飞机制造技术课程教学的人工智能化探索

引言：“飞机制造工程技术基础”是飞机制造工程专业学生的必修基础课程之一，具有理论性深、知识面广和应用性强等特征。立足高等院校树立需求导向、学以致用的价值理念，人工智能技术通过教学系统架构设计、自适应教学策略实施及教学评价体系重构等措施，实现教学内容的完善与优化，全面促进飞行器制造工程专业课程教学模式的变革。本文将从以下几个方面探索“飞机制造工程技术基础”课程的智能化教学改革路径：

一、智能教学系统架构设计

1.多模态知识图谱构建

首先，基于“飞机制造工程技术基础”课程的工程教育特点与多模态数据特性，从知识建模、数据整合到应用场景进行全面设计[1]。利用机器学习算法等AI工具建立飞机制造领域的动态知识图谱，整合从飞机设计、材料科学、制造工艺到适航标准等核心知识点。具体实施方案包括：整合课程中的教材、课程PPT、学术论文、工艺标准等理论知识点；相关生产实践的工程图纸（CAD）、零件设计图、材料显微结构图、无损检测（NDT）结果；各类制造工艺演示（如铆接、复合材料铺层）、装配线实拍、风洞实验录像等影像资料；飞机部件STEP文件、装配体模型、有限元分析（FEA）仿真结果等3D模型等多模态资源。图谱构建成功以后，用以支持教学、实践与科研等工作。通过图谱可视化展示知识关联，例如：从“复合材料机翼设计”节点自动关联到热压罐成型工艺、应力仿真等知识点。尤其作为智能教学助手：通过图谱关联知识点与实操案例，回答学生提出的问题。

2. 虚实融合实验平台

开发飞机装配/维修的虚拟仿真平台（如Unity+ROS），结合AR/VR设备模拟真实场景。引入数字孪生技术，将真实飞机部件的传感器数据（如应力、温度）同步至教学系统，支持故障诊断模拟训练。基于虚实融合实验平台课堂教学可以实现机翼装配、机翼蒙皮铆接、发动机吊装虚实融合等典型实验场景。虚拟预习：学生在VR中拆解机翼 3D模型，学习内部结构；实物操作：使用智能扭矩扳手安装翼肋，传感器数据实时比对工艺标准；虚实联动：若螺栓扭矩不足，AR眼镜高亮该位置，同时虚拟模型显示应力集中区域。构建该平台的核心功能模块包括：

(1) 虚拟仿真模块：其一是高精度 3D模型库：集成飞机部件（机翼、发动机、起落架）的CAD模型，支持爆炸视图、剖面观察；其二是动态物理仿真：基于Unity PhysX引擎模拟装配力学（如螺栓预紧力、复合材料形变）；其三是AR辅助引导：使用MicrosoftHolo Lens 2 叠加虚拟指引。

(2) 实物操作模块：其一为模块化工作台，其可支持飞机部件的快速更换，例如机翼蒙皮以及翼梁夹具等部件，其二是工业机器人协同部分，设有KUKA机械臂编程接口，在学生完成装配路径设计之后，机器人会执行如高温焊接这类有较高风险的操作。还可以搭建AI驱动的微型智能产线（如协作机器人+机器视觉），演示飞机零件的柔性制造流程。通过工业物联网（IIoT）平台采集加工数据，训练学生使用AI预测刀具磨损（如LSTM时间序列模型）。

该平台凭借一种由“虚”对“实”加以引导，“实”向“虚”进行反馈的闭环模式，成功构建起飞机制造教育的全场景沉浸式学习环境，而这一环境将会成为培育新一代航空工程师的核心基础设施。

二、自适应教学实施策略

首先，借助对学生学习大数据展开分析，为其给予个性化学习支持服务，凭借收集以及分析学习行为数据，把握每位学生的学习特点与能力水平，依据学习数据分析结果制定个性化学习方案，推送适宜的学习资源与学习任务[2]。其次是要开发学习进度跟踪系统，实时监测学习情况，适时对学习计划作出调整，动态调节教学内容的难度系数，提供智能答疑服务，解答学生在学习进程中碰到的问题，搭建学习成果展示平台以激发学生学习积极性，实施学习档案管理，记录学生整个学习过程，为持续改进提供依据。基于大数据分析结果，适时为学生推荐个性化实践项目，全力使学生兴趣与能力特征相匹配，充分调动其学习积极性，竭力培育其专业素质素养，为未来就业环节奠定坚实基础。

三、教学评价体系重构

第一是要构建起基于数据驱动的评价标准，这些标准有多维度且呈现多元化的特点，借助人工智能技术手段，打造一个高效且便捷的数据收集系统，该系统涉及教学、师资、科研、学生发展以及教学设施等多个维度，人工智能运用自然语言处理、数据挖掘等技术，对收集而来的数据展开整理、分类以及标注工作，以此保证数据有全面性、准确性与有效性。运用先进的数据分析方法和工具，从中提取多元评价标准，让评价标准更契合高等教育的实际状况，揭示数据背后隐藏的规律与趋势，达成教学全过程评价的全面性、科学性以及公正性[3]。

第二是构建多元化评价体系，人工智能技术会整合诸多评价维度的信息，诸如教学质量、科研成果、学生表现、知识技能、情感态度、价值观以及创新能力等，借助机器学习和深度学习算法来明确这些目标，接着设计相应的评价指标体系，还要对不同评价指标开展关键性评估，然后依据评估结果分配合理的权重。基于数据驱动以及所选择的评价指标，按照不同的评估和目标需求，构建综合评价模型、专项评价模型等，凭借持续的数据反馈以及算法迭代，对评估模型进行不断优化，保证评估模型一直处于最佳状态，运用算法模型对各评价指标进行加权计算，得出综合评估结果，生成详细的反馈报告，凭借精准反馈，给出有针对性的改进建议，促使教师知晓授课情况，学生了解自身学习成果，帮助学校持续提升教育质量，实现增值服务。

四、实施路径与保障措施

1.基础设施部署

人工智能技术赋能高等教育教学的基础设施部署需要从硬件、软件、数据、网络和教学场景等多个维度进行系统性规划和建设[4]。包含以下关键部署内容：

1.1 教育数据基础设施建设

全维度数据采集体系：部署物联网设备（智能课桌、环境传感器、行为识别摄像头）；构建多源数据融合平台（LMS/MOOC/考试系统/校园卡数据）；建立标准化教育数据湖（结构化/非结构化数据存储）；智能分析中台：建设教育数据仓库（EDW）与清洗处理流水线；开发学情预警模型（学习困难预测/辍学风险识别）；部署教学效果评估系统（基于课堂行为的多维度分析）

1.2 算力网络支撑体系

分布式计算架构：构建混合云教育算力平台（本地GPU集群+公有云弹性扩展）；部署边缘计算设备（如NVIDIA Jetson）支持实时AI推理，确保虚拟仿真的低延迟交互；搭建 5G+MEC教学专网（保障低延迟高清视频传输），满足AR/VR大数据量传输需求；智能资源调度系统：开发动态负载均衡算法（教学高峰期资源分配）；构建AI模型即服务（AIaaS）平台；实现跨校区算力资源共享（联邦学习架构）

1.3 智能教室物理空间改造

新型交互设备部署：安装智能白板（支持手写识别与公式自动推导）；配置全向麦克风阵列（语音指令识别与声纹分析）；部署沉浸式教学系统（全息投影/混合现实设备）；环境感知系统：构建教室环境智能调控系统（光照/温湿度/空气质量）；开发注意力监测装置（眼动追踪/表情识别）；部署无感考勤系统（人脸识别+行为特征匹配）

1.4 安全保障体系

在数据隐私保护方面，需要部署差分隐私处理模块，依靠该模块可对相关数据进行特定处理以保护隐私，同时要采用联邦学习技术，在保护飞机敏感数据（如军工院校案例）的前提下进行模型训练，构建联邦学习训练框架，以此来支撑相关的学习与工作。还要实施数据访问区块链审计，借助区块链技术对数据访问进行审计。在系统安全防护方面，要建立AI模型对抗攻击检测机制，可检测针对AI模型的对抗攻击情况，部署教学系统异常行为监控，对教学系统中的异常行为加以监控，构建多模态生物认证体系，利用多种生物特征进行认证以保障系统安全。在技术伦理方面，强调在AI设计教学中设置约束条件（如适航条例），防止算法生成危险方案。

该基础设施部署要依照“技术为教育服务”这一原则来进行，着重关注教育场景的实际需求，借助持续的数据反馈以及教学实践的验证，一步步构建起人机协同的新型教育生态体系。

2.师资能力建设

大力强化师资队伍建设工作，着重提升教师的智能化教学能力，制定对应的教师培训计划，开展教师Workshop，培训Altair Monarch（数据清洗）、Jupyter Notebook（算法教学）等工具链。开发AI教学沙盒环境，预装Anaconda+PyTorch+ROS，降低技术门槛。每年至少安排 20 学时的认证课程培训，定期组织教师参与 AI 教学工具专项培训以及教学能力提升培训，设立校企联合教研中心，与航空制造企业最新技术实现对接，积极践行校企双向交流机制，选派教师前往企业实践锻炼，以此提高教师的实践操作能力。同时引进企业技术专家担任兼职教师，充实教学团队力量。支持教师参与技术研发项目，提升科研创新能力，鼓励教师开展教学改革创新，组织教师参加专业技能竞赛和教学比赛，推动教学水平得以提升，建设教师发展中心，为教师专业成长给予支持平台，完善教师考核评价机制，把教学改革成效纳入考核指标。

五、结束语

为了贯彻落实教育部关于深化本科教育教学改革全面提高人才培养质量的根本任务，本文基于航空航天大学的办学特色，在“飞机制造工程技术基础”课程的教学中采用人工智能化的探索。文章将人工智能技术融入课程教学并设定了智能教学系统、自适应教学策略、智慧教学评价体系以及实施路径与保障措施等多元统一的课程教学新模式。力争“飞机制造工程技术基础”课程教学新路径可以取得出色的育人效果。

参考文献：

[1] 杨观赐,许彪,罗可欣,蓝善根,何玲,刘丹.知识图谱技术综述:构建、推理及典型应用[J].贵州大学学报(自然科学版),2025,42(02):1-10.

[2] 郑金明.基于AI自适应学习系统的个性化教育模式研究[J].大学,2025(05): 32-35.

[3] 朱郑州,柳家奎,钟将.数据驱动的个性化评价方法研究[J].计算机教育,2024(05):153-159

[4] 杨成.基于人工智能技术的汽车故障诊断系统研究[J].汽车测试报告,2024（14）:101-103.

作者简介：

姓名 ：刘海洋（1987~10）、男、汉族、省新民市人、工学博士、讲师、硕士研究生导师；研究生方向为系统疲劳可靠性及转子动力学。

基金项目：2025 年度航空航天大学校级教改项目；项目名称:“基于人工技术赋能“飞机制造工程技术基础”课程教学改革的实践与研究”（项目编号:JG250301B2）