基于AI技术的新能源材料与器件专业教学改革探讨

摘要：随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在教育领域的应用日益广泛。本文聚焦于苏州科技大学新能源材料与器件专业的教学改革，探讨如何将AI技术融入专业教学中，以提升教学效果和培养学生的创新能力。通过分析当前新能源材料与器件专业的教学现状，本文提出了基于AI技术的教学改革策略，包括构建AI教学模式、虚拟仿真复杂实验、强化实践教学等。旨在通过这些改革措施，培养适应新时代需求的高素质新能源材料与器件专业人才。

关键词： 人工智能；新能源材料与器件；教学改革；

中图分类号： G64 文献标志码： A 文章编号： 1001-9677（2022）20-0

1．引言

随着全球能源危机和环境问题的日益严峻，新能源材料与器件专业作为推动可持续发展的关键领域，受到了广泛关注。苏州科技大学作为一所致力于培养高素质创新人才的高校，其新能源材料与器件专业在学科建设、人才培养等方面取得了显著成就。然而，面对新时代的需求和挑战，如何进一步提升专业教学质量，培养学生的创新能力和实践能力，成为当前亟待解决的问题。AI技术的兴起为这一问题的解决提供了新的思路和途径[1]。本文旨在探讨如何将AI技术融入新能源材料与器件专业的教学中，以推动教学改革和创新人才培养。

2. AI教学模式概述

AI教学模式是指利用人工智能技术，通过数据分析和机器学习等手段，优化教学内容、方法和过程，以提升教学效果和培养学生的创新能力[2]。AI教学模式具有以下几个特点[2]：① 个性化教学：AI技术能够根据学生的学习情况和兴趣，提供个性化的学习资源和路径，满足不同学生的学习需求。② 智能化评估：AI技术能够实时收集学生的学习数据，进行智能化评估，为教师提供精准的教学反馈，帮助学生及时调整学习策略。③ 交互式教学：AI技术能够模拟真实场景，提供交互式的学习环境，激发学生的学习兴趣和积极性。④ 自主学习：AI技术能够引导学生自主学习，培养学生的自我学习能力和解决问题的能力。

3. 新能源材料与器件专业的课程特点与学习需求分析

苏州科技大学新能源材料与器件专业作为江苏省重点学科，拥有新能源材料与器件、功能材料等本科专业。学科先后入选江苏省第一、二、三期优势学科建设项目，2022年入选省“十四五”重点学科，同年9月进入全球ESI前1%。这个专业的课程不仅涵盖材料科学基础、物理化学等核心理论课程，还设置了新能源材料与器件科技创新实践等实践课程，旨在培养具有扎实理论基础和实践操作能力的复合型人才。同时，该专业紧跟新能源领域的研究热点和市场需求，不断更新和完善课程设置，如增设锂电池、燃料电池、氢能源材料等特色课程，以提升学生的专业素养和竞争力。学生的学习需求也体现在扎实的理论基础、实践操作能力、跨学科思维能力、创新意识和实践能力以及良好的职业素养等多个方面，这些需求共同构成了该专业人才培养的核心要素，旨在培养适应新能源领域快速发展需求的高素质专业人才。AI技术的应用有助于进一步提升这一培养目标的实现。

4. AI技术在新能源材料与器件专业教学改革探讨

为了进一步提升新能源材料与器件专业教学质量和效率，本文提出以下基于AI技术的教学改革策略，旨在培养适应新能源领域快速发展需求的高素质专业人才。

4.1 构建AI辅助教学体系，实现精准化知识传递

通过AI技术构建多维度智能教学系统，可显著提升知识传递效率与针对性。如基于Transformer架构的知识精准画像技术、GPT-4架构的智能内容生成系统、以及多模态交互通道构建了一个全面的AI辅助教学体系[3]。在新能源材料专业的教学中，如晶体结构教学和电池材料设计实验中，AI可显著提高学生对概念理解的正确率、平均掌握时间和课堂参与度，并助力学生在全国竞赛中获奖。此外，还可建立质量保障体系，通过知识传递效率指数（KTEI）等精准度评估指标和持续优化机制，确保系统的不断进步。

4.2 开发AI驱动的虚拟实验平台，突破实验教学瓶颈

新能源材料与器件专业高度依赖实验操作，但传统实验面临成本高、风险大、时空受限等挑战。AI驱动的虚拟实验平台可以通过高度仿真的实验环境、交互操作与智能反馈，为实验教学提供革命性解决方案。该平台可显著降低实验成本，提高资源利用率，如可以利用AI模型模拟材料分子结构，使研发周期缩短，成本降低；同时，虚拟实验规避了高温、高压等危险操作，提供安全可控的实验环境，并突破时空限制，支持学生随时随地进行实验操作与数据分析。此外，结合VR/AR技术，虚拟实验平台增强了实验沉浸感，以可视化方式展示微观过程，深化理论理解，并集成多学科知识，可培养学生综合分析能力[4]。

4.3 实施AI个性化学习路径规划，激发自主学习潜能

基于AI的学生画像技术可动态规划学习路径，解决传统“一刀切”教学弊端。可以利用大数据分析学生课堂、实验室及在线学习行为，为新能源专业学生定制个性化学习计划（如强化电池结构模拟计算或电池组装、拆解等相关的课程），提高毕业生就业率；动态测评锁定学生知识漏洞，定向推送3D可视化教程，突破学习瓶颈，提升知识掌握度。

4.4建立基于AI的教学评估与反馈机制，驱动持续改进

AI技术构建新能源专业多维度可量化评价体系，赋能教学质量持续提升。该体系在实验报告智能优化中表现突出，AI生成式反馈模型精准识别报告关键问题（如锂离子电池循环性能测试数据分析不完整、光伏材料能带结构计算错误）并给出改进建议；在项目设计评估中（如钙钛矿太阳能电池制备方案），AI从材料创新性、工艺可行性、成本效益等维度精准评分，针对薄弱环节（如界面稳定性不足）生成优化建议（如增加界面修饰层），提升学生创新实践能力。此外，AI聚合班级共性错误（如误解固态电解质锂离子传输机制），为教师生成教学策略调整建议（如增加动态可视化教学模块），并通过实时分析实验视频和仿真数据减少人工评估偏差，提升评估效率，推动教学质量螺旋式提升。

5 结语

AI技术的蓬勃发展正为新能源材料与器件专业的教学改革开辟新路径，注入新活力。通过精心构建AI教学模式，实现个性化学习资源的精准推送与智能化评估反馈，将会显著提升教学质量与效率。同时，优化课程体系，强化实践教学环节，不仅丰富了学生的学习体验，更有效培养了学生的创新思维与实践能力。未来，随着AI技术的持续演进与广泛应用，新能源材料与器件专业的教学改革将步入一个全新的发展阶段，不断迈向深化与完善，为新时代所需的高素质创新人才培育提供更为坚实的支撑。

基金项目：江苏省自然科学基金（No. BK20240999）; 江苏省高等学校自然科学基金（No.52172058）.

参考文献

[1] 刘佳男．人工智能技术在大学英语教学中的应用与教学质量提升研究[J]．现代商贸工业，2025，9：81-83.

[2] 陈晶晶，张晓．实现AI互操作性：人工智能国际标准化的战略意义与实践进展[J]．中国标准化，2025，676：35-40.

[3] 侯辉，潘雪峰，王超. 信息素养教育领域中GPT-4生成论文引言与学者撰写引言对比研究[J].情报探索，2024，11：67-74.

[4] 李建晶. 基于ＶＲ／ＡＲ技术的教学方法改进研究—以设计类课程为例[J]. 四川建筑， 2024， 5： 312-314.