引言

在工业智能制造技术迅猛发展的当下，工业自动化领域正经历从“数字控制”到“智能决策”的关键技术升级。智能仪表、工业互联网、预测性维护等前沿技术的涌现，对高职院校测控类自动化专业人才培养提出更高要求。越来越多的企业在招聘设备运维岗位人员时，期望高职学生具备“AI+化工”复合背景，即在应用化学、化学工程与工艺大类专业背景基础上拥有编程、自动化控制等技能，传统职业教育培养的人才已不能满足智能时代对全面发展人才的需求。而化工智能制造专业则是一个新兴专业，虽定位符合当今社会对复合型人才的需求，但高职院校传统的仪表及自动化课程却面临三大矛盾：教学设备滞后于工业现场应用、教学内容偏离智能设备运维岗位需求、实训项目受设备资金和场地限制。人工智能技术的自识别、数智自结合、实训仿真自适应等功能，为化解这些矛盾提供了新的技术思路与可能。

与此同时，国家积极推动数字化课程、教材等的建设，出台一系列政策指导高职院校开展数字化课程改革。教育部《关于实施中国特色高水平高职学校和专业建设计划（2025—2029年）的通知》明确指出，要紧跟产业数字化和数字产业化发展新要求，推进专业群数字化改造和智能化升级，推动人工智能融入专业教学全过程，探索基于生成式人工智能的互动式教学模式。明确提出了在高职教育专业教学中融入人工智能的要求和方向。在教育部等九部门印发的《关于加快推进教育数字化的意见》中，强调加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化，创新科教结合、产教融合协同育人的模式创新，为高职院校在课程建设指明了方向。

近年来，各种AI工具不断涌现，如果说，2022年ChatGPT的诞生是推开了全球高等教育走向AI的一扇窗，那么2025年DeepSeek的出现则是真正推开了我国高等教育走向智能化的那扇门。在课堂教学中有序融入人工智能工具不仅能够革新传统教学模式，智能化更新教学内容，满足数字化教学的要求，而且能有效提升学生的学习积极性和学习效率。本文以宁波职业技术学院化工智能制造专科班为研究对象，结合绿色石化产教融合实践基地的教学实践，深入探索AI赋能课程教学的可行性和实施路径。

一、仪表及自动化课程概述、现存问题与思考

《仪表及自动化》是一门化工类专业基础课程，具有显著的技术性、工程性和实用性。该课程运用自动控制学科、仪表仪器学科的理论与技术，服务于应用化工学科。其教学过程遵循“反应-学习-行为-结果”的能力进阶逻辑，具有“做中学”的典型特征。因此可借助AI技术通过数据采集（如操作过程视频识别）、知识建模（如故障树智能推理）、决策支持（如个性化学习推荐），精准匹配职业教育“实践导向、能力本位”的人才培养要求，研究人工智能赋能高职院校化工智能制造专科班仪表及自动化课程教学具有重要的理论和实践意义。

然而，当前该课程在教学过程中存在一系列问题。一方面，化工与自动化专业背景差异大，导致学生在知识融合与理解上存在困难；同时，课时不足且缺乏相应的教学设备，使得学生难以将理论知识与生产实践有效结合，课堂枯燥乏味，历届学生反馈不良，课堂授课效果和学生学习积极性均有待提高。另一方面，在目前的课堂教学内容中仍更侧重于压力、温度、流量、物位等检测仪表分类、原理等理论知识的讲解，各个部分的独立性较强，缺乏系统的整合和综合应用，不利于学生形成对系统的整体认知。此外，自动控制理论和计算机编程能力是该课程的两个重要组成部分。但部分学生在这两方面基础薄弱，难以掌握相关知识和技能，在学习自动控制理论和实践操作方面存在障碍。在自动化控制部分篇幅较少，深度不够，缺乏应用场景模拟载体，传统的多媒体教学已经不能满足该课程的教学要求。

二、人工智能赋能课程实施策略

（一）数字教材焕新：多元交互创新知识载体

传统的纸质教材形式单一，趣味性不足，学生阅读兴趣普遍不高。为改善这一状况，可以开发新形态“纸电融合”的活页式教材，并嵌入AI功能，打造一款灵动的“电子教材”。如设置交互式问答气泡，方便学生随时提问解惑；添加折叠式知识拓展阅读内容，满足学生的个性化学习需求；构建动态知识图谱，帮助学生梳理知识脉络；融入高清图片、视频等多媒体素材，增强教材的直观性与吸引力，将教材打造成汇聚多种功能化app的电子平台。学生通过点击交互，如同使用喜爱的电子产品一般，能够显著激发学生的探索欲和学习热情。

针对院校资金短缺及教学场地受限的问题，学生难以进行压力变送器、电容式压力传感器等设备的现场模拟拆装操作。借助AR三维解构工具，在数字教材中添加相关图片，扫描图片即可观看3D拆解动画，并且配制慢速播放和多角度多方位旋转观察模式，呈现内部结构的精准剖析，深入了解设备内部结构，同时查看每个部件的应力分布云图，从而更好地理解其工作原理和作用机制。

此外，随书附上智能答疑二维码。对于“PID参数整定步骤”等高频问题，扫码后触发基于Transformer的对话模型，提供分场景详细解答：如流量控制场景重点讲解积分时间设置；对于非教学核心内容，还可提供课后查阅功能，学生可利用课余时间自主拓展学习，实现智能化内容推送，满足不同层次学生的学习需求。

（二）实践教学革新：虚实交融拓展教学场域

搭建自动控制虚拟仿真实验平台，并设置客户端，针对不同的使用对象，分别开设通用权限、教师权限和学生权限，通用权限用户可查看生产场景、任务工单和操作界面；教师权限具备更多的管理功能，可设置任务场景、考核模式、作业测验，实现对学生操作过程的实时监控，并直接对接实训装置获取学生实施成绩；学生权限则允许学生在具体生产场景比如储罐液位自动控制系统中操作各控制器，监控流量、液位等关键参数及动态曲线，还可与同伴交流协作，共同完成考核任务。

利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，构建高度逼真的化工生产场景和仪表及自动化系统操作环境，有效解决实际场地不足的问题^[8]。学生可以在虚拟环境中进行实际操作，如仪表的安装、调试、故障排除等，切实提高实践操作能力。虚拟仿真教学还可以模拟一些在实际生产中难以实现的危险场景和故障情况，让学生在安全的环境中进行学习和训练，积累应对复杂情况的经验。

引入智能仪表、自动化控制系统等设备，通过智能实训设备连接远程教学。以压力仪表校验为例，传统的压力仪表校验包括零点校验和量程校验，借助人工智能补充“自校准”算法，可实现压力变送器智能诊断的自校验功能，将这一功能与虚拟仿真资源相结合，利用互联网技术开展远程实践教学。搭建“校-企-平台”三方联动机制，学生通过校园网络远程连接到企业实训设备，进行操作和实践，企业工程师和在校教师可实时监控系统观察学生的操作情况，并设置安全系统，一旦学生操作有误，系统将自动提醒并纠正，既为学生营造真实的生产现场氛围，提供更多的实践机会，提升教学效果，又能在确保安全的前提下辅助企业完成实际生产任务，降低企业人力成本。

（三）个性培养鼎新：精准定制激发主体潜能

为学生建立专属的AI对话形象。在“提问-讨论-解答”的学习循环过程中，收集学生学习数据，让学生自主训练符合个人学习习惯的AI模型，使AI交互模式更好地适应学生的学习风格和学习进度，为学生提供个性化的学习支持。

优化教学评价模式，通过后台数据监控，依据学生个人特点，制定差异化的评价机制。例如，对于成绩较好的学生，作业正确率达到90%可评定该次作业为优秀，而中等成绩的学生正确率达到80%即可评定优秀，以此类推，为不同层次的学生打造其专属的评价模式，随着课程的推进，学生的学习状态会发生变化，后续可根据实际情况动态调整评价机制，确保评价的科学性和合理性。

定期生成个性化学习报告及建议。按照周、月、季、年等时间周期，从学习态度、进步幅度、创新能力、团队合作表现等多个维度，对学生在知识掌握、实践技能等方面的表现进行统计、量化分析，明确学生的优势和不足，并提出针对性的改进建议和学习计划，帮助学生有目标地提升自己的能力。

三、挑战及应对策略

（一）AI赋能的现实困境

技术支持不足是AI赋能课程面临的重要问题。无论是数字教材建设、智能仿真的虚实结合还是个性化学习模型定制，都需要投入大量的人力、财力及算力，现有的硬件设备、软件系统、网络环境等都难以构建如此庞大的AI赋能课程网络，限制了人工智能教学的全面实施。

数据安全和隐私保护问题也不容忽视。在学生训练AI模型期间，不可避免地要收集和分析大量个人学习数据，涉及个人隐私^[9]。此外，在实时监控和远程操作期间也存在网络安全隐患，一旦发生数据泄露，不仅会导致个人信息外泄，还可能对企业效益造成严重影响。因此，如何有效防止数据泄露和滥用，成为人工智能赋能课程必须解决的严峻问题。

（二）使用对象的实际困境

从教师层面来讲，大部分教师非AI专业出身，且缺乏系统的数字化培训，数字化素养和能力相对较低，短期内无法熟练使用AI工具并将其与课程内容有机融合，这在一定程度上增加了一线教师的备课工作量和教学难度。

从学生层面来讲，虽然学生对新事物的能力较强，但随着教学的深入以及AI工具的渗透，部分学生可能会因为过度依赖智能提示，出现“不提示就不会操作”的“技术依赖症”，此现象不利于学生独立思考和分析并解决问题。

从师生适应性层面来讲，传统讲授法在教学领域沿用已久，经过国内外学者的多层剖析，都明确指出其不足之处，尽管其存在一定的局限性，但时至今日，此种方法在教学历史上仍立于不败之地，如何将人工智能完美地糅杂于传统教学并能被接受吸收是一个很大的挑战。在新的教学模式下，教师需要摸索新的教学模式和教学方法，学生需要习惯新的授课模式和思维模式，这都需要耗费较长时间。

（三）破解困境的关键对策

国家层面上，应制定完善的人工智能教育发展战略和相关政策法规，明确AI在教育领域的发展目标、重点任务和保障措施，设立专项资金鼓励高职院校发展AI赋能课程的实践，同时加强对AI教育产品和服务的监管，规范市场秩序，防止不良企业利用AI技术进行虚假宣传或侵害学生权益；社会层面上，企业和科研机构积极与高校之间开展深度合作，提供技术支持和实践场景，推动AI赋能课程的创新发展，相关教育或人工智能的学会和协会应充分发挥桥梁纽带作用，做好技术、人才、资金等资源对接工作；教师个人层面上，教师应主动学习AI在教育教学中的应用方法和工具，积极参加相关培训和研讨会，不断创新教学模式及方法，借助AI工具关注学生个体差异，及时给予支持和指导；学生个人层面上，应积极适应AI教学环境，学会利用AI工具和资源进行自主学习，根据AI生成的个性化学习报告，结合自身实际情况制定合理的学习计划，充分利用虚实融合的仿真和实践平台，提高动手能力和解决问题的能力，努力成为符合企业需求的高素质人才。通过国家、社会、教师和学生四方共同努力，充分发挥AI在高职教育教学中的优势，推动职业教育高质量发展。

四、结论与展望

人工智能赋能作用成效显著且意义深远。教学资源实现了互通与整合，教学方式实现了多元化和智能化。教师通过学习通、智慧职教等教学平台，搭建教学框架，借助deepseek、kimi、豆包AI等工具，仿真模拟现场操作、与工程师对话，丰富了授课内容，调动了学生的课堂参与度和学习积极性；学生借助AI工具，实现随时随地学习，突破空间和时间的限制，显著提升完成作业、完成课程任务及讨论的效率。教师和学生在一定程度上均实现了工作效率和学习效率的双重提升，实现教与学的智能化和便捷化。然而基于上述人工智能赋能教学实施路径的策略中，对高校的数字化技术要求及资金投入提出了较高要求，如何与相关人工智能平台合作，联合对口企业完成院校课程的个性化定制，仍是亟待解决的问题。

本文探究了人工智能在职业教育课程改革中的“赋能效应”及其实际应用课堂教学的可实施性，推动教学从“以教为主”向“以学为主”的深度创新性转变。未来，在国家政策支持、企业技术扶持和院校人力支持的共同作用下，人工智能教学将获得更强大、更稳定的发展支撑，尽管目前面临诸多挑战，但通过各方协同努力，人工智能在职业教育领域必将迎来更加广阔的发展前景。

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