材重点，降低认知门槛

课前推送 AI 微课，帮助学生提前理解教材难点。以《西式面点》“戚风蛋糕制作”为例，教材中“蛋白打发”是核心难点（需分三次加糖、打发至干性发泡）。教师推送“AI 蛋白打发拆解微课”：视频用动态箭头标记“打蛋器移动轨迹”，标注“第一次加糖（鱼眼泡阶段，中速搅拌 2 分钟）”等参数，同步关联教材 P72 步骤。学生预习后完成“AI 互动答题”（如“干性发泡的判断标准”），系统自动反馈错误点，课堂上即可直接聚焦实操，提升效率。

（二）课中实训：AI 实时指导+评测，强化技能精准度

课中利用 AI 智能实训台实现“实时指导+动态评测”。以“鱼香肉丝”教学（《中式热菜制作》P48）为例，学生操作时，摄像头捕捉“食材下锅顺序”“火候调节”等动作，系统比对“鱼香肉丝标准库”（融合教材流程与行业经验），实时语音提示：“先炒肉丝至八成熟，符合教材步骤”“火候已调至大火，建议保持 1 分钟”；若先下配菜，系统会提示“错误，参考教材 P48 步骤 2”。实训后生成评测报告，从“流程准确性（80 分）”“成品色泽（85 分）”评分，并建议“加强火候控制，观看 AI 调节视频”，为教师指导提供依据。

（三）课后拓展：AI 场景化任务，衔接行业需求

课后设计“行业场景化任务”，让学生贴近岗位需求。结合餐饮行业“外卖菜品品质保持”需求，开发“AI 外卖菜品设计任务”：学生在虚拟系统中选择“宫保鸡丁”（教材菜品），根据 AI 提供的“30分钟配送”场景，设计保温方案（如选择保温盒、是否加加热包），系统模拟“配送后温度变化”，比对行业标准（如“配送后温度 ⩾55e^，∗ ”）给出评价。学生还可查看企业真实标准，实现“课堂—岗位”衔接。

三、资源有效应用的配套保障机制

（一）强化教师 AI 素养培训

联合 AI 企业开展培训，内容包括“虚拟实训系统操作”“评测数据解读”等，指导教师将“馒头发酵 AI 模块”与教材结合设计教案，建立 ^sAI 教学共同体”，分享应用案例，提升教师实操能力。

（二）建立资源动态更新机制

对接教材修订节奏（如教材新增“新派融合菜”，则更新 AI 虚拟模块），并与餐饮企业合作，将“招牌菜制作流程”转化为 AI 资源（如“企业烤鸭虚拟实训模块”），确保资源贴合教材与行业。

（三）完善“AI+教师”双评价体系

通过 AI 收集“虚拟实训次数”“评测得分变化”，教师记录“实操进步情况”，双向数据判断资源效果。如“炒糖色模块”使实操合格率从 40%升至 70% ，且教师反馈学生理解加深，说明资源有效；若模块操作复杂，则优化界面。

结束语

AI 技术为中职烹饪数字化教学资源注入新活力，通过“虚拟仿真降成本、实时评测提精度、个性推送补差异”，破解了传统教学痛点。本文结合教材与实例提出的“开发—应用—保障”策略，可助力构建“AI+烹饪”教学模式。未来，随着 AI 味觉模拟、沉浸式实训技术的发展，资源可进一步向“智能化创意研发”升级，更好地培养适配行业需求的烹饪技能人才。

参考文献

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