中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2025）21-0063-07

Abstract：Withtherapiddevelopmentofartificialintellgence，thereisanurgentneedtoreformtheteachingmodelofinterdisciplinaryprogramsthatintegratemanagementandenginering.Inresponsetothecurentchallengesfacedbysuchcourses intermsofteachingcontent，resourcealocation，andtalentcultivation，thisstudyanalyzesthetrendsandcharacteristicsofAenablededucationbothinChinaandabroadItclarifiestheintegrationmechanismsofAIinfourkeydimensions：studentlearning，teacerinstruction，teachingresources，andinstructionalassessment.Onthisbasis，ageneralframeworkforA-empowered teachingreformisproposed，alongwithfourimplementationpathways：personalizedinstructionalsupprt，facultydevelopment， knowledgeinteractionplatfomconstructionandintellgntassessmntandfedbackmechanisms.Specificallthestudydesigsa smartpersonalizedteachingsystem，afacultyteamintegratingAIcompetencewithideological-politicalliteracyaknowledgeinteractionplatformlinkingAIwithprofessionalcuiculaandacomprehensieAbasedinstructionalevaluationsystem.hseii tiativesaim topromotehigh-qualitydevelopmentintheteachingof interdisciplinarymanagement-engineeringprograms.

Keywords：artificialinteligence;ManagementEngneeringInterdisciplinary;eachingmodel;reforpahways;higherdcatio

黨的二十大報告首次將教育、科技和人才進行“三位一體\"統(tǒng)籌安排，一體部署，并提出“推進教育數(shù)字化，建設(shè)全民終身學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)型社會、學(xué)習(xí)型大國[”隨著新一代信息技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能正在加速融入高等教育領(lǐng)域，并將對教育的基本模式與方法產(chǎn)生深遠的影響[2-3]。人工智能是一門新的研究開發(fā)用于模擬拓展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用的技術(shù)科學(xué)，其利用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺和智能決策等先進技術(shù)，實現(xiàn)對各類復(fù)雜任務(wù)的自動化、智能化和高效化處理。2024年3月，教育部高等教育司在新聞發(fā)布會介紹\"加快構(gòu)建‘人工智能 + 教育'新生態(tài)，著力提高拔尖人才自主培養(yǎng)質(zhì)量”。2025年1月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《教育強國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》明確指出，“建設(shè)學(xué)習(xí)型社會，以教育數(shù)字化開辟發(fā)展新賽道、塑造發(fā)展新優(yōu)勢\"“促進人工智能助力教育變革\"。管工交叉類專業(yè)基于管理學(xué)和工學(xué)的相互融合，具有綜合性、交叉性和重實踐與應(yīng)用性的特點，通過多元化的學(xué)科教學(xué)，培養(yǎng)具有跨學(xué)科知識體系的全面復(fù)合型高素質(zhì)人才，促進學(xué)生適應(yīng)社會發(fā)展需求。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展對管理科學(xué)與工程等管工交叉類專業(yè)提出了新的理論挑戰(zhàn)與實踐需求，推動了學(xué)科體系的重構(gòu)與人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)型。教育部積極推進信息技術(shù)與教育教學(xué)的深度融合，探索“人工智能 + 教育\"教學(xué)模式，推動教學(xué)內(nèi)容與前沿技術(shù)的深度融合。

近年來，在人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展的背景下，管工交叉學(xué)科高等教育的發(fā)展迎來了新的契機和挑戰(zhàn)，當(dāng)前我國對于管工交叉類專業(yè)課程的教學(xué)模式理論研究非常豐富，但是對于“人工智能賦能管工交叉類專業(yè)課程教學(xué)模式改革路徑”的研究還比較薄弱，將人工智能技術(shù)運用到高校教育工作，能夠充分發(fā)揮學(xué)生的自主學(xué)習(xí)意識，促進智慧教育的創(chuàng)新發(fā)展。人工智能視域下的管工交叉類專業(yè)課程教育模式改革與實踐有利于全面培養(yǎng)管工交叉類智慧型人才，建立健全智慧教育時代的教師人才隊伍，構(gòu)建育人新格局。同時運用人工智能現(xiàn)代技術(shù)開展專業(yè)課程輔助教學(xué)，有利于克服傳統(tǒng)教育的不足之處，可實時跟蹤并掌握學(xué)生動態(tài)，同時能根據(jù)學(xué)生個人特點滿足個性化教育，提高教育現(xiàn)代化水平，落實立德樹人根本任務(wù)，具有重要的實踐價值。

開展人工智能賦能的管工交叉類專業(yè)課程教學(xué)模式改革，探究其框架設(shè)計與實施路徑，是管工交叉學(xué)科在人工智能時代發(fā)展的必經(jīng)之路。目前許多高校都開展了人工智能賦能的專業(yè)課程教學(xué)模式改革，實現(xiàn)新時代卓越復(fù)合型人才培養(yǎng)，但針對管工交叉類專業(yè)課程，還未形成一個較為完備和明晰的教學(xué)模式改革研究方法。研究將充實管工交叉類專業(yè)課程教學(xué)模式改革研究方法和手段，豐富學(xué)科體系建設(shè)，進而解決更多的理論難題，對于提高管工交叉學(xué)科高等教育的專業(yè)化、科學(xué)化和實效性，具有重要的理論意義和實踐價值。

一國內(nèi)外發(fā)展動態(tài)分析

（一） 國外發(fā)展動態(tài)

人工智能（Artificial Intelligence）最早由英國數(shù)學(xué)家AlanMathisonTuring于1950年提出，并在1956年召開的“達特茅斯學(xué)院人工智能夏季研討會\"中正式使用了該術(shù)語[7-8。經(jīng)過一段時間的發(fā)展，人工智能技術(shù)已經(jīng)在各領(lǐng)域被逐漸應(yīng)用，其中，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用是教育發(fā)展的一個重要維度。人工智能技術(shù)應(yīng)用在教育領(lǐng)域，歐美、日本、韓國和新加坡等均有較為完備的理論與實踐研究。美國國際商業(yè)機器公司或萬國商業(yè)機器公司（IBM）首席執(zhí)行官SamuelPalmisano在2008年首次提出了“智能地球\"的概念，便掀起了智能相關(guān)研究的熱潮，“智慧校園”“智慧學(xué)習(xí)\"和\"智慧教育\"等概念相繼被提出[。2011年，韓國政府率先提出要著重發(fā)展多元“智慧教育”，實現(xiàn)人工智能教育賦能常態(tài)化促進教育發(fā)展[10]。2013年，日本政府發(fā)布了《創(chuàng)建最尖端IT國家宣言》，推動了人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的運用，并在2021年將人工智能教育改革確定為國家戰(zhàn)略[11]。2014年，新加坡政府制定\"智慧國計劃”，推進教育大數(shù)據(jù)化與數(shù)字化[2]。美國印第安納大學(xué)CurtisJ.Bonk教授提出了借助人工智能工具，根據(jù)每位同學(xué)的需求進行個性化定制，從學(xué)習(xí)者參與（LearnerEngagement）、普適性獲得（Per-vasiveAccess）個性化定制（Customization amp;Person-alization）三個方面，通過人工智能工具提高學(xué)生參與度與學(xué)習(xí)動力，使其更加有效地掌握課程知識[13]。西班牙馬德里康普頓斯大學(xué)JoseAguilar提出利用人工智能技術(shù)對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程進行精確分析，以此為結(jié)果優(yōu)化教學(xué)方法與環(huán)境[14]。韓國淑明女子大學(xué)SvetlanaKim提出通過人工智能技術(shù)打造智慧教育學(xué)習(xí)云環(huán)境，收集教師和學(xué)生行為，并定制個性化學(xué)習(xí)服務(wù)[15]。

（二） 國內(nèi)發(fā)展動態(tài)

2017年，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確指出要將人工智能相關(guān)課程融人教育教學(xué)過程[。2018年，我國發(fā)布《中共中央國務(wù)院關(guān)于全面深化新時代教師隊伍建設(shè)改革的意見》，提出“教師要主動適應(yīng)人工智能新技術(shù)變革\"。相關(guān)學(xué)者也開始積極探索人工智能賦能的教育改革的新途徑。中國香港的王敏紅教授提出了應(yīng)用人工智能聊天系統(tǒng)作為虛擬陪伴學(xué)習(xí)對象來實現(xiàn)教育賦能，驅(qū)動學(xué)習(xí)者開展批判性思考，實現(xiàn)思維的高階發(fā)展[18]。中國臺灣地區(qū)的陳志明教授開發(fā)了一種具有診斷、反饋和交互功能的人工智能輔助教學(xué)系統(tǒng)，可實現(xiàn)通過學(xué)生在進行考試時的反應(yīng)時間和正確率來為學(xué)生制定學(xué)習(xí)計劃，對水平較低的學(xué)生具有促進作用[9。華北水利水電大學(xué)的付金偉副教授通過生成式人工智能AIGC（ArtificialIn-telligenceGeneratedContent）實現(xiàn)通過文本生成圖像、模型和設(shè)計方案等方法，實現(xiàn)人工智能技術(shù)賦能教育教學(xué)，提升教學(xué)質(zhì)量，深化理論知識應(yīng)用2。南京大學(xué)王海嘯教授以通用學(xué)術(shù)英語寫作課程為例，探究了生成式人工智能賦能大學(xué)英語教學(xué)改革的實施路徑。

（三） 發(fā)展動態(tài)分析

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，全球高等教育領(lǐng)域正積極探索其在教學(xué)改革中的發(fā)展路徑。通過國內(nèi)外發(fā)展動態(tài)分析發(fā)現(xiàn)主要呈現(xiàn)以下特點：

第一，國外針對人工智能技術(shù)賦能的教學(xué)模式研究起步較早，注重教育智能化頂層設(shè)計與系統(tǒng)構(gòu)建，相關(guān)研究成果與教學(xué)理論也不斷豐富與完善。

第二，國內(nèi)人工智能應(yīng)用與教育相關(guān)研究起步較晚，隨著政府部門的引導(dǎo)，人工智能賦能教育實現(xiàn)教學(xué)模式的改革已經(jīng)逐漸成為教育領(lǐng)域的熱點問題。

第三，國內(nèi)高校學(xué)者逐步探索人工智能工具在專業(yè)教學(xué)中的應(yīng)用，探究優(yōu)化學(xué)生知識理解路徑和改善教學(xué)效果方法，逐漸形成較為多樣化的教學(xué)賦能方式。

盡管人工智能賦能教育已在國內(nèi)外取得一定成果，但多集中于智慧課堂的建設(shè)與應(yīng)用研究，缺乏將人工智能技術(shù)賦能于專業(yè)課程教學(xué)的研究，相關(guān)內(nèi)容仍需要進一步地深入與完善。目前國內(nèi)人工智能應(yīng)用與教育相關(guān)研究仍處于起步階段，特別是針對管工交叉類學(xué)科專業(yè)課程教學(xué)模式的研究內(nèi)容較少，多針對于學(xué)生的預(yù)習(xí)、復(fù)習(xí)和考試等單一過程進行分析，關(guān)于大類專業(yè)課程教學(xué)模式構(gòu)建鮮有研究。

二人工智能賦能管工交叉類課程教學(xué)模式改革的框架設(shè)計

（一）人工智能賦能學(xué)生學(xué)習(xí)模式：推動精準化、個性化學(xué)習(xí)支持

結(jié)合布魯納的認知-發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)理論，學(xué)習(xí)的本質(zhì)是通過學(xué)生主動探索和發(fā)現(xiàn)知識的過程，而不是單純地被動接受知識。布魯納強調(diào)，學(xué)生在認知的過程中，通過探索和自主發(fā)現(xiàn)能更深刻地理解和內(nèi)化知識。而人工智能技術(shù)為學(xué)生提供的個性化學(xué)習(xí)支持，正是通過智能分析學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，激發(fā)學(xué)生主動思考和自主學(xué)習(xí)的興趣，符合發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)中“以學(xué)生為中心”的理念。

人工智能賦能學(xué)習(xí)模式的核心在于將學(xué)生的學(xué)習(xí)需求與課程內(nèi)容進行動態(tài)匹配，提供個性化的學(xué)習(xí)資源和路徑。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的實時分析，人工智能能夠準確識別每個學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)、知識掌握情況以及學(xué)習(xí)習(xí)慣，為其定制化推薦學(xué)習(xí)內(nèi)容與方法。布魯納的發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)理論提出，學(xué)生應(yīng)該在適當(dāng)?shù)那榫诚轮鸩教剿鲝?fù)雜的知識，而不是簡單地依賴教師的講解。人工智能通過個性化學(xué)習(xí)支持，可以讓學(xué)生根據(jù)自身的學(xué)習(xí)節(jié)奏和興趣進行自主探索，逐步深化對知識的理解和應(yīng)用，從而更好地促進學(xué)生的認知能力和創(chuàng)新思維的提升。人工智能賦能的個性化學(xué)習(xí)支持還可以通過即時反饋和自適應(yīng)調(diào)整來增強學(xué)生的情感體驗，激發(fā)其學(xué)習(xí)動機。根據(jù)自我決定理論（Self-De-terminationTheory）[22]，學(xué)生的內(nèi)在動機和自主性是學(xué)習(xí)成功的關(guān)鍵。人工智能技術(shù)通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和情感反饋，及時調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和方式，使學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中能夠獲得更多的成就感和滿足感。

（二）人工智能賦能教師教學(xué)方法：促進引導(dǎo)式、智能化過程創(chuàng)新

在傳統(tǒng)教育模式中，教師的角色通常是知識的傳授者，依賴于個人經(jīng)驗來設(shè)計和調(diào)整教學(xué)活動。然而，隨著人工智能的引人，教師的角色逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩W(xué)習(xí)引導(dǎo)者\"和“學(xué)習(xí)設(shè)計師”，通過智能化工具來促進學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，并實時調(diào)整教學(xué)策略以適應(yīng)學(xué)生的個性化需求。這一轉(zhuǎn)變符合維果茨基的社會文化理論[23]，該理論強調(diào)學(xué)習(xí)是一個社會互動的過程，教師通過提供適當(dāng)?shù)闹С?，幫助學(xué)生在“最近發(fā)展區(qū)”內(nèi)獲得新的認知能力。人工智能技術(shù)賦能教師的教學(xué)方法，使得教師不僅能夠提供個性化的引導(dǎo)支持，還能夠更加高效地進行教學(xué)過程的創(chuàng)新和優(yōu)化。

人工智能賦能教師的核心在于通過數(shù)據(jù)分析來為教學(xué)活動提供實時反饋，從而幫助教師動態(tài)調(diào)整課堂教學(xué)內(nèi)容和方式。例如人工智能可以通過分析學(xué)生在課堂中的參與情況、作業(yè)完成情況、知識掌握水平等，為教師提供詳盡的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)報告。教師可以利用這些數(shù)據(jù)來識別學(xué)生的學(xué)習(xí)進展、困難點以及潛在的學(xué)習(xí)障礙，進而根據(jù)不同學(xué)生的需求調(diào)整教學(xué)策略。這一基于數(shù)據(jù)的教學(xué)方法能夠突破傳統(tǒng)教學(xué)中教師主觀判斷的局限，提供更加客觀、精準的教學(xué)指導(dǎo)，使教師能夠在教學(xué)過程中實現(xiàn)真正的個性化支持。人工智能賦能的教學(xué)方法還促使教師在教學(xué)設(shè)計中更加注重過程創(chuàng)新。通過人工智能技術(shù)，教師可以設(shè)計更加多樣化的教學(xué)活動，并能夠根據(jù)學(xué)生的反饋動態(tài)調(diào)整教學(xué)形式，使課堂教學(xué)更加靈活、互動性更強，也更能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動性。尤其是在管工交叉類課程中，學(xué)生的背景和需求差異較大，人工智能賦能的教學(xué)方法能夠確保每個學(xué)生在課堂中獲得最佳的學(xué)習(xí)體驗。

（三）人工智能賦能教學(xué)資源環(huán)境：構(gòu)建數(shù)字化、互聯(lián)化教學(xué)生態(tài)

人工智能技術(shù)的應(yīng)用使教學(xué)資源環(huán)境從傳統(tǒng)的封閉系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)楦娱_放和互聯(lián)的數(shù)字生態(tài)，這一轉(zhuǎn)變符合喬治·西門和斯蒂芬·唐斯的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)理論[24]。該理論強調(diào)，學(xué)習(xí)不僅是個體的認知活動，還是通過資源共享和社交互動實現(xiàn)的共同學(xué)習(xí)過程。在這一過程中，學(xué)生能夠通過與教師和同學(xué)的互動，以及訪問豐富的在線學(xué)習(xí)資源，提升學(xué)習(xí)效果。通過構(gòu)建數(shù)字化、互聯(lián)化的教學(xué)資源環(huán)境，教師和學(xué)生可以在全球范圍內(nèi)共享優(yōu)質(zhì)的教學(xué)資源，進行跨地域、跨學(xué)科的合作與學(xué)習(xí)，突破了傳統(tǒng)課堂的時空限制，創(chuàng)造了一個動態(tài)、互動的學(xué)習(xí)空間。

人工智能賦能的教學(xué)資源環(huán)境核心在于將教學(xué)資源進行智能化整合和管理。通過人工智能技術(shù)，課程內(nèi)容、教學(xué)材料、課外學(xué)習(xí)資源和教學(xué)工具能夠根據(jù)學(xué)生的個性化需求、興趣和認知水平進行動態(tài)匹配和推薦。比如，人工智能技術(shù)可以通過實時分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)習(xí)慣和知識掌握情況，自動推薦最適合的學(xué)習(xí)內(nèi)容，如學(xué)術(shù)文章、教學(xué)視頻、在線實驗或討論材料等。這一基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化推薦系統(tǒng)，使得學(xué)習(xí)資源的分配更加精準、靈活，從而幫助學(xué)生更高效地學(xué)習(xí)并深人理解知識。結(jié)合建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論[25]，這一系統(tǒng)能夠激勵學(xué)生根據(jù)自己的興趣和需求主動探索并建構(gòu)知識，而不僅僅是接受預(yù)設(shè)的知識點。人工智能賦能的教學(xué)資源環(huán)境促進了教師和學(xué)生之間的實時互動和協(xié)作。通過智能化平臺，教師不僅能夠上傳、管理和共享教學(xué)資源，還能通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)反饋及時調(diào)整教學(xué)策略，提供個性化的指導(dǎo)。通過人工智能技術(shù)，教學(xué)過程不再是單向的信息傳遞，而是形成了一個動態(tài)反饋的學(xué)習(xí)生態(tài)，進一步提高了教育的互動性和參與感。

（四）人工智能賦能教學(xué)評價反饋：貫通全過程、現(xiàn)代化教學(xué)治理

人工智能技術(shù)在教學(xué)評價反饋中的應(yīng)用，突破了傳統(tǒng)教學(xué)中評價單一、周期長的限制，推動了評價機制的實時化、動態(tài)化和個性化。該轉(zhuǎn)變與反饋理論相契合，反饋理論強調(diào)在學(xué)習(xí)過程中，及時、有效地反饋能顯著提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果2。人工智能賦能的教學(xué)評價系統(tǒng)能夠?qū)崟r反饋學(xué)生的學(xué)習(xí)進度、理解深度和情感狀態(tài)，為教師提供更精準的指導(dǎo)依據(jù)，促使學(xué)生在認知上不斷進步并完成自主學(xué)習(xí)。

人工智能賦能的教學(xué)評價反饋不僅能夠即時反映學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的表現(xiàn)，還可以對學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑和過程進行全面的監(jiān)控與分析。與傳統(tǒng)的評估方法不同，人工智能賦能的評價反饋系統(tǒng)能夠在學(xué)習(xí)的每一環(huán)節(jié)中提供支持，不僅評估學(xué)生的最終成績，還對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)態(tài)度等進行全面監(jiān)控，從而實現(xiàn)全面素質(zhì)評價。此外，人工智能的實時反饋和自適應(yīng)調(diào)整也極大增強了學(xué)生的學(xué)習(xí)動機。根據(jù)形成性評價理論，這種即時反饋和動態(tài)調(diào)整有助于學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中持續(xù)改進，而不是僅依賴期末的最終評價。人工智能賦能的教學(xué)評價反饋還為教師提供了更全面的教學(xué)質(zhì)量評估工具。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的持續(xù)收集和分析，教師能夠獲得關(guān)于課堂教學(xué)效果、教學(xué)方法適應(yīng)性等方面的反饋信息。

三人工智能賦能管工交叉類課程教學(xué)模式改革的實施路徑

（一）建設(shè)以學(xué)生為中心的智能個性化教學(xué)體系

在管工交叉類專業(yè)課程教學(xué)體系中，普遍以課程內(nèi)容為中心，教學(xué)過程重傳授、輕理解，重統(tǒng)一、輕個性，難以適應(yīng)學(xué)生知識基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)節(jié)奏和認知方式的多樣性。自前的教學(xué)工具雖在一定程度上引入了人工智能輔助，但多停留于淺層推薦和結(jié)果反饋階段，尚未形成完整的個性化教學(xué)閉環(huán)。

現(xiàn)有教學(xué)體系中人工智能的應(yīng)用尚未充分實現(xiàn)以學(xué)生為中心的教育理念，缺乏對學(xué)生學(xué)習(xí)過程的深度感知與個性響應(yīng)機制。教學(xué)內(nèi)容安排多以課程大綱為主線，忽視了學(xué)生知識結(jié)構(gòu)的個性化需求與差異化節(jié)奏，缺乏實時調(diào)整機制。傳統(tǒng)教學(xué)過程中，學(xué)生對課程反饋的表達渠道有限，教師對學(xué)生學(xué)習(xí)情況的掌握依賴于考試成績和主觀觀察，缺乏對學(xué)生學(xué)習(xí)全過程，尤其是非顯性數(shù)據(jù)的深入挖掘。尤其在管工交叉類課程中，由于知識跨度大，學(xué)生常因基礎(chǔ)薄弱或?qū)I(yè)興趣不均而出現(xiàn)學(xué)習(xí)脫節(jié)，缺乏個性化支持進一步加劇了學(xué)生的學(xué)習(xí)焦慮與認知負擔(dān)。

圍繞“以學(xué)生為中心\"的教學(xué)理念，構(gòu)建智能個性化教學(xué)體系能夠有效解決上述問題，如圖1所示。依托人工智能技術(shù)，對學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的行為數(shù)據(jù)、認知水平、知識掌握情況進行深度建模，形成動態(tài)學(xué)習(xí)畫像，為不同類型的學(xué)生匹配最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑與資源配置，實現(xiàn)差異化教學(xué)目標的動態(tài)調(diào)整。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合生成式人工智能與知識圖譜技術(shù)，為不同能力層次的學(xué)生自動匹配相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容、任務(wù)形式與反饋機制，實現(xiàn)精準推送與動態(tài)調(diào)整。同時，整合課程管理平臺與學(xué)習(xí)記錄系統(tǒng)，形成“目標制定一學(xué)習(xí)實施—效果反饋一策略調(diào)整\"閉環(huán)式教學(xué)流程體系，推動課程教學(xué)從“標準輸出\"轉(zhuǎn)向“精準服務(wù)”。

圖1以學(xué)生為中心的智能個性化教學(xué)體系

通過建設(shè)智能個性化教學(xué)體系，推動管工交叉類課程教學(xué)從傳統(tǒng)“一刀切\(zhòng)"模式轉(zhuǎn)向“以學(xué)生為本”的精準教育，旨在提升學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性與知識掌握效率，也為教師提供基于數(shù)據(jù)的教學(xué)決策支持，強化教學(xué)與學(xué)習(xí)之間的互動與聯(lián)動。

（二）建設(shè)\"人工智能-思政素養(yǎng)\"融合型師資隊伍

在管工交叉類專業(yè)課程中，教師不僅要具備扎實的管理學(xué)與工程技術(shù)知識，還需掌握先進的信息技術(shù)與教學(xué)手段，以適應(yīng)交叉學(xué)科融合背景下的教學(xué)需求。當(dāng)前，高校教師隊伍中多數(shù)教師雖具備一定教學(xué)經(jīng)驗，但對人工智能技術(shù)的理解與應(yīng)用能力有限，尤其在課程設(shè)計中融合技術(shù)工具與思政元素的能力較弱。

人工智能時代對教師提出更高的復(fù)合能力要求，但現(xiàn)有師資培養(yǎng)體系尚未建立起“技術(shù)-價值-教學(xué)\"三位一體的融合機制。多數(shù)教師缺乏系統(tǒng)的信息技術(shù)背景，對人工智能技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用缺乏了解與信心，在使用人工智能工具進行教學(xué)輔助時存在懼怕與誤用的現(xiàn)象。部分教師對思政內(nèi)容的融人缺乏主動性與方法論，課程內(nèi)容的思政元素嵌入方式僵化，缺乏與學(xué)生實際認知水平與專業(yè)背景的聯(lián)動，導(dǎo)致育人理念難以貫穿教學(xué)全過程。在管工交叉類課程中，全面復(fù)合型人才匱乏，課程教學(xué)往往依賴少數(shù)核心骨干教師，難以滿足多樣化教學(xué)內(nèi)容與多元化教學(xué)場景的需要。

要有效應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，必須推動以構(gòu)建“人工智能-思政素養(yǎng)\"融合型師資隊伍為目標，建立以能力提升為導(dǎo)向的教師發(fā)展機制，如圖2所示。強調(diào)教師的育人責(zé)任意識培養(yǎng)，強化“人工智能-思政素養(yǎng)\"融合教學(xué)理念，推動專業(yè)教師在教學(xué)中主動承擔(dān)思政育人的職責(zé)。加強教師人工智能技術(shù)應(yīng)用能力系統(tǒng)培養(yǎng)與思政素養(yǎng)提升，提高教師對人工智能的認知與操作能力，建立以培訓(xùn)、實踐與認證為一體的全鏈條智能化思政元素結(jié)合能力提升體系。推動教師教學(xué)、科研與技術(shù)開發(fā)的深度融合，構(gòu)建“教學(xué)資源一科研轉(zhuǎn)化—技術(shù)創(chuàng)新”一體化支持機制，鼓勵教師將教學(xué)研究成果轉(zhuǎn)化為人工智能教學(xué)資源、智能評價工具與知識服務(wù)系統(tǒng)，并在教學(xué)實踐中實現(xiàn)更新優(yōu)化。

圖2“人工智能-思政素養(yǎng)\"融合型師資隊伍

建設(shè)融合型師資隊伍不僅有助于提升教師對人工智能的認知水平與應(yīng)用能力，也是推動管工交叉類專業(yè)課程教學(xué)模式深層次變革的核心動力，能夠?qū)崿F(xiàn)技術(shù)賦能與思政育人的有機結(jié)合，從而推動“教”與“育\"的深度統(tǒng)一，為管工交叉類課程的教學(xué)改革提供堅實的人力保障。

（三）構(gòu)建\"人工智能-專業(yè)課程\"知識交互平臺

管工交叉類專業(yè)課程具有明顯的學(xué)科交叉特征，涵蓋大量概念復(fù)雜、結(jié)構(gòu)抽象的理論內(nèi)容，難以通過傳統(tǒng)手段進行直觀表達，對學(xué)生來說學(xué)習(xí)難度大且實踐性較強的理論知識理解困難。在管工交叉類專業(yè)課程中，均依賴傳統(tǒng)課堂教師與學(xué)生“一對多\"灌輸教學(xué)模式，難以針對每一位學(xué)生創(chuàng)建個性化的知識理解模型。

隨著人工智能技術(shù)在教學(xué)過程中的不斷深入，其智能性和交互性顯著增強，但由于當(dāng)前平臺多以語言模性為核心，缺乏對課程語境、學(xué)科背景及學(xué)生差異化需求的系統(tǒng)建模，專業(yè)課程教學(xué)過程中“智能語言-自然人語言”的交互越發(fā)模糊，存在認知模糊與表達偏差的問題，可能導(dǎo)致學(xué)生對核心知識點的誤解。在長期缺乏針對性的引導(dǎo)與激勵機制下，學(xué)生可能逐漸失去學(xué)習(xí)控制感和目標導(dǎo)向感，從而降低學(xué)生的積極性與人工智能技術(shù)的準確性，難以長期維持學(xué)習(xí)關(guān)系。

基于人工智能技術(shù)與專業(yè)課程教學(xué)模式構(gòu)建“人工智能-專業(yè)課程\"知識交互平臺，如圖3所示，能夠有效解決上述問題。該平臺構(gòu)建是以“技術(shù)賦能一需求導(dǎo)向一交互優(yōu)化\"為基本理念，基于生成式人工智能技術(shù)創(chuàng)建以學(xué)生為中心的教學(xué)模型，系統(tǒng)整合教學(xué)目標與學(xué)習(xí)反饋數(shù)據(jù)，生成動態(tài)個性化教學(xué)方案。利用自然語言處理、語義建模等技術(shù)，深入剖析教學(xué)過程中“智能語言-自然人語言\"的交互機理，提升人工智能對專業(yè)術(shù)語的理解能力，減少語言轉(zhuǎn)換過程中的信息損失。同時，搭建知識交互平臺的動態(tài)反饋機制，實時采集學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的行為數(shù)據(jù)與反饋信息，以支持知識結(jié)構(gòu)、內(nèi)容深度及語言表達的持續(xù)優(yōu)化。

通過構(gòu)建“人工智能-專業(yè)課程\"知識交互平臺，解決人工智能與專業(yè)課程教學(xué)之間的融合問題，該平臺不僅為個性化學(xué)習(xí)提供技術(shù)支撐，也為人工智能賦能高等教育教學(xué)模式改革提供實踐路徑與理論依據(jù)，進而推動管工交叉類專業(yè)課程的高質(zhì)量發(fā)展。

（四）構(gòu)建全過程融合的智能教學(xué)評價與反饋機制

管工交叉類課程因其內(nèi)容跨界、目標多元、形式復(fù)雜，對教學(xué)評價系統(tǒng)的科學(xué)性與靈活性提出了更高要求。特別是在人工智能輔助教學(xué)過程中，大量學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)未被充分挖掘與反饋，導(dǎo)致教學(xué)優(yōu)化路徑不明晰，學(xué)生學(xué)習(xí)中的問題難以及時發(fā)現(xiàn)與精準干預(yù)。

現(xiàn)有教學(xué)評價體系中，教學(xué)過程的多維要素如學(xué)習(xí)行為、情緒波動、合作表現(xiàn)等未被納入評價體系，導(dǎo)致教學(xué)評價不能全面反映學(xué)生綜合素質(zhì)的發(fā)展。教師對評價結(jié)果的利用程度不高，缺乏將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為教學(xué)改進策略的主動性。在管工交叉類課程中，學(xué)生學(xué)習(xí)節(jié)奏差異大，缺乏過程性評價機制會影響學(xué)生自我調(diào)節(jié)與教師精準指導(dǎo)，不利于形成學(xué)生自我驅(qū)動、持續(xù)改進的學(xué)習(xí)狀態(tài)，且教學(xué)調(diào)整缺乏依據(jù)，反饋指導(dǎo)不及時、不精準。

基于人工智能構(gòu)建全過程融合的智能教學(xué)評價與反饋機制，如圖4所示。利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)實時采集學(xué)生在教學(xué)平臺上的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度教學(xué)評價指標體系，綜合衡量其問題解決能力、系統(tǒng)思維能力及其社會責(zé)任意識等。依托教育大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，整合線上學(xué)習(xí)平臺、線下課堂教學(xué)等多種載體中的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，通過行為軌跡挖掘等技術(shù)手段捕捉學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的表現(xiàn)狀態(tài)，實時獲取學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中展現(xiàn)出的認知投入與價值態(tài)度，從而實現(xiàn)教育效果評估，輔助教師實現(xiàn)精準教學(xué)，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動一模型解析一動態(tài)反饋\"的一體化評價系統(tǒng)。智能教學(xué)評價應(yīng)生成可操作的教學(xué)反饋建議，針對不同學(xué)生生成學(xué)習(xí)行為分析報告、個性化學(xué)習(xí)路徑優(yōu)化建議及階段性學(xué)習(xí)風(fēng)險預(yù)警的反饋結(jié)果，實現(xiàn)因材施教，提升自主學(xué)習(xí)能力。推動評價結(jié)果在教學(xué)改進與課程改革中的應(yīng)用，使其成為教學(xué)循環(huán)優(yōu)化的起點，建立“數(shù)據(jù)采集一智能分析—課程優(yōu)化”的閉環(huán)優(yōu)化機制，從而實現(xiàn)教學(xué)設(shè)計、教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)方法的持續(xù)優(yōu)化。

圖3“人工智能-專業(yè)課程\"知識交互平臺

圖4全過程融合的智能教學(xué)評價與反饋機制

全過程融合的智能教學(xué)評價機制有助于推動教學(xué)評價從“教學(xué)結(jié)果評估\"向“教學(xué)過程優(yōu)化\"與“學(xué)習(xí)成效提升\"轉(zhuǎn)型。通過教學(xué)評價與反饋，有效提升課程教學(xué)的科學(xué)性與精準度，實現(xiàn)教學(xué)過程中從“教師主導(dǎo)\"發(fā)展為“師生共評”的動態(tài)共建與實時優(yōu)化，提升課程整體質(zhì)量與學(xué)生學(xué)習(xí)成效。

四 結(jié)束語

立足于人工智能時代高等教育教學(xué)改革需求，圍繞管工交叉類課程的育人自標，探索了人工智能賦能課程教學(xué)模式改革的框架設(shè)計與實施路徑。系統(tǒng)分析了人工智能賦能教育的國內(nèi)外發(fā)展動態(tài)、特點與存在的問題，構(gòu)建了人工智能賦能管工交叉類課程教學(xué)模式改革的總體框架設(shè)計，提出了人工智能賦能管工交叉類課程教學(xué)模式改革的具體實施路徑。

基于國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及特點，分析了人工智能在學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)、教學(xué)資源和教學(xué)評價四個維度中的融合交互框架。設(shè)計了推動精準化、個性化學(xué)習(xí)的學(xué)生學(xué)習(xí)模式，促進引導(dǎo)式、智能化過程創(chuàng)新的教師教學(xué)方法，構(gòu)建數(shù)字化、互聯(lián)化教學(xué)生態(tài)的教學(xué)資源環(huán)境，以及貫通全過程、現(xiàn)代化教學(xué)治理的教學(xué)評價反饋機制。從個性化教學(xué)支持、師資隊伍培育、知識交互平臺建設(shè)和智能評價反饋四個方面，提出了具體可行的實施路徑。提出了建設(shè)以學(xué)生為中心的智能個性化教學(xué)體系、建設(shè)“人工智能-思政素養(yǎng)\"融合型師資隊伍、構(gòu)建“人工智能-專業(yè)課程\"知識交互平臺和構(gòu)建全過程融合的智能教學(xué)評價與反饋機制。

研究為人工智能賦能背景下管工交叉類課程的教學(xué)模式改革提供了理論依據(jù)與實踐路徑，為推動新時代高校教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型與課程思政建設(shè)協(xié)同發(fā)展提供了有益借鑒，對促進管工交叉類專業(yè)復(fù)合型人才培養(yǎng)質(zhì)量具有重要意義。

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