人工智能赋能课堂教学的实践研究

1 引言

人工智能凭借自身强大的数据处理能力、个性化学习支持以及智能交互等特性，给课堂教学带来了新的机遇与变革，在教育数字化转型的背景下，把人工智能技术融入课堂教学，是提升教学质量、培养创新型人才的重要方式。积极探寻人工智能在课程教学中的运用，机械原理课程作为工科专业的基础核心课程，有着知识体系复杂、实践性强等特征，引入人工智能技术有重要的实践价值，借助人工智能赋能机械原理课程教学，可改进传统教学模式的不足，激发学生的学习兴趣，提高教学效果，培育学生的创新思维和实践能力。

2 国内外研究现状

国外针对人工智能在教育领域的应用研究较早。例如，斯坦福大学的研究团队开发出了一套智能教学系统，这套系统能够依据学生实际的学习状况来给予个性化的学习路径方面的参考以及相应的指导内容。借助机器学习算法针对学生的学习数据展开分析，能够预测学生可能出现的学习情况，并且能够在适当时机对教学策略做出调整。

近年来，国内对人工智能赋能教育的研究呈现出快速发展的趋势。怀进鹏部长在 2024 年世界数字教育大会上强调，实施人工智能赋能行动，积极推动以智助学、以智助教、以智助管、以智助研，为学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。因此各大高校和教育机构积极开展相关研究、实践，着力探寻契合我国具体国情的人工智能教育应用模式。

就理论研究而言，国内学者深入探讨了人工智能赋能教育方面的应用理论和技术基础，为人工智能赋能课堂教学提供了必备的理论基础。在实践层面，清华大学、西安交通大学等高校切实开展了人工智能试点教学，并取得了较好效果。近年来，越来越多的高校课程教学中使用了人工智能技术，北京航空航天大学、山东大学等高校利用 AI 技术开发了虚拟仿真实验教学平台，打破了以往很多因传统实验设备昂贵或者实验操作复杂、危险性高等原因而无法开展的实验实践。

3 人工智能赋能课堂教学存在的问题

3.1 教育专业性不足

开发人工智能教育产品的研发人员，通常不是教育专业的，大多不能深入理解教育教学理论和学科知识体系。因此 AI 模型可能出现输出教育内容不恰当、不精准的情况，可能会误导学生的认知。比如一些智能辅导系统，开发者对于专业的复杂知识点认知不深入，导致开的系统对知识点解释不够清晰准确，无法满足学生的学习需求。

3.2 数据隐私和安全隐患

师生使用人工智能教学平台时，涉及大量学生和教师个人数据的收集、处理与存储。如果教育机构或企业在数据管理方面存在漏洞，将导致学生的学习记录、个人身份信息等被非法获取和利用，存在较大的数据隐私和安全隐患。

3.3 技术公平性与可及性问题

不同学校在获取和应用 AI 教育资源方面存在显著差异。比如经济发达地区的学校或者重点院校，有充足资金购买先进的人工智能教育设备和软件，这些学校的学生拥有丰富的智能化学习资源。而经济欠发达地区的学校或普通学校，因资金有限，无法承担高昂的技术成本，很难真切地享受到由人工智能所带来的教育红利。除此之外，一些人工智能教育产品的使用需要一定的技术基础和设备支持，有的学生可能缺乏相应的条件而无法充分利用这些资源，进而影响学习效果。这些差异都属于教育资源分配的不均衡，进一步加剧了教育不平等。

4 人工智能赋能课堂教学的解决措施

4.1 提升教育专业性

鼓励教育专家、学科教师与研发人员深度合作，共同参与人工智能教育产品的开发。一方面研发人员深入学习教育教学理论和学科知识体系，了解教学需求和学生特点，确保 AI 模型输出的教育内容精准、科学，符合教育规律和教学实际。另一方面，建立教育理论指导机制，邀请教育学、心理学等领域的专家对 AI 模型的应用进行指导，将多学科理论融入模型训练和产品设计中，提升人工智能教育产品的质量和效果。

4.2 加强数据隐私保护

加强加快严格的数据隐私保护法律法规的制定，明确教育机构、企业等在收集、使用和存储学生及教师个人数据时的权利和义务，进一步规范数据处理行为。积极探索和开发更高效的保密软件或系统，对数据进行匿名化处理，在不影响数据分析和应用的前提下，最大限度地保护用户的个人隐私。

4.3 促进技术公平与可及

政府应考虑地区差异，减小教育不平等。一方面，帮助经济欠发达学校改善信息技术基础设施，提高其获取和应用 AI 教育资源的能力。另一方面，鼓励人工智能教育企业开发低成本、多样化的教育产品，降低技术门槛，尽可能多地让更多的学校和学生受益。同时，开展教师培训活动，提升教师的 AI 技术应用能力，缩小因教师技术水平差异导致的教学效果差距。

5 人工智能在机械原理课程中的实践

5.1 智能教学系统的应用

机械原理课程团队教师借助超星智慧平台，利用该平台的 AI 学情分析、AI 出题与智能批阅、 AI 审核与检测、AI 智能推荐、AI 问答、AI 翻译等功能，教师可以根据教学大纲和学生实际情况进行个性化备课。该系统能通过分析以往教学数据，为教师提供教学重点、难点的讲解方法，教学活动的设计等诸多教学建议，极大地优化了教师备课过程。能够自动批改和分析学生的作业、考试、课堂讨论等，不仅提高了评价效率，还能为学生提供详细的学习反馈，精准分析学生的学习优势和不足，为教师调整教学策略提供数据支撑。

5.2 虚拟仿真实验教学平台的建设

机械原理课程具有较强的实践性，传统的实验教学受到设备数量、场地等限制，难以满足学生的实践需求。为此，本团队基于人工智能技术建立了虚拟仿真实验教学平台。学生可以在虚拟环境中进行各种机械原理实验，如机构运动分析、机械动力学实验等。虚拟仿真实验教学平台的应用，不仅弥补了传统实验教学的不足，还提高了学生的实践能力和创新能力，为学生提供了更加便捷、高效的实践学习机会。

5.3 教学效果分析

经过一轮教学实践，虚拟仿真实验教学平台的应用，使教学内容更加生动有趣，激发了学生的学习兴趣。学习通自动导出的学习数据显示，学生在课堂上的参与度明显增加，主动提问和参与讨论的次数增多。从学习成绩来看，学生整体成绩有了一定的提升，尤其是在对复杂知识点的理解和应用方面。此外，学生的实践能力和创新能力也得到了有效培养，在全国大学生 AA 类竞赛和相关实践项目中取得了较好的成绩。并且通过问卷调查，大部分学生表示满意人工智能赋能的机械原理课程教学，认为这种教学方式新颖有趣，有助于他们更好地掌握知识。

6 总结​

本文深入分析了人工智能赋能教学的国内外研究现状，明确了当前人工智能在课堂教学应用中存在的问题，并提出了相应的解决措施。在实践方面，在机械原理课程中应用智能教学系统和虚拟仿真实验教学平台，取得了良好的教学效果。人工智能技术的应用，有效提升了教学的个性化、智能化水平，激发了学生的学习兴趣，提高了教学质量和学生的学习效果。

基金项目：山东省教育发展促进会 2025 年度教育科研规划课题（JCHKT2025270）.