AI 驱动下《单片机技术与应用》课程智能教学平台设计与实践研究

引言

AI 技术正驱动高等教育向数字化、智能化方向深度转型，尤其在工科教育领域，传统课程体系正经历理论与实践融合、个性化学习支持及智能管理升级的系统性变革。以《单片机技术与应用》课程为例，其多学科交叉性强、实践操作要求高的特性，使传统教学面临显著矛盾：一是实验设备资源有限（部分高校人均使用率不足 30% ）与学生实践需求激增形成结构性矛盾；二是班级规模扩大与学生基础差异加剧导致教学精准性不足。本研究针对这些痛点，提出构建 AI 赋能的智能教学平台解决方案，通过虚拟仿真技术突破硬件资源限制、依托知识图谱实现个性化学习路径规划、利用智能诊断系统提升教学响应效率，旨在为工科课程的数字化转型提供可复用的范式创新与实践路径。

AI 驱动下智能教学平台的设计理念与技术架构

AI 驱动的智能教学平台设计理念应以学生为中心，紧密结合课程目标、能力要求和知识结构，构建开放、动态、智能的学习支持环境。平台架构需涵盖课程内容知识图谱、用户画像建模、学习行为数据采集与分析、智能推送与反馈、实验仿真与评测等核心模块。首先，课程知识图谱将单片机基础理论、常用指令、外围接口、应用开发、实验技能等知识点进行语义关联和层次分解，实现课程内容的结构化、可视化和智能检索。其次，平台通过大数据分析技术，对学生的学习行为、作业表现、实验成绩等多维数据进行动态监测，建立个体化学习画像。再次，基于用户画像和知识掌握度，智能推送学习资源与练习题，个性化指导学生查漏补缺、拓展提升。平台整合虚拟实验和实时仿真环境，让学生在线完成单片机编程、硬件连接与故障调试，提升工程实践能力。最后，平台利用 AI 批改与智能评价技术，实现自动评分与针对性反馈，为教师教学诊断和课程改进提供数据支持。平台技术架构图如下图所示：

二、单片机课程知识图谱构建

知识图谱的构建流程通常包括以下步骤：1. 知识结构化：基于教学大纲梳理核心知识点（如 "51 单片机架构 "" 定时器原理 "），建立节点属性体系，划分硬件配置、编程语法等类别；2. 关系网络化：通过语义分析构建逻辑关系网络，例如将 " 中断嵌套机制 " 节点关联至 " 定时器配置 " 作为应用前提，形成带权有向图谱；3. 动态可视化：采用交互式界面呈现知识关联路径，支持学生追踪"寄存器操作 C 语言编程→项目开发" 的技能进阶路线。

在智能教学平台中，该图谱驱动三大核心功能：1. 自适应学习：基于学生掌握度数据（如 70% 未理解中断优先级），动态推荐强化练习（如中断服务程序调试案例）；2. 虚拟实训：集成Proteus 仿真环境，支持在线完成流水灯控制、按键扫描等15 个实验项目，错误操作实时反馈修正建议；3. 教学优化：教师端监测班级知识盲区（如 90% 学生掌握循环结构但仅 50% 能应用于电机调速），自动生成分层教学方案。

三、AI 辅助下的个性化学习路径与智能评价机制

AI 智能分析技术驱动的智能教学平台以学生为中心，结合单片机课程的特点，构建”评估 ⇒ 追踪 ⇒ 反馈”的闭环学习系统。平台基于初始能力评估，构建学生画像，通过知识图谱动态生成个性化学习路径 ( 如针对中断配置薄弱学生自动推送相关案例库 )。学习过程中实时追踪代码调试与实验数据，智能识别知识盲区并调整资源推送策略。智能评价体系涵盖客观题自动批改、主观题语义分析、编程实验行为评估和虚拟仿真操作评价，通过多维度指标和权重汇总，形成科学全面的评价结果，并以可视化界面反馈给学生和教师，支持个性化辅导和教学管理。整体流程如下图所示：

四、虚拟实验仿真与实践教学的智能集成

实验实践环节是《单片机技术与应用》课程的核心内容，但传统实验教学受限于硬件设备、场地和时间，难以满足所有学生的操作需求。为此，AI 驱动的智能教学平台深度集成虚拟实验仿真技术，提供 24 小时不受时空限制的实验环境。平台内嵌主流单片机开发板的仿真模型，涵盖电路搭建、代码编写、外设调试、系统运行等全过程。学生可在线编程、上传仿真代码，实时观察程序运行效果，平台自动识别常见编程错误和硬件连接故障，并给出智能诊断与优化建议，各模块相互配合，支持学生完成从设计到调试的完整实验流程。平台不仅提供知识点提示、实验指导和错误纠正，还大幅延长学生操作时间，提高实验完成率和质量。整体来看，该虚拟实验平台有效突破了传统教学的硬件和时间限制，提升了学生的创新实践能力和综合素质，成为工科教育数字化转型的重要工具。

结论

AI 驱动的《单片机技术与应用》智能教学平台为工科课程智能化、个性化、实践化发展提供了创新范式。平台通过知识图谱、个性化推送、虚拟实验、智能评价等功能，实现了教学内容、过程、评价的全方位智能支持，促进了理论与实践深度融合。应用实践证明，该平台有效提升了学生学习兴趣、工程实践能力与自主创新能力，也为教师教学方法创新与教学质量提升提供了坚实支撑。未来，平台应持续完善架构和功能，深化 AI 技术集成，通过这些创新，智能教学平台将为更多专业课程的数字化转型和智能教育创新发展提供有力支撑，助推高等教育迈向更加智能、高效和个性化的新阶段。

参考文献

[1] 赵晓伟 , 王鹏 . 基于人工智能的单片机智能教学平台设计与实现 [J]. 电气电子教学学报 , 2022(12): 115-120.

[2] 刘倩 , 张志勇 . 智能教学平台在工科课程中的应用与效果分析 [J]. 现代信息技术 , 2023(3): 67-72.

[3] 王明 , 李佳 . 虚拟仿真与人工智能在单片机课程教学改革中的融合创新[J]. 中国高教研究 , 2023(8): 85-91.

项目名称：AI 赋能《单片机技术与应用》课程教学改革研究，项目编号：JYCF202419