宋金民 施澤進(jìn) 張小兵 王佳蕊

摘 要：目前以互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)為核心的信息技術(shù)融入教育教學(xué)行業(yè)勢在必行。通過構(gòu)建巖心薄片AI識別模塊和孔隙結(jié)構(gòu)三維可視化模塊，實(shí)現(xiàn)“芯-片-電”學(xué)習(xí)、“電-巖-相”輸出的智能化過程；在此基礎(chǔ)上搭建開放式、沉浸式數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺，能夠有效提升課堂趣味性，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，推動教學(xué)方式的改革，實(shí)現(xiàn)從“灌輸式”向“沉浸式”、從多媒體向富媒體的轉(zhuǎn)變，推動中國高校實(shí)踐教學(xué)智慧化探索，助力資源勘查工程專業(yè)的儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)課程進(jìn)行大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的教學(xué)方式改革。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺建設(shè)；儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)；資源勘查工程；“雙一流”學(xué)科建設(shè)

中圖分類號：G642

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-0539（2023）03-0106-07

一、引言

人工智能是新一輪技術(shù)和工業(yè)革命的主要推動力，也是我國重大技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略的重要支撐。2020年3月3日，我國教育部、國家發(fā)展和改革委員會、財政部共同印發(fā)《關(guān)于“雙一流”建設(shè)高校促進(jìn)學(xué)科融合 加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)的若干意見》，推動人工智能相關(guān)學(xué)科發(fā)展，加快相關(guān)人才的培養(yǎng)。智能計算是人工智能系統(tǒng)的核心部分，內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊邏輯等在圖像識別、自然語言處理等前沿技術(shù)，目前已成為人工智能教學(xué)體系的重要分支^[1]。

黨的二十大把教育、科技、人才進(jìn)行三位一體統(tǒng)籌安排、一體部署，首次將“推進(jìn)教育數(shù)字化”寫入報告^[2]，賦予了教育在全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家中新的使命，明確了教育數(shù)字化未來發(fā)展的行動綱領(lǐng)。當(dāng)前，國內(nèi)外高校正在經(jīng)歷著人工智能與大數(shù)據(jù)融合的教育教學(xué)范式轉(zhuǎn)換，如耶魯大學(xué)、東京大學(xué)和多倫多大學(xué)等多所世界知名大學(xué)已建立了共享的教育平臺^[3]。2020年3月，國家智慧教育平臺正式上線，分為中小學(xué)教育、職業(yè)教育、高等教育三個次級平臺，其中高等教育平臺包含普通課程、虛仿實(shí)驗(yàn)、院士講堂等多項內(nèi)容。同年5月，華南理工大學(xué)與華為技術(shù)有限公司聯(lián)合開展人工智能技術(shù)的機(jī)器人的開發(fā)，目前人工智能教育教學(xué)應(yīng)用技術(shù)已覆蓋教學(xué)活動的各個環(huán)節(jié)。新一代人工智能教學(xué)技術(shù)將數(shù)據(jù)收集、圖像識別與深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用于教學(xué)和評價等教育場景，這將會重構(gòu)傳統(tǒng)教育教學(xué)中的各方配置關(guān)系^[4-10]。

二、儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)概況

成都理工大學(xué)資源勘查工程是國家級特色專業(yè)、教育部卓越工程師教育培養(yǎng)計劃專業(yè)，2017年通過中國工程教育專業(yè)認(rèn)證；2019年獲批四川省一流本科專業(yè)，2020年獲批國家級一流本科專業(yè)建設(shè)點(diǎn)。

儲層地質(zhì)學(xué)是成都理工大學(xué)最具特色的研究方向之一。儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)是一門實(shí)踐課程，選取鄂爾多斯盆地寧東地區(qū)延安組和四川盆地普光地區(qū)長興組，針對碎屑巖和碳酸鹽巖兩大類儲層，從宏觀的巖心到微觀的薄片，通過巖心編錄、薄片鑒定和實(shí)習(xí)報告的撰寫，進(jìn)行沉積相、儲層特征、成巖作用和儲層控制因素分析。通過該課程的學(xué)習(xí)，旨在讓學(xué)生了解儲層評價的實(shí)驗(yàn)方法，熟悉儲層地質(zhì)研究的基本流程，掌握儲層評價的基本方法。

儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)實(shí)行教師講授、學(xué)生動手操作和課堂討論相結(jié)合的教學(xué)方法，教學(xué)方式為課堂教學(xué)和實(shí)驗(yàn)室集中教學(xué)相結(jié)合，教學(xué)流程有如下五步：①理論知識講解，教師使用多媒體進(jìn)行理論講解；②碎屑巖巖心描述，選取典型巖心照片讓學(xué)生觀察描述，進(jìn)行沉積環(huán)境分析；③薄片鑒定，學(xué)生在顯微鏡下觀察巖石薄片，填寫鑒定報告，分析其儲集空間特征、成巖作用和儲層主控因素；④小組討論，學(xué)生對巖心與薄片信息綜合分析，進(jìn)行儲層巖石學(xué)、沉積相、成巖作用、孔隙類型及孔隙結(jié)構(gòu)分析，對儲層進(jìn)行綜合評價，分組討論報告；⑤實(shí)習(xí)論文撰寫，綜合文獻(xiàn)資料和實(shí)習(xí)材料，完成實(shí)習(xí)論文的撰寫。因此，學(xué)生動手實(shí)踐在本課程教學(xué)中占主導(dǎo)，目的是改變傳統(tǒng)教學(xué)模式，促成學(xué)生為中心的教學(xué)范式轉(zhuǎn)移，從而實(shí)現(xiàn)培養(yǎng)儲層地質(zhì)思維和掌握儲層評價方法的教學(xué)目標(biāo)（見表1）。

三、大數(shù)據(jù)背景下儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)課程虛擬平臺建設(shè)

在教學(xué)實(shí)習(xí)開展的過程中，傳統(tǒng)教學(xué)模式越發(fā)暴露出局限性，在創(chuàng)新性、嚴(yán)謹(jǐn)性和可重復(fù)性等方面存在不足，主要體現(xiàn)為：①單一的程序式資料儲存方式對教學(xué)的限制，薄片實(shí)物資料的損耗與不可復(fù)制性、巖心資料與薄片照片的孤立、各種鏡下現(xiàn)象的問題等；②教學(xué)資料之間缺乏多元交互的媒介平臺，妨礙了實(shí)習(xí)的可循環(huán)性和可查閱性，科技感體現(xiàn)度不夠（見表2）。

在大數(shù)據(jù)背景下建設(shè)儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)的教學(xué)資料數(shù)據(jù)庫，學(xué)生可以隨時隨地進(jìn)入數(shù)據(jù)庫查閱資料，開展線上鞏固學(xué)習(xí)。通過巖心描述、薄片鑒定和測井?dāng)?shù)據(jù)的整合，完成信息的編錄，而后進(jìn)行AI智能學(xué)習(xí)與識別，實(shí)現(xiàn)“芯-片-電”學(xué)習(xí)、“電-巖-相”輸出的智能化過程；構(gòu)建儲層地質(zhì)教學(xué)的“看得到、摸得到、點(diǎn)擊得到、鞏固得到”的大數(shù)據(jù)驅(qū)動虛擬教學(xué)平臺（見圖1），實(shí)現(xiàn)全天候可循環(huán)教學(xué)過程。主要過程如下：

（1）資料收集。進(jìn)行巖心觀察與測井曲線分析，使用徠卡DM4500P偏光顯微鏡拍攝典型的鏡下薄片照片，對照片進(jìn)行分類梳理，錄入巖石結(jié)構(gòu)、成分、古生物與孔隙結(jié)構(gòu)等信息。

（2）AI識別?；赑ython程序設(shè)計語言的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對薄片圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，加入監(jiān)督學(xué)習(xí)模塊，在深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法支撐下，對儲層巖性、孔隙結(jié)構(gòu)、沉積微相和儲層段等信息進(jìn)行AI高精度、智能化學(xué)習(xí)與輸出。

（3）孔隙結(jié)構(gòu)可視化。對于識別出的儲層段，通過鑄體薄片、壓汞和氣測孔滲等分析手段，完成其二維孔隙結(jié)構(gòu)表征；通過場發(fā)射掃描電鏡和微米CT掃描電鏡分析，獲取三維孔隙結(jié)構(gòu)特征信息。對采集的坐標(biāo)系x-y-z不同方向的圖像進(jìn)行二值化閾值分割，構(gòu)建儲層三維孔隙模型。

（4）虛擬教學(xué)平臺建設(shè)。集成AI識別和孔隙結(jié)構(gòu)三維重構(gòu)模塊，構(gòu)建“沉浸式教學(xué)-智能化講解-學(xué)習(xí)效果檢驗(yàn)”的開放式教學(xué)平臺，開發(fā)平臺軟件。采用模塊化的設(shè)計理念，設(shè)置“巖心描述”和“薄片觀察”一級目錄，根據(jù)巖性設(shè)置次級目錄和三級目錄，在平臺主頁上設(shè)置模塊導(dǎo)航，確保簡明扼要與目標(biāo)精準(zhǔn)（見圖2）。

四、基于虛擬教學(xué)平臺的儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)課程目標(biāo)達(dá)成度評價

工程教育專業(yè)認(rèn)證是國際通行的工程教育質(zhì)量保障制度^[11]。我國于2016年6月成為《華盛頓協(xié)議》的第18個正式會員，標(biāo)志著我國工程人才培養(yǎng)正式邁入國際化和標(biāo)準(zhǔn)化^[12-13]。2022年7月15日中國工程教育專業(yè)認(rèn)證協(xié)會發(fā)布的《工程認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)》提出了人才培養(yǎng)在知識、能力和素質(zhì)上必須涵蓋的基本要求，規(guī)范了培養(yǎng)目標(biāo)、畢業(yè)要求、持續(xù)改進(jìn)、課程體系、師資隊伍和支持條件的通用標(biāo)準(zhǔn)。

課程目標(biāo)達(dá)成度評價是指教師根據(jù)人才培養(yǎng)方案和課程教學(xué)大綱規(guī)定，對課程教學(xué)效果是否達(dá)到預(yù)期的教學(xué)目標(biāo)進(jìn)行合理性評價^[14]，是工程教育專業(yè)認(rèn)證體系的重要評價指標(biāo)。

儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)課程目標(biāo)達(dá)成度計算式如公式（1）所示：

其中：N_i表示課程所支撐的畢業(yè)要求第i個指標(biāo)點(diǎn)的達(dá)成度評價值；n表示課程支撐該指標(biāo)點(diǎn)的考核環(huán)節(jié)個數(shù)；j=1表示支撐該指標(biāo)點(diǎn)的考核環(huán)節(jié)j的初始值為1；M_j表示第j項考核環(huán)節(jié)支撐該畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)的得分率；H_j表示第j項考核環(huán)節(jié)在該指標(biāo)點(diǎn)總考核環(huán)節(jié)中的百分比。

虛擬教學(xué)平臺使用后，實(shí)現(xiàn)了線下線上教學(xué)的有機(jī)融合，在公平、合理選取樣本的基礎(chǔ)上，進(jìn)行基于虛擬教學(xué)平臺的儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)課程目標(biāo)達(dá)成度分析（見圖3）。結(jié)果顯示，五個課程目標(biāo)均達(dá)成，目標(biāo)達(dá)成度表現(xiàn)為目標(biāo)2＞目標(biāo)5＞目標(biāo)1＞目標(biāo)3＞目標(biāo)4＞預(yù)期值（0.7），平均值為0.796，課程總體達(dá)成度為0.926。目標(biāo)1的達(dá)成度為0.787 4，表明通過課程學(xué)習(xí)，學(xué)生已建立地質(zhì)思維方式；目標(biāo)2的達(dá)成度為0.844 6，高于課程平均達(dá)成度，表明在巖心觀察描述的工作方法與流程方面，學(xué)生具有較好的沉積現(xiàn)象綜合分析能力；目標(biāo)3的達(dá)成度為0.783 3，表明學(xué)生較好地具備了成巖作用和儲層主控因素的分析能力；目標(biāo)4的達(dá)成度為0.767 2，表明學(xué)生在小論文撰寫時語言表達(dá)能力有待提高；目標(biāo)5的達(dá)成度為0.798 7，高于課程平均達(dá)成度，表明學(xué)生對儲層評價方法的掌握度較好。

五、大數(shù)據(jù)背景下儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)虛擬教學(xué)平臺的應(yīng)用效果

（一）提升課堂教學(xué)的趣味性，改善傳統(tǒng)教學(xué)難點(diǎn)

儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)虛擬教學(xué)平臺的建設(shè)，解決了教學(xué)素材不足的問題，增添了趣味性、科技性與可重復(fù)性，充分調(diào)動學(xué)生積極性，避免了教與學(xué)的過程中低效重復(fù)的現(xiàn)象，這進(jìn)一步改善了教學(xué)范式和學(xué)習(xí)方式，達(dá)到了教學(xué)相長、溫故知新的教學(xué)效果。通過兩年課程目標(biāo)達(dá)成度評價數(shù)據(jù)對比，上一年課程總體達(dá)成度為0.873，應(yīng)用基于大數(shù)據(jù)背景的儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)虛擬教學(xué)平臺教學(xué)后，課程目標(biāo)達(dá)成度增長到0.926，總體增長幅度達(dá)到6%，5個小目標(biāo)的增長幅度均大于5%，有力體現(xiàn)出該虛擬平臺能夠促進(jìn)教學(xué)模式創(chuàng)新，改善傳統(tǒng)教學(xué)難點(diǎn)，顯著提升教學(xué)質(zhì)量。

（二）全新教學(xué)方式促進(jìn)課堂改革

將AI學(xué)習(xí)引入儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)的教學(xué)過程中，是對傳統(tǒng)的教學(xué)方式的改革。通過交互式虛擬教學(xué)平臺建設(shè)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)的開放性和可持續(xù)性，達(dá)到學(xué)生學(xué)習(xí)的主觀能動性和可循環(huán)性，推動了新時代高校實(shí)踐課程的教學(xué)改革。

成都理工大學(xué)資源勘查工程專業(yè)儲層專題實(shí)習(xí)虛擬教學(xué)平臺的建設(shè)具有示范性和可推廣性，平臺中心數(shù)據(jù)庫為教學(xué)提供了豐富的資料，將傳統(tǒng)的巖心、薄片圖像、成巖現(xiàn)象的面授教學(xué)模式轉(zhuǎn)化為面向用戶的虛擬教學(xué)模式，實(shí)現(xiàn)從“有芯”到“無芯”、從傳統(tǒng)化到數(shù)字化、從二維參數(shù)描述向三維形態(tài)結(jié)構(gòu)、從二維平面化向三維可視化、從“灌輸式”向“沉浸式”、從多媒體向富媒體的轉(zhuǎn)變。

（三）推進(jìn)教育數(shù)字化，加速人才建設(shè)

黨的二十大報告指出要深入實(shí)施科教興國戰(zhàn)略，強(qiáng)化現(xiàn)代化建設(shè)人才支撐。高校應(yīng)當(dāng)深入貫徹落實(shí)黨的二十大精神，努力開拓中國特色世界一流大學(xué)高質(zhì)量發(fā)展新局面?；诖髷?shù)據(jù)背景構(gòu)建巖心薄片AI識別模塊和孔隙結(jié)構(gòu)三維可視化構(gòu)建模塊，構(gòu)建開放、共享的教學(xué)平臺，能夠有力支撐新時代中國高校“觀念更新、模式改革、關(guān)系重構(gòu)”的教育體系轉(zhuǎn)變。資源勘查工程專業(yè)人才培養(yǎng)計劃進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)維度拓展，課外創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐活動屢獲佳績。以此為依托，相關(guān)項目獲得第七屆四川省國際“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽銀獎；逐步實(shí)現(xiàn)了學(xué)生的專業(yè)知識體系立體化，專業(yè)實(shí)踐能力提質(zhì)化、專業(yè)教學(xué)體系開放化、教學(xué)過程全方位互動化。同時以該平臺為合作紐帶，推進(jìn)與其他高校和科研院所的合作與交流。綜上，大數(shù)據(jù)背景下儲層地質(zhì)專題實(shí)習(xí)虛擬教學(xué)平臺較好地促進(jìn)國家“雙一流”學(xué)科的建設(shè)和發(fā)展，推動新時代創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)。

六、結(jié)語

成都理工大學(xué)資源勘查工程儲層專題實(shí)習(xí)課程，通過大數(shù)據(jù)資料收集、AI識別、儲層可視化、平臺搭建四個步驟，建設(shè)交互式虛擬教學(xué)平臺。這增添了課程的趣味性、科技性與可重復(fù)性，有效地提升了教學(xué)質(zhì)量、提高了工程教育專業(yè)認(rèn)證體系的目標(biāo)達(dá)成度，具有示范性和可推廣性。大數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)模式是精準(zhǔn)教學(xué)2.0的典型代表，大數(shù)據(jù)驅(qū)動的交互式虛擬教學(xué)平臺的建設(shè)，勢必會引領(lǐng)教育創(chuàng)新的范式轉(zhuǎn)換，推動高校實(shí)踐課程的教學(xué)改革，助力國家“雙一流”學(xué)科建設(shè)和新時代創(chuàng)新型人才培養(yǎng)。

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Reflections on the Teaching of Reservoir Geology Themed Internship for

Resource Exploration Engineering Majors Driven by Big Data：

Case study of Chengdu University of Technology

SONG Jinmin， SHI Zejin， ZHANG Xiaobing， WANG Jiarui

（college of Energy， Chengdu University of Technology， Chengdu Sichuan 610059， China）

Abstract：At present， it is critical to incorporate information technology， with the internet， artificial intelligence， and big data at its core， into the field of education and teaching. We have enabled the intelligent process of core-thin section-well log data learning and well log data-lithology-facies output through the AI identification module for thin sections and the 3D visualization module for pore structures. Based on this， weve developed an open and immersive digital internet platform for the specialized reservoir geology practice course， which can effectively enhance classroom engagement， stimulate students learning interest， and encourage the reform of teaching methods. This has enabled a shift from traditional cramming and multimedia methods towards immersive learning and the use of rich media. The goal is to foster intelligent exploration in practice teaching courses for Chinese universities and support the reform of teaching methods driven by big data， specifically for the reservoir geology special practice course at Chengdu University of Technology.

Key words： Big-Data; Internet Teaching Platform Construction; Reservoir Geology Internship; Resource Exploration and Engineering; Double First-Class Discipline Development

編輯：李春燕