提升高职院校教师“AI+网络技术”授课能力探析

一、引言

当今，人工智能技术已深度渗透至网络架构设计、协议优化、安全防御、故障诊断、性能管理等网络技术核心环节。SDN/NFV 的智能化管控、基于 AI 的网络入侵检测、自学习的流量调度引擎等，标志着网络技术迈入“自感知、自决策、自优化”的新阶段。高等职业教育以培养高层次技术技能人才为核心目标，要培养出具备扎实的网络工程实践能力与敏锐的技术迭代适应力并“懂网络、会运维、能应用 AI 工具”的复合型人才，提升教师的 AI 融合授课能力，成为高职院校网络技术教育的关键支点。

二、AI 时代高职院校网络技术教学面临的挑战

1.教学内容滞后与技术快速迭代的矛盾

AI 在网络领域的应用日新月异，而教材更新周期长，实验设备昂贵且更新慢，导致课堂内容与行业前沿脱节明显。部分院校实验环境仍停留在基础组网与配置验证阶段。

2.传统技能培养与 AI 赋能需求的断层

大多高职院校网络技术教学重心仍侧重于设备命令行操作、基础协议分析等传统技能，对如何利用 AI 工具进行网络态势感知、智能故障定位、自动化安全响应等新兴能力的培养严重不足。

3.学生认知差异与学习动力调动的困境

高职院校的学生理论基础差异较大，对抽象网络原理与新兴 AI 概念易产生畏难情绪。传统单向讲授模式难以激发其深度学习兴趣和解决复杂工程问题的主动性。

4.教师 AI 素养与实践经验的短板

部分专职教师缺乏 AI 相关知识储备和在真实网络环境中应用 AI 工具解决实际问题的经验，导致“AI+网络”的融合教学心有余而力不足。

三、AI 时代提升授课能力的核心策略

基于以上挑战，高职院校网络技术教师的授课能力提升应聚焦“融合、实践、赋能”三大维度：

1.构建“虚实结合+AI 赋能”的智能实验教学环境

（1）虚拟仿真平台升级

引入或深度定制支持 AI 功能的网络仿真平台（如基于容器技术的轻量化实验环境），集成 AI 模型库（如 TensorFlow Lite，Scikit-learn），支持在虚拟网络中部署智能流量分类、异常检测算法、自动化配置脚本等实验场景。

（2）物理设备智能化改造

在现有硬件实验室中，部署支持 Telemetry 流式数据采集的网络设备，连接至部署 AI 分析引擎的服务器。学生可实时采集网络设备性能数据，利用 AI 平台进行可视化分析与异常告警配置实践。

（3）云端资源灵活接入

利用公有云提供的 AI 服务（如 Azure Network Watcher、AWS ShieldAdvanced with AI）和网络沙箱环境，开设云网络智能管理与安全防护专题实验，弥补本地硬件资源不足。

2.创新“项目驱动 +AI 协同”的教学模式与方法（1）基于真实场景的项目式学习

设计融入 AI 元素的综合性项目，如“基于深度学习的校园网异常流量检测系统设计与实现”、“利用强化学习优化园区网 QoS 策略”。项目覆盖需求分析、数据采集、模型选择（或调用 API）、部署测试、效果评估全流程，培养学生工程思维和 AI 应用能力。

（2）AI 助教辅助个性化学习

应用智能教学系统（ITS）或定制开发学习助手，实现实时解答学生实验配置问题，推送个性化学习资源；通过分析实验平台日志、在线测试数据，识别学生知识薄弱点，为教师提供精准教学干预依据；对配置脚本、实验报告进行初步智能评阅，释放教师精力聚焦高阶指导。

（3）混合式教学重构课堂

利用 MOOC/SPOC 提供 AI 基础、Python 编程、数据科学等前置知识学习；线下课堂聚焦复杂网络问题的 AI 解决方案研讨、项目攻坚与实操演练；利用在线平台实现小组协作、代码共享、进度追踪。

3.打造“双师引领、持续进化”的教师发展路径

（1）强化教师 AI 素养专项培训

系统组织“网络技术 ⁺ AI”交叉培训，内容涵盖：机器学习/深度学习基础、网络数据分析方法、主流 AI 运维工具、云网智能 API 调用等。鼓励教师考取华为 HCIP-AI、思科 DevNetAI/ML 等认证。

（2）深化产教融合，获取真实 AI 经验

派遣教师至头部网络企业或云服务商的网络研发/运维部门，参与智能网络项目，积累一线经验；聘请企业专家承担模块化教学，开设工作坊或联合指导毕业设计；与企业联合成立“智能网络技术应用研发中心”，将真实企业需求转化为教学案例和研发课题。

（3）建立校际协同教研共同体

联合开设“AI 赋能网络技术”虚拟教研室，共享优质资源（课程包、实验案例、数据集），组织教学竞赛与实践交流，共同开发新型活页式、工作手册式教材。

四、结语

AI 时代为高职院校网络技术教育带来了赋能和机遇，专职教师授课能力的转型升级至关重要。教师不仅要成为网络知识的传授者，更要成为 AI应用的引导者、复杂工程问题的协作者和终身学习的示范者。不断为国家培养能够驾驭智能网络、支撑产业数字化转型的“智慧网络工匠”。

参考文献

[1]华为技术有限公司.《AI 驱动的自动驾驶网络白皮书》.2022.

[2]王建军，李丹.人工智能赋能职业教育：逻辑、挑战与路径[J].中国职业技术教育，2023（03）：5-12.

[3]肖雪松，等.基于虚拟仿真技术的计算机网络实验教学改革研究[J].实验技术与管理，2021，38（10）：166-170.