AI 技术赋能应用化工技术现场工程师教学

引文

化工产业的转型升级背景下，传统的应用化工技术现场工程师培养模式难以适应行业快速发展，学生所学知识与技能滞后于实际应用。化工行业借助 AI 技术的优势来提高生产效率和产品质量，也为应用化工技术专业人才的培养提供了新的路径。基于AI 技术，能实现教学高效、精准、安全，满足化工产业需要，其具有较大前景。

本文结合应用化工技术现场工程师的培养，分别以个性化教学、实践教学、虚拟教学、产教融合为抓手，分析了 AI 技术在教学过程中的作用与意义，为应用化工技术专业现场工程师的培养提供新路径，助力化工行业人才培养模式的改革与创新。

一、突出个性化教学

AI 的机器学习算法能够对大量历史数据进行分析，挖掘其中的潜在规律 [1]，从而为学生的个性化教学提供依据，实现对学生学习过程的精准了解和支持。

在应用化工技术专业现场工程师的教学过程中，对专业学生学习行为的大数据进行采集，借助 AI 技术能有效分析学生的理论学习和实践操作情况，如在化工单元操作学习中，对学生每个单元的学习进行课程数据全跟踪，综合理论学习与实训操作表现，生成个人学习画像，进而推送个性化的学习建议与资源，做到动态调整，让学生与课程产生互动，进而深度掌握课程知识。

这种基于 AI 数据驱动的教学方式，不仅提升了学生的学习体验，也能增强教师的教学效果。AI 技术能够精准识别不同学生差异与共性点，可以生成具体、可操作的教学优化方案，帮助教师更有针对性地调整授课内容、节奏、方法以及评估手段。这种基于数据的决策支持，有效推动了教学方式的迭代升级，使教师能够更加灵活、精准地满足不同学生的学习需求，达到“因材施教”教学目的，实现个性化教学。

二、增强实践教学智能化

应用化工技术现场工程师的培养十分注重实践，但传统教学局限于实训条件，难以量化学习情况，不能做到多维度评价。学生的实训也往往按照实验步骤进行，无法沉浸式参与其中，缺乏自主性与思考空间。

通过融合 AI 技术，搭建智慧化工实训平台，将化工生产与信息技术相互融合，能形成化工类多岗位的综合实训体系。实施过程中，完成化工设备操作、工艺流程控制、数据分析等环节的智能化，使学生在化工工艺设计、故障检测、产品质量控制等方面的竞争力得到提升。

具体而言，在化工实训中，以赵巧丽等设计的雷诺实验为例。实验前学生以虹膜识别个人身份，穿着工服并配备具有定位功能的胸牌，系统自动分配设备工位。实验过程中，集成了多种传感器（如智能阀门、流量计、液位计等）的信息采集器实时捕获数据，经路由交换机传输至AI 智能控制中心进行解析，最终可视化呈现不同流速下的雷诺准数、流动现象及流型特征 [2]。更加精准地展现不同学生的操作情况，便于分析学习效果与实践技能提升。

三、拓展虚拟教学空间

应用化工技术现场工程师的培养目标，是让学生毕业后能胜任化工生产及研究，但化工产品的研发、生产过程较为复杂，安全等级要求极高，学校面临着实训条件与真实生产环节脱节困境，需要多种生产设备的支持与安全保障。

当前，利用 AI 技术打造化工虚拟实训交互平台，还原真实化工生产场景是主要实现手段。如部分高校通过对化学化工生产过程进行模拟，建设由实验区、材料区、反应区、生产区等部分构成的仿真生产线，让学生在虚拟环境中进行实训操作，能帮助学生将理论知识与实际应用相结合，并提高教学的安全性和效率[3]。同时，虚拟仿真实验平台应能够对生产过程进行监控，让学生通过生产过程的模拟发现自己参与实验时存在的问题，为学生提供充足、优质的生产过程体验机会。

四、深化产教融合协同育人

在信息交互层面，基于 AI 技术构建智能匹配系统能有效突破传统沟通壁垒，为学校和化工企业之间搭建沟通的桥梁，有效整合高校资源与化工企业实践需求，共同培养具备一定信息技术和数据分析能力的复合型人才。潘海生和林晓雯的最新研究表明，通过 AI 语义分析技术实现的校企资源自动匹配，可使技术成果转化周期缩短 50% 以上 [4]，大大加快技术交流，利于人才能力提升。因此，在应用化工技术现场工程师培养中，借助 AI 技术构建校企联合实验室，让化工企业真实项目进入课堂，实时与行业发展保持同步，将持续深化产教融合。如百度公司与部分高校合作的AI 人才培养计划，确保人才与岗位需求无缝对接[5]，学生职业发展路径。

未来，随着 AI 技术的深入应用，校企合作将进入新阶段。2025 年多地发布的拔尖创新人才培养模式改革试点政策，将进一步推动 AI 技术在产教融合中的创新应用。

结语

应用化工技术现场工程师的培养依托AI 技术，能实现个性化教学、提升实践教学智能化水平、拓展虚拟仿真教学空间、深化产教融合协同育人模式。这种新型教学路径不仅有效克服了传统化工教学中知识滞后、实践脱节、产学融合度低等问题，还提升了学生的工程实践能力、创新能力和职业适应性，更丰富了应用化工技术现场工程师的内涵。未来，应加快 AI 技术与教育教学的融合创新，动态优化人才培养体系，为化工产业的转型升级提供坚实的人才保障。

参考文献

[1] 应杰 . 人工智能技术对化工专业学生培养模式改变的思考［J］.Scientifie Development of Modern Education， 2025， 2(3): 141–143.

[2] 刘香，张雨佳，孙云雷，等 . 智能化工实训室的建设原则 [J]. 化工管理，2023，(20):77- 79.

[3] 赵巧丽，李龙 . 虚拟仿真实验在应用化工专业实践教学中的应用 [J]. 通讯世界，2025，32(01):80- 82.

[4]潘海生，林晓雯.人工智能赋能下职业教育产教融合的内涵变化、生态重构与未来图景[J]. 中国职业技术教育，2025(1): 58- 66+77.

[5] 李腾飞，陈杰 . 人工智能助力产教融合的模式提升路径研究 [J].职业教育发展，2025，14(6):35- 41.

作者简介：金点石，湖北崇阳，硕士研究生，助教，应用化工，