AI 助教在机电类课程中的应用困境与突破路径

一、 应用困境的多维剖析

（一）技术瓶颈

当前以大型语言模型（LLM）为核心的 AI 助教，擅长基于统计规律生成文本，但在需要严密数学推导和深度逻辑推理的机电领域显得力不从心。例如，对于“请从根轨迹的走向分析增加一个开环零点对系统稳定性的影响”此类问题，AI 可能给出一个看似合理但缺乏严谨数学论证的通俗解释，甚至可能产生“幻觉”，编造错误公式或结论。《自动控制原理》中大量知识需要通过框图、波形图、根轨迹图、奈奎斯特图等图形化语言表达。当前的 AI 助教在理解和生成这类复杂的专业图表方面能力有限，难以实现“文 - 图 - 公式”的自由转换与深度解析，阻碍了其与学生进行高效、精准的沟通。

（二）教学适配困境

AI 助教能快速给出答案和解决方案，但往往无法像人类教师那样清晰地阐述知识背后的物理意义、工程背景和历史演进（如PID 控制为何经久不衰），容易导致学生停留在“知其然”的层面，而难以达成“知其所以然”的深度学习，不利于工程直觉和创新思维的培养。机电课程学习过程艰苦，学生常遭遇挫折感。人类教师的鼓励、眼神肯定和榜样作用是维持学习动机的关键。AI 助教作为冷冰冰的机器，无法提供有效的情感支持和人文关怀，无法替代“师者”的育人功能。

（三）主体接受度困境

部分教师担忧被技术取代，或认为使用AI 助教会增加其额外的工作负担（如需要学习新平台、重新设计课程）。他们更倾向于依赖成熟的传统教学方法，对新技术持观望甚至抵触态度。学生可能过度依赖AI 助教提供即时答案，放弃独立的深度思考，养成“思维惰性”。在面对复杂设计问题时，他们可能倾向于向AI 索要解决方案而非自己动手尝试和试错，这与工程教育培养解决复杂问题能力的初衷背道而驰。

二、 突破路径的探索

（一）技术迭代路径

首先，开发领域特定的 AI 模型是提升专业性的核心。通用大语言模型在机电领域的专业性与准确性不足。突破之道在于构建深度嵌入机电知识的“领域大模型”。这需要以机械工程及自动化的核心教材、学术论文、工程案例库及专利文书等高质量专业语料为基础，进行针对性的训练与微调。例如，让模型深刻理解“奈奎斯特稳定判据”的数学基础与工程应用场景，而不仅仅是文本描述。由此，AI助教在回答专业问题、生成案例分析时，其推理的严谨性和表达的准确性将得到质的飞跃，成为一个真正的“机电专家”，而非“略懂皮毛的门外汉”。其次，强化多模态交互能力是契合机电学科特点的关键。机电知识的高度图形化特征要求 AI 助教必须具备“看懂”和“绘制”工程语言的能力。技术攻关的重点应集中于对工程图纸、系统框图、仿真曲线的精准识别与语义理解。最终目标是实现“文 - 图 - 公式”一体化的自由交互：当学生用文字描述一个控制系统时，AI 能自动生成其框图；当学生上传一个电路图时，AI 能解析其工作原理并输出传递函数。这种能力将极大缩短概念设计与形式化建模之间的鸿沟，使 AI 助教成为学生思想的“延伸之手”，大幅提升沟通效率。

（二）教学模式创新路径

技术迭代为 AI 助教赋予了能力，而教学模式的创新则是确保这种能力转化为教育生产力的关键。必须对传统教学流程与评估体系进行系统性重构，以充分发挥人机协同的各自优势。

核心在于推行 “双师模式”，对教师与AI 的角色进行精准再定义。在此模式下，教师从重复性劳动中解放出来，转型为教学活动的总设计师、高阶思维的激发者与师生互动的引导者。AI 则扮演高效助手的角色，承担起个性化学习路径生成、作业批改、学情数据监测与分析等任务。具体而言，可构建一个闭环教学流程：课前，AI 助教根据学生前置知识评估，推送定制化预习资料并进行小测，为教师提供学情预报；课中，教师基于 AI 反馈的数据，集中精力讲解共性疑难杂症（如系统校正的物理意义），组织开展深度研讨与项目协作；课后，AI 负责完成作业的初步批阅，并自动归纳典型错误上报教师，由教师进行精准干预与集中答疑。这一模式实现了规模化教育与个性化培养的有机统一，使教学效率与质量同步提升。

与此同时，必须配套设计 “AI 抗扰”的评估体系，以应对 AI 可能带来的学术诚信挑战。评估的核心应从“考核结果”转向“评估过程”，重点关注那些AI 无法代劳的高阶能力。应大力采用项目制学习（PBL）、课程设计、方案评审、现场实操与口头答辩等多元化的评估手段。例如，在《自动控制原理》课程中，最终考核可以是一个完整的控制器设计项目，要求学生组建团队，从建模、仿真、调试到撰写报告并进行答辩展示。教师通过观察其设计思路、决策过程、团队协作与问题回答，来综合评价其创新思维、工程实践与沟通能力。这种评估方式不仅有效杜绝了 AI 代笔，更重要的是它真正引导学习导向了机电专业教育的核心目标——培养解决复杂工程问题的综合素养。

（三）主体赋能路径

技术的落地与模式的成功，最终取决于使用者——教师与学生。必须通过系统化的赋能策略，提升其意愿与能力，化解阻力，激发主体性。对教师而言，核心是消除焦虑并提供正向激励。许多教师面临技术恐惧与角色转变的挑战。院校应组织系统的工作坊与培训，不仅演示 AI 工具的操作，更通过成功的同行案例，生动展示其如何有效提升教学效率与学生学习成果，从而减轻焦虑。更重要的是，必须建立与之配套的激励机制，将 AI 助教的创新性应用成果纳入教学考评、职称评定与荣誉体系中，使其付出的额外探索得到认可与回报，从而将“要我使用”转变为“我要使用”，鼓励教师成为人机协同教学的主动设计者。对学生而言，关键在于明确边界并引导正向使用。简单的禁止使用 AI 已不现实，必须通过发布清晰的学术诚信条例，明确规定 AI 在作业、报告等环节使用的红线与标注规范，建立学术纪律。同时，应通过主题班会、入门指导等方式，积极引导学生树立“AI 作为思维伙伴”的正确观念，鼓励其利用 AI 进行思路拓展、语法校对和知识查询，而非直接代劳完成作业。目标是培养其与 AI 协同解决问题的“数字素养”，使其成为驾驭技术的主人，而非被技术消解主体性的被动接受者。

结语

AI 助教在机电类专业教育中的应用是一场充满希望的远征，但其道路并非坦途。它绝非取代教师的“神奇子弹”，而是一个需要精心设计、深度融合、不断调试的复杂系统。本文以《自动控制原理》课程为案例，揭示了其在技术、教学、主体和伦理层面面临的深层困境。未来的突破依赖于技术开发者、教育研究者、一线教师和学校管理者的协同努力。技术端需要更“懂”机电知识的深度模型；教师端需要积极转型，成为人机协同教学模式的设计师；学生端需要培养与AI 共生的新素养；制度端则需要建立相应的规范和保障。通过这种多管齐下的系统变革，才能充分发挥 AI 助教的潜力，使其真正成为提升机电教育质量、培养卓越工程师的强大助力，最终构建一个“人机协同、智能增强”的新教育范式。

参考文献：

[1] 郝美娟 , 武岗 . AI 工具在中职机电专业课堂教学中的实践研究 [J]. 造纸装备及材料 , 2025, 54 (07): 217-219.

[2] 孙灵慧 . 教学重构与智能赋能：AI 时代中职机电专业人才培养的实践转型与路径创新 [J]. 造纸装备及材料 , 2025, 54 (06):245-247.