中圖分類號：G642 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1673-7164（2025）20-0019-04

在教育領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的運用展現(xiàn)出極大的潛力，有望對現(xiàn)行教學(xué)與學(xué)習(xí)方法產(chǎn)生根本性變革。AI技術(shù)能根據(jù)研究生的學(xué)習(xí)習(xí)性、掌握的知識點以及學(xué)習(xí)進度進行分析，進而打造出量身定制的教學(xué)方案和資源，以此提升學(xué)習(xí)效率。智能輔導(dǎo)系統(tǒng)更能及時為研究生提供反饋與指導(dǎo)，尤其在遭遇難題時，這種即時的輔助在傳統(tǒng)教育中是難以得到的。此外，人工智能還能輔助教師進行教學(xué)管理，如自動批改作業(yè)、分析研究生表現(xiàn)等，有效減輕教師的工作壓力，讓他們有更多精力投入教學(xué)內(nèi)容的創(chuàng)新及研究生能力的提升。從長遠角度審視，人工智能技術(shù)有望促成教育資源的公平分配，通過線上教育平臺及智能教學(xué)工具，讓身處偏遠地區(qū)和資源匱乏的研究生同樣能享受到高質(zhì)量的教育資源。1技術(shù)日新月異，人工智能在教育學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用正逐步深入與擴大，有望為教育的公平性、個性化和高效性帶來顛覆性的改變。

一、人工智能技術(shù)概述

（一）人工智能的定義與分類

人工智能系統(tǒng)能夠借助學(xué)習(xí)、推理、適應(yīng)、環(huán)境感知及語言理解等手段，完成諸多復(fù)雜作業(yè)。根據(jù)其功能與效能，AI大致可分為三類：一是局限性人工智能，也就是專注于某一專項任務(wù)，雖在特定范疇內(nèi)其性能足以媲美甚至超越人類，但缺乏普遍的智能應(yīng)用能力。二是通用人工智能，亦即強人工智能，該類系統(tǒng)具備廣泛的認(rèn)知能力，能夠理解、學(xué)習(xí)并運用知識處理各類智能任務(wù)，盡管目前尚未成為現(xiàn)實。三是超人工智能，它代表著在各個領(lǐng)域均超越人類智能水平的AI，目前仍屬于科幻構(gòu)想，但預(yù)示著未來可能的發(fā)展趨勢。

（二）人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

1.機器學(xué)習(xí)

在人工智能領(lǐng)域中，機器學(xué)習(xí)技術(shù)占據(jù)著重要的地位，其賦予了計算機系統(tǒng)借由經(jīng)驗自我優(yōu)化性能的能力。

這一技術(shù)大致可分為三大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)，其依賴于標(biāo)記數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型，以便對新數(shù)據(jù)點進行預(yù)測或分類；處理未經(jīng)標(biāo)記數(shù)據(jù)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)，它致力于發(fā)掘數(shù)據(jù)內(nèi)的潛在結(jié)構(gòu)和模式；強化學(xué)習(xí)，它通過與外部環(huán)境的互動來尋找最佳行為策略。

2.深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，依托其多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，模仿人腦處理信息的機制，已在圖像與語音識別、自然語言處理等方面實現(xiàn)了一系列重大突破。在此領(lǐng)域中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）成為兩種廣泛采用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）針對網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，尤其是圖像，通過卷積層的運作，自主提煉出圖像的特征表達；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）則對序列數(shù)據(jù)有著良好的處理能力，無論是文本還是時間序列數(shù)據(jù)，都能夠借助其循環(huán)結(jié)構(gòu)記憶過往信息，進而影響后續(xù)的數(shù)據(jù)輸出。[2]

3.自然語言處理

在人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域中，自然語言處理技術(shù)（簡稱NLP）扮演著重要的角色，它使得計算機能夠深入理解、有效解釋及流暢生成人類的語言表達。這一技術(shù)巧妙融合了語言學(xué)、計算機科學(xué)及人工智能三大領(lǐng)域的精髓，力求消弭人類語言與計算機認(rèn)知之間的鴻溝。

二、制漿化學(xué)與工程”課程內(nèi)容與教學(xué)目標(biāo)

（一）課程內(nèi)容概述

“制漿化學(xué)與工程”課程致力于深人研究紙張原料制備的科學(xué)和工程實踐。課程不僅深入解析制漿的基本原理、各項工藝步驟、設(shè)備操控技能，還擴展至環(huán)境效應(yīng)以及與之相關(guān)的工程設(shè)計改進和優(yōu)化策略。學(xué)生在此過程中將掌握包括機械、化學(xué)以及半化學(xué)等多種制漿技術(shù)，探究它們在生產(chǎn)中的應(yīng)用之道。課程會深入探討原料選用、預(yù)處理、蒸煮、漂白等核心環(huán)節(jié)，并教授如何精準(zhǔn)控制與優(yōu)化這些環(huán)節(jié)以增強紙漿品質(zhì)及生產(chǎn)效能。

同時，研究生還將研習(xí)如何評價及管理制漿過程的能源使用和環(huán)境影響，并學(xué)會借助現(xiàn)代技術(shù)對傳統(tǒng)制漿工藝進行改良與創(chuàng)新。

（二）課程教學(xué)目標(biāo)

本課程致力于深化研究生對制漿技術(shù)基本原理及其在工程中應(yīng)用的理解，確保他們能夠精準(zhǔn)掌握制漿過程中的核心技術(shù)和基本原理。研究生需學(xué)會針對制漿過程中出現(xiàn)的技術(shù)難題進行分析與處理，同時具備制槳工藝流程設(shè)計與優(yōu)化的能力。此外，課程著重于提升研究生對制漿業(yè)環(huán)境影響的洞察力，并教授他們制訂降低污染及提升資源效能的措施。經(jīng)過本課程的學(xué)習(xí)，研究生應(yīng)達到以下能力水平：對不同制漿技術(shù)的原理與特性進行闡述和解讀；對現(xiàn)行制漿工藝進行深入分析及評估并提出優(yōu)化建議；運用工程學(xué)原理解決實際制漿操作中的技術(shù)難題；對制漿流程的環(huán)境影響進行評估并制定有效的減緩策略；利用現(xiàn)代科技手段對制漿工藝進行創(chuàng)新性改進。

（三）傳統(tǒng)教學(xué)方法與挑戰(zhàn)

理論知識與實踐操作之間往往存在鴻溝，導(dǎo)致研究生難以將所學(xué)知識有效轉(zhuǎn)化到實際中；教材及實驗室設(shè)備的更新往往遲緩于制漿技術(shù)的飛速發(fā)展；成本和資源的制約導(dǎo)致研究生能夠獲得的實操機會相對有限；傳統(tǒng)的教學(xué)形式通常缺乏充分的師生互動以及研究生間的協(xié)同學(xué)習(xí)交流。

（四）課程改革的需求分析

首先，融合理論與實踐，設(shè)計更多結(jié)合實際工業(yè)生產(chǎn)的教學(xué)案例，幫助研究生深人理解理論知識在具體應(yīng)用中的角色。

其次，定期刷新教材及實驗設(shè)備，保持教學(xué)內(nèi)容與工業(yè)前沿同步，拓寬實踐渠道，通過與企業(yè)的合作及實習(xí)項目，讓研究生親臨生產(chǎn)現(xiàn)場，加強課堂互動與合作，采納小組探討、項目驅(qū)動學(xué)習(xí)等方法，以激發(fā)研究生的學(xué)習(xí)熱情與參與感。

最后，應(yīng)用現(xiàn)代科技，如虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)，為研究生營造仿真的制漿操作場景，豐富其學(xué)習(xí)經(jīng)歷。采納這些建設(shè)性改革措施將使課程更加符合行業(yè)動態(tài)，培育出既具備扎實理論基礎(chǔ)，又擁有實操技能的制漿化學(xué)與工程領(lǐng)域?qū)２拧?/p>

三、人工智能在研究生課程“制漿化學(xué)與工程”教學(xué)中的應(yīng)用策略

（一）個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計

1.研究生能力評估

在當(dāng)前教育界，人工智能技術(shù)正推動著一場意義深遠的改革。這一技術(shù)通過深入分析在線學(xué)習(xí)環(huán)境中研究生的互動數(shù)據(jù)、作業(yè)完成狀況以及考試成績等多角度信息，實現(xiàn)了對研究生學(xué)習(xí)能力、知識掌握以及學(xué)習(xí)習(xí)慣方面的精確評價。此評價范疇超越常規(guī)的分?jǐn)?shù)，擴展至學(xué)習(xí)行為模式、時間安排能力、互動參與度以及對各類知識點的精通程度。這種精準(zhǔn)的評價結(jié)果，讓教師能夠準(zhǔn)確把握每位研究生的優(yōu)勢與不足，進而為其打造定制化的學(xué)習(xí)方案。如遇研究生在數(shù)學(xué)領(lǐng)域表現(xiàn)卓越而語言技能欠佳，教師便可針對性地調(diào)整教學(xué)手段，提供額外的語言學(xué)習(xí)資源與練習(xí)。人工智能還能依據(jù)研究生的進度和理解力，為他們推薦恰當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)資料和習(xí)題，助力研究生吃透知識點、提升學(xué)習(xí)效率。此外，借助預(yù)測分析，人工智能能夠預(yù)見研究生可能面臨的挑戰(zhàn)并及時給予干預(yù)和指導(dǎo)。這種以數(shù)據(jù)為核心的教育模式，不僅有效提高研究生的學(xué)習(xí)成效，還極大減輕了教師的工作壓力，使他們有更多精力關(guān)注研究生的個性化需求和情感成長。

2.個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦

在當(dāng)代教育領(lǐng)域，追求個性化學(xué)習(xí)以增強研究生的學(xué)術(shù)興趣及效率顯得尤為關(guān)鍵。借助人工智能技術(shù)得以依據(jù)研究生的能力評估結(jié)果，為其量身打造適宜的學(xué)習(xí)資料與任務(wù)。面對知識掌握情況欠佳的研究生，系統(tǒng)會適時提供一系列基礎(chǔ)性學(xué)習(xí)資源。諸如概念解析視頻、互動式習(xí)題及圖表解說等，助力他們筑牢根基，逐步增強理解力。對于學(xué)有余力的研究生則會推薦更為深奧的研究性學(xué)習(xí)內(nèi)容，旨在鍛煉其思維與創(chuàng)新精神。針對部分展現(xiàn)出濃厚興趣與潛力的研究生，系統(tǒng)還能推薦最新的學(xué)術(shù)研究、行業(yè)發(fā)展及科技資訊。通過定制化的學(xué)習(xí)路線，研究生得以按自身步伐持續(xù)提升，同時維系學(xué)習(xí)的主動性與熱情。

（二）智能輔助教學(xué)系統(tǒng)

1.互動式學(xué)習(xí)平臺

借助人工智能技術(shù)，得以打造出一個互動性極強的學(xué)習(xí)空間。在此空間內(nèi)，不僅集成了多樣的教學(xué)素材，如視頻講解、動畫演繹以及模擬實驗等多媒體資源，更能基于研究生的學(xué)習(xí)進度和理解水平智能推送定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容。研究生得以在此自由探索，依托平臺的智能分析功能實時把握自身學(xué)習(xí)狀態(tài)，適時調(diào)整學(xué)習(xí)方略。平臺設(shè)有互動討論區(qū)，研究生能夠與教師或其他同窗即時交流，互換學(xué)習(xí)體驗，解答疑難問題，共同營造積極向?qū)W的交流環(huán)境。教師可利用此平臺對研究生學(xué)習(xí)狀況進行實時追蹤，及時給予有效反饋與指導(dǎo)，助力研究生深刻領(lǐng)會知識要點。3這樣的互動式學(xué)習(xí)平臺不僅極大提升研究生的學(xué)習(xí)效率，同時也喚起了他們對學(xué)習(xí)的熱情，讓求知過程變得鮮活且富有吸引力。

2.智能答疑系統(tǒng)

在教育技術(shù)領(lǐng)域，智能答疑系統(tǒng)憑借融合尖端的自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)了對研究生24小時無縫答疑的突破。該系統(tǒng)不僅能夠準(zhǔn)確把握文本輸入的問題，還能有效解析語音與圖像提問，大幅提高了互動的便捷性。面臨學(xué)習(xí)困惑的研究生僅需輕松提問，系統(tǒng)即可在龐大的數(shù)據(jù)庫中迅速搜索，精確匹配答案或相關(guān)資料并及時給予反饋。針對那些復(fù)雜或系統(tǒng)暫時無法解答的問題，系統(tǒng)還能將其巧妙地轉(zhuǎn)交至教師手中，使教師能夠及時給出更為深入和專業(yè)的解答。這種方式既減輕了教師的負(fù)擔(dān)，使其能集中于更具挑戰(zhàn)性的教學(xué)任務(wù)，又確保了研究生獲得高品質(zhì)的教育支持。此外，隨著使用次數(shù)的增加，智能答疑系統(tǒng)展現(xiàn)出其學(xué)習(xí)與適應(yīng)的能力，不斷優(yōu)化算法，提升問題匹配的精確度和響應(yīng)的敏捷性，成為研究生掌握知識、提高學(xué)習(xí)成效的強大輔助。

（三）虛擬實驗室與仿真技術(shù)

1.制漿過程模擬

借助虛擬現(xiàn)實（VR）與增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)能夠構(gòu)建起一個仿真的制漿實驗場景，使研究生得以在規(guī)避現(xiàn)實操作風(fēng)險的前提下全程模擬制漿操作。在此虛擬場景中，研究生能夠?qū)嶒灨鳝h(huán)節(jié)進行操作，探究各類參數(shù)變化對制漿結(jié)果的具體影響，進而深化理論知識的學(xué)習(xí)。例如，研究生可以變動溫度、壓力以及化學(xué)添加劑的類型與濃度，即時觀察這些調(diào)整對漿料品質(zhì)的連鎖反應(yīng)。此外，這一虛擬實驗空間還能模擬出各種意外狀況，如設(shè)備故障或操作不當(dāng)，讓研究生在無危險的環(huán)境中學(xué)會處理緊急狀況。通過這種互動式的學(xué)習(xí)方式，研究生不僅能夠牢固掌握理論知識，還能鍛煉解決實際問題的技巧。增強現(xiàn)實技術(shù)更進一步，將虛擬實驗數(shù)據(jù)與圖像疊加至現(xiàn)實世界中，助力研究生將虛擬體驗與現(xiàn)實情境相結(jié)合，從而有效提升學(xué)習(xí)成效?；赩R和AR技術(shù)構(gòu)建的虛擬制漿實驗室為研究生提供了一處安全、互動且極具教學(xué)價值的學(xué)習(xí)空間。[4]

2.實驗操作訓(xùn)練

仿真技術(shù)在教育及培訓(xùn)領(lǐng)域的應(yīng)用日漸廣泛，尤其對操作精準(zhǔn)性及實驗成本有高要求的領(lǐng)域顯得尤為重要。以造紙行業(yè)為例，紙漿篩選、漂白和打漿作為核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)，技術(shù)含量高且涉及的成本也相對較高。借助仿真技術(shù)得以構(gòu)建起一個虛擬的實驗場景，使研究生能在不耗費真實紙漿和化學(xué)物品的前提下，模擬上述工藝流程。在虛擬實驗空間中，研究生可以任意調(diào)整操作參數(shù)并觀察這些變量對紙張品質(zhì)的具體影響。這種互動式的學(xué)習(xí)方法不僅提升了研究生的積極性，還使得他們能在反復(fù)實踐的過程中，更快地掌握操作要領(lǐng)和工藝步驟。仿真技術(shù)所提供的實驗環(huán)境十分安全，讓研究生能夠在無風(fēng)險的狀態(tài)下進行各種嘗試，這在現(xiàn)實世界中是極為難得的。在仿真系統(tǒng)中，即便出現(xiàn)操作失誤也不會引發(fā)設(shè)備損壞或安全事故，從而讓研究生能夠在錯誤中學(xué)習(xí)且不會造成任何實際的損害。

（四）數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)決策支持

1.學(xué)習(xí)行為分析

如今人工智能技術(shù)的運用愈發(fā)普及，其卓越的數(shù)據(jù)處理功能讓教師獲得了史無前例的洞察力。該技術(shù)通過搜集研究生在學(xué)習(xí)平臺上的各類行為信息，如登錄的頻次、投入的學(xué)習(xí)時長以及訪問資源的習(xí)慣等，深度揭示研究生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和傾向。這些信息不僅映射了研究生的學(xué)習(xí)進程，還能協(xié)助教師洞察研究生可能面臨的難題和挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)上，教師可以對教學(xué)方針進行更為精準(zhǔn)的調(diào)整并量身定制更貼合研究生需求的課程。

2.教學(xué)效果評估與反饋

在運用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具的過程中，教師可以對教育活動成效進行細致的評價，不僅包括研究生在學(xué)習(xí)成果、課程滿意度方面的表現(xiàn)，還包含他們對知識的掌握程度。通過整合研究生在課堂交流、作業(yè)遞交以及網(wǎng)絡(luò)測驗等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，教師可以得到全方位的理解，進而明確教學(xué)的優(yōu)點與不足。得益于系統(tǒng)即時反饋的機制，教師能迅速地對教學(xué)內(nèi)容與策略進行調(diào)整，以保障教學(xué)目標(biāo)的順利達成。譬如，若數(shù)據(jù)分析指出研究生對某一概念的理解普遍不夠深入，教師便可以針對性地增加教學(xué)資源或改變授課方法，助力研究生更為牢固地掌握該知識點。[5]

四、結(jié)語

本研究深入探討了將人工智能技術(shù)融入研究生課程“制漿化學(xué)與工程\"的教學(xué)實踐，揭示了人工智能在教育界所蘊藏的巨大發(fā)展空間及其應(yīng)用的重要性。伴隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展與教育觀念的持續(xù)革新，預(yù)示著未來教育將邁向更加智能化與定制化的新階段，從而為我國工程技術(shù)領(lǐng)域的高素質(zhì)人才培養(yǎng)提供強有力的技術(shù)支撐。

參考文獻：

[1]李澄鋒，王晶晶.ChatGPT/生成式人工智能促進研究生課程教學(xué)變革[J].中國高等教育評論，2024，19（01）：59-78.

[2]郭楠，冷姣儀，宮建紅.新工科背景下研究生課程思政建設(shè)探究：以人工智能課程為例[J].科教文匯：中旬刊，2021（11）：105-106.

[3]謝海斌，尹棟，莊東曄，等．控制學(xué)科“人工智能”研究生課程教學(xué)改革與實踐[J].實驗室研究與探索，2020，39（10）：177-180+184.

[4]魏峻，尚榮華，張瑋桐，等.人工智能領(lǐng)域研究生課程思政建設(shè)的思考與實踐[J].計算機教育，2024（12）：94-98.

[5]張小明，李舟軍.研究生人工智能課程研究性教學(xué)探索[J].計算機教育，2017（10）：71-74.

（責(zé)任編輯：張若言）