新工科背景下“ 生成式 AI+ 物联网” 跨学科课程建设探究

引言：在新工科背景下，教师推动“ 生成式 AI+物联网” 跨学科课程的建设，是顺应技术快速迭代与人才需求不断升级的重要实践，这一探索不仅蕴含着信息与工程双重驱动力量，也展现了教育向复杂问题解决能力培养的延展趋势。细究这种跨界交融的特征，可以看到当教师运用生成式AI 构建自适应学习路径时，学生的知识获取变得更具层次感；当教师在教学内容中引入AI 驱动的情境化项目，抽象的理论与具体的问题场景便被紧密连接；当教师探索人机协同的育人范式时，课堂生态也被重新定义，学生便能在互动中体验到多元的思维激荡。由此可见，课程体系的建构、教学内容的设计以及教学模式的创新相互作用，使跨学科教学不再停留在学科叠加的层面，而是走向结构深度嵌合和价值持续生长，从而为新工科教育注入稳定而持久的动力。

一、课程体系：运用生成式AI 构建自适应学习路径

在新工科教育的宏观视域下，教师运用生成式人工智能重塑课程体系的核心要义，在于构建一种能够响应个体学习差异的自适应学习路径，而这一路径的生成也并非依赖固化的知识单元序列，它源于对学生学习行为数据的深度分析与实时反馈，进而动态调整后续内容的呈现方式与知识难度。例如，教师在规划课程进程时可先通过生成式AI 诊断学生的知识掌握情况，这一步便能获得清晰的差异化图谱而避免教学脱节。基于这样的数据教师也就能按学生的学习起点设计不同层次的模块任务，低水平群体集中在传感器基础实验，中间层次进入协议应用拓展，高阶学生探索跨专业的项目整合，路径因此形成由简到繁的渐进关系。等到学生按层次完成阶段性成果后教师便可再利用系统反馈的表现数据动态调整任务难度，于是课程就不再是单一轨迹而是环环相扣的自适应路径，这样的推进逻辑也保证了学习节奏与学生发展并行，从而真正落实新工科背景下因材施教的价值。

二、教学内容：驱动生成式AI 打造情境化项目实例

为弥合理论知识与工程实践之间的鸿沟，教师驱动生成式人工智能打造高度情境化的项目实例成为教学内容革新的关键举措，并且如此生成的教学内容，也使得学生在模拟实践中直接面对未来职业生涯可能遇到的挑战，进而深刻理解物联网技术的应用逻辑与集成方法，让知识的学习过程本身即成为一种准职业化的能力训练。例如，为使教学内容摆脱与产业实际脱节的困境，教师可引导学生直面一个区域性的真实工业难题，譬如“ 如何为本地老旧纺织机械设计一套低成本的物联网状态监测系统” 。面对学生们因缺乏行业背景知识而产生的普遍困惑，教师随即引入一个预先用行业数据与设备手册精调过的生成式AI 模型，让学生以“ 项目工程师” 的身份向其咨询并获取包含传感器选型、数据采集协议乃至初步代码框架的完整项目蓝图。这一过程也将一个模糊的工业需求瞬间转化为一个可执行的技术路线图，从而让学生在解决真实问题的驱动下深刻理解技术的应用之道。

三、教学模式：融合生成式AI 创建人机协同育人范式

生成式人工智能的深度融合，正催生一种以人机协同为特征的新型育人范式，该范式从根本上优化了教学资源的配置与师生间的互动形态。例如，教师可将课堂中绝大多数的基础性答疑工作，包括代码纠错、环境配置等，全权交由一个 7x24 小时在线的 AI 助教来处理，使其成为每位学生随叫随到的“ 私人技术顾问” 。而从繁琐的重复性劳动中解脱出来的教师，也能将全部精力投入到设计更具开放性的教学活动之中，比如组织一场关于物联网云平台技术选型的深度辩论，或引导学生探讨项目方案中潜在的伦理风险。最终，一个AI 负责夯实基础、教师负责点燃思想的人机协同育人新范式得以真正建立起来。

结束语

综合上述，教师在建设以生成式AI 为支点的物联网跨学科课程时，不仅推动了课程体系的适应性演化，也在教学内容的重组中激发出更贴近现实场景的学习体验，这种转变不仅强化了学生学习路径与个体需求的匹配度，还为其专业素养的跨界融合注入稳定动力，由此形成的教育模式也使得学生在实践与认知之间建立起动态循环，最终实现了传统课堂难以触及的综合育人目标。

参考文献

[1]邢延,蔡述庭,肖明,等.人工智能类课程产教融合教学模式探索与实践以广东工业大学-华为智能基座课程“ 模式识别” 为例[J].高等工程教育研究,2024,(03):73-78.

[2]郭丰,杨清香,郑春辉,等.AIGC 赋能的新形态工科实验教学初探[J].电化教育研究,2025,46(01):72-78+85.DOI:10.13811/j.cnki.eer.2025.01.010.