“人工智能+”市政工程造价的教学改革与实践

摘要：随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在各个领域的应用日益广泛，教育领域也不例外。市政工程造价作为工程造价专业的重要专业课，对于培养适应未来行业需求的高素质人才至关重要。然而，当前市政工程造价教学中存在数据处理繁琐、模型构建复杂、实践经验不足等问题，严重制约了教学质量的提升。因此，本文旨在探讨“人工智能+”背景下市政工程造价课程的教学改革与实践策略，通过引入人工智能技术，提升教学效率，优化造价管理流程，并增强学生的实践能力和创新能力。通过具体的教学改革方案设计，结合案例分析，验证了人工智能技术在提升市政工程造价教学质量和效率方面的有效性，为相关领域的教学改革提供了有益的参考。

关键词：人工智能；市政工程造价；教学改革；实践策略；智能辅助决策

1 引言

市政工程造价管理作为工程造价专业的重要领域，涉及城市基础设施建设项目的成本估算、预算控制、结算审核等多个环节，是确保工程项目经济合理性和投资效益的关键。市政工程项目施工过程中易受外部环境和施工技术的影响，常导致工程变更，不仅改变项目结构，还可能影响工程的总量和进度，从而增加整体成本。因此，探索有效的成本控制策略，对于提高市政工程项目成本管理的效率具有重要的实践价值[1]。然而，当前市政工程造价教学中存在的问题，如课程建设目标和内容与社会需求不符、传统教学模式单一、教学资源匮乏、考核评价体系和师资力量单一等问题[2]，难以满足行业对高素质人才的需求。

因此，探索“人工智能+”背景下的市政工程造价教学改革与实践策略，成为提升教学质量、培养适应未来行业需求人才的重要途径。通过引入人工智能技术，可以优化数据处理流程，提高造价预测和风险管理的准确性；同时，通过实施项目式学习等实践教学方法，可以增强学生的实践能力和创新能力，为未来的职业发展奠定坚实基础。

2 市政工程造价教学现状分析

（1）数据处理繁琐

市政工程造价管理涉及大量图纸、材料价格、工程量计算等信息，传统的手工处理方式不仅效率低下，而且容易出错。在当前的市政工程造价教学中，学生往往需要花费大量时间和精力来处理这些数据，导致难以专注于更高层次的造价分析和决策。此外，随着大数据时代的到来，市政工程造价管理中的数据量呈爆炸式增长，传统的手工处理方式已经无法满足数据处理的需求。

（2）模型构建复杂

市政工程造价预测和风险管理依赖于精确的数学模型。然而，在实际教学中，学生往往缺乏足够的经验和技能来构建这些模型。传统的模型构建方法通常依赖于专家的经验和直觉，难以适应复杂多变的市政工程项目。同时，由于市政工程项目的独特性和复杂性，传统的模型构建方法往往难以准确反映项目的实际情况。

（3）实践经验不足

市政工程造价管理是一门实践性很强的学科。然而，在当前的教学中，学生往往缺乏足够的实践机会来应用所学知识解决实际问题。理论教学与实际工程项目脱节，导致学生难以将所学知识转化为实践能力。此外，由于市政工程项目的复杂性和风险性，学生在实践中往往难以接触到完整的工程项目，从而限制了其实践经验的积累。

3 “人工智能+”市政工程造价教学改革策略

针对当前市政工程造价教学中存在的问题，本文提出以下基于“人工智能+”的教学改革策略：

（1）构建智能造价数据库

数据收集与整合

为了构建智能造价数据库，首先需要收集大量的市政工程项目数据，包括图纸、材料价格、工程量计算等信息。这些数据可以来源于学校、企业、政府部门等多个渠道。在收集数据的过程中，需要注意数据的准确性和完整性。同时，还需要对数据进行整合和清洗，以确保数据的一致性和可用性。

数据挖掘与分析

在工程预算与预测过程中，需考虑市政工程的复杂性和多领域性。例如，在道路工程中，不仅要考虑道路长度和宽度，还需考虑车道数、路面类型等因素。在涵洞工程、排水工程、给水工程等方面，不同的材料和施工方法也会对成本产生不同程度的影响。因此，对不同专业的预算要进行详细拆分和考虑，确保预算编制准确[3]。在构建智能造价数据库的过程中，数据挖掘与分析是不可或缺的环节。通过数据挖掘技术，可以从大量的细分数据中提取出有用的信息和特征，为后续的模型构建和预测提供基础。同时，通过数据分析技术，可以对市政工程项目的成本构成、变化趋势等进行深入研究，为教学提供有价值的参考。

数据库平台建设

在构建智能造价数据库的过程中，需要开发一个易于使用、功能强大的数据库平台。该平台应支持数据的录入、查询、分析等功能，并具有良好的用户界面和交互性。同时，还需要考虑数据的安全性和隐私保护问题，确保数据的合法使用和存储。

（2）开发智能辅助决策系统

造价预测模型构建

基于智能造价数据库中的数据，可以构建造价预测模型。该模型应能够自动分析项目数据，快速生成成本估算报告。在构建模型的过程中，需要选择合适的算法和参数，并进行充分的训练和验证。同时，还需要考虑模型的鲁棒性和泛化能力，以确保其在不同项目和情境下的准确性。

风险管理模块开发

除了造价预测外，智能辅助决策系统还应包括风险管理模块。该模块应能够识别市政工程项目中的潜在风险，并评估其可能对项目成本造成的影响。在开发风险管理模块的过程中，需要综合运用多种风险识别和分析方法，如敏感性分析、不确定性分析及价值工程等。同时，还需要考虑如何将这些方法有效地集成到系统中，以便用户能够方便地进行风险管理和决策。

系统集成与优化

在开发智能辅助决策系统的过程中，需要考虑系统的集成与优化问题。一方面，需要将造价预测模型和风险管理模块有效地集成到系统中，确保它们之间的数据共享和协同工作；另一方面，还需要对系统进行优化，以提高其运行效率和稳定性。这包括优化算法的选择、系统架构的设计等方面。

（3）实施项目式学习

项目选择与策划

在实施项目式学习的过程中，首先需要选择合适的市政工程项目作为教学案例。这些项目应具有代表性、复杂性和实用性，能够涵盖市政工程造价管理的各个方面。同时，还需要对项目进行策划和规划，明确教学目标、任务分工和时间安排等。

团队协作与分工

项目式学习强调团队协作和分工合作。在市政工程造价管理的项目式学习中，学生需要组成小组，共同完成项目任务。每个小组应明确成员的角色和职责，并根据各自的专业背景和技能进行分工。通过团队协作，学生可以相互学习、交流和分享经验，提高解决问题的能力和团队协作能力。

实践操作与反思总结

在项目式学习的过程中，学生需要进行实践操作和反思总结。实践操作包括使用智能造价数据库和智能辅助决策系统进行数据处理、模型构建和预测分析等。通过实践操作，学生可以加深对市政工程造价管理的理解和掌握相关技能。同时，还需要进行反思总结，分析项目实践中的问题和不足，并提出改进措施和建议。

（4）强化跨学科融合教学

跨学科课程设置

为了培养学生的综合素质和创新能力，需要强化跨学科融合教学。在市政工程造价管理的课程中，可以引入计算机科学、数学、经济学等相关学科的知识和方法，丰富教学内容和形式。通过跨学科课程设置，可以拓宽学生的知识视野和思维方式，提高其综合运用知识解决实际问题的能力。

跨学科实践活动

除了课程设置外，还可以组织跨学科实践活动，如学术讲座、研讨会、竞赛等。这些活动可以邀请相关领域的专家和学者进行交流和分享，为学生提供更多的学习机会和资源。同时，通过跨学科实践活动，学生可以了解不同学科的研究方法和思维方式，促进学科之间的交流和融合。

参考文献

[1]刘雪斌.市政工程变更对工程造价的影响分析[J].居业，2024，（09）：191-193.

[2]张楠，王艳丽，姚军.智能建造背景下工程造价与预算课程教学路径优化研究[J].现代商贸工业，2024，45（21）：255-257.

本文由武昌首义学院校级教学研究项目——“人工智能+”市政工程造价的教学改革与实践（项目编号：2023Y05）资金支持