引言

随着人工智能、云计算、大数据以及虚拟仿真技术的快速发展，高校教育教学模式正在发生深刻变化。教育数字化已经成为新时代高等教育改革的重要方向。《教育信息化2.0行动计划》《高等学校课程思政建设指导纲要》等政策文件相继出台，强调高校应推动信息技术与教育教学深度融合，实现知识教育、能力培养与价值塑造协同发展。

电工电子技术课程是机械、电气、自动化以及智能制造等专业的重要基础课程，具有理论抽象性强、知识体系复杂以及实践要求高等特点。传统课堂教学普遍存在“教师讲、学生听”的单向教学问题，课堂互动性不足，学生学习积极性不高。同时，课程思政建设也存在一定现实困境。部分教师在教学过程中仍停留于“专业知识+简单思政案例”的浅层融合阶段，思政元素缺乏系统设计，导致课程思政难以真正发挥价值引领作用。新时代工程教育强调培养兼具专业能力、创新意识与社会责任感的高素质工程技术人才。因此，如何在专业课程教学中实现知识传授、能力培养与价值塑造协同统一，已经成为高校教学改革的重要课题。AI技术的发展为课程思政建设提供了新的技术支撑。智能教学平台能够通过学习行为分析实现精准教学；虚拟仿真实验系统能够构建沉浸式教学场景；AI问答系统能够开展实时互动与课后答疑；数据分析技术则能够帮助教师更加准确地掌握学生学习情况。教育行业终于开始承认一个事实：学生上课走神，并不一定因为学生懒，有时候只是课堂形式几十年没变，而PPT依旧像20世纪产品说明书。基于此，本文以电工电子技术课程为研究对象，围绕AI赋能背景下课程思政教学设计展开研究，以期为新时代工科课程思政改革提供参考。

一、理论基础与课程思政建设现状

（一）课程思政理论基础

课程思政强调将思想政治教育贯穿人才培养全过程，实现知识教育与价值引领相统一。课程思政并非简单增加思政内容，而是强调在专业课程教学过程中挖掘思政元素，实现专业知识与价值教育深度融合。电工电子技术课程中蕴含丰富思政教育资源。例如，在安全用电教学中，可以培养学生安全责任意识与职业伦理意识；在讲授我国电力工业发展历程时，可以增强学生科技自信与民族自豪感；在实验教学中，则能够通过规范操作培养学生严谨求实、精益求精的工匠精神。

（二）OBE教育理念与建构主义学习理论

OBE教育理念强调以学生学习成果为导向开展教学设计，要求教学目标、教学过程以及教学评价保持一致性。建构主义学习理论则认为，知识不是教师单向传递给学生的，而是学生在真实情境中主动建构形成的。因此，课堂教学应强调学生主体地位，通过问题情境、任务驱动以及实践操作促进知识理解。AI技术能够有效促进OBE理念与建构主义学习理论在课堂中的落实。例如，虚拟仿真实验系统能够构建真实工程场景，使学生在实践操作中理解知识原理；智能教学平台能够根据学生学习数据推荐学习资源，实现个性化学习。

（三）当前课程教学存在的问题

目前，电工电子技术课程教学仍存在一些现实问题。首先，部分课堂教学方式较为单一，学生参与度不高；其次，实验教学资源有限，部分危险实验难以真实开展；再次，课程思政融入方式较为生硬，缺乏系统性设计。与此同时，传统教学评价方式仍然以考试成绩为主，对学生工程伦理意识、职业责任意识以及团队协作能力等方面的评价相对不足。现代教育有时候像一种奇怪的工业流水线，学生背完公式、考完试、交完卷，就默认已经完成“人才培养”了。因此，探索AI赋能背景下课程思政教学改革路径，具有较强现实意义。

二、AI赋能下电工电子技术课程思政教学设计

（一）教学目标设计

在AI赋能背景下，电工电子技术课程教学目标应实现知识目标、能力目标与价值目标协同统一。知识目标方面，学生需要掌握电路分析、电子器件工作原理以及电气控制等基础理论知识；能力目标方面，重点培养学生实践操作能力、工程问题分析能力以及创新能力；价值目标方面，则强调培养学生职业责任意识、工程伦理意识、团队协作精神以及科技报国情怀。

（二）教学内容重构

课程内容设计应坚持“专业知识+思政元素”双线融合原则。教师应结合不同知识模块深入挖掘思政元素，实现专业教育与价值引领有机统一。例如，在讲授安全用电知识时，可引入重大电气事故案例，引导学生认识违规操作的危害性；在讲授中国电力工业发展历程时，可结合特高压输电、高铁供电系统以及航天电气技术等案例，引导学生认识我国科技发展的巨大成就；在实验教学中，则通过严格实验规范培养学生严谨求实的工程素养。

（三）AI辅助课堂教学路径

教师可以利用智能教学平台分析学生学习数据，识别学生知识薄弱点，并实施差异化教学。对于学习能力较弱的学生，系统能够自动推荐基础学习资源；对于学习能力较强的学生，则推荐拓展案例与创新任务。同时，教师还可以利用AI问答系统开展课后答疑。学生在学习过程中遇到问题时，能够通过智能平台获得即时反馈，从而提高学习效率。人类终于发明了一种不会嫌学生问题太多，还能24小时在线答疑的东西，于是教育行业突然开始重新相信“因材施教”。课堂教学过程中，教师还可以利用AI互动系统开展课堂测验、课堂投票以及分组讨论。系统能够实时统计学生参与情况，并自动分析学生答题结果。相比传统课堂“教师讲、学生听”的模式，AI辅助课堂更加注重学生主动参与与互动体验。

（四）实践教学设计

实践教学是电工电子技术课程的重要组成部分。传统实验教学容易受到设备数量、实验场地以及安全条件限制。AI赋能背景下，教师可以依托虚拟仿真实验平台开展实验教学。学生能够在虚拟环境中完成故障检测、电路连接以及安全操作训练。系统能够实时监测学生实验步骤，对危险操作进行预警，并自动记录实验数据。与此同时，教师还可以组织学生开展项目式学习。例如，以“校园安全用电设计”“智能照明系统设计”等为主题开展综合实践任务，引导学生将专业知识与社会责任结合起来。

（五）多元化教学评价机制

传统课程评价往往以期末考试成绩为主，难以全面反映学生综合素质。AI赋能背景下，课程评价应建立“知识评价+能力评价+价值评价”相结合的多元评价机制。知识评价主要考查学生理论掌握程度；能力评价重点关注实验操作能力与工程问题分析能力；价值评价则通过课堂表现、案例讨论以及实践任务等方式，考查学生职业责任意识与团队协作精神。AI平台能够根据学生课堂互动、实验操作以及在线测试情况自动生成学习分析报告，帮助教师更加全面地掌握学生学习情况。

三、课程思政教学案例分析

以“安全用电与电气事故防护”章节为例，课程教学围绕“知识传授—能力培养—价值引领”三维目标展开。

课前教学设计

教师通过智慧教学平台发布预习任务。系统根据学生历史学习数据自动生成个性化学习清单，包括电路安全知识、事故案例视频以及安全规范学习资料等内容。教师还可以上传真实电气事故案例，引导学生分析事故原因以及相关责任问题。通过课前讨论，学生能够初步形成“安全第一、责任为先”的价值认知。不得不承认，人类很多安全规范都是靠事故换来的，工程教育某种意义上就是努力减少下一次新闻报道。

课堂教学实施

课堂导入阶段，教师利用AI生成的虚拟事故情境视频模拟线路短路引发火灾的全过程。学生通过沉浸式体验观察设备故障、违规操作以及事故后果。随后，教师围绕“事故产生原因”“如何避免事故”等问题组织学生讨论。在知识讲授阶段，教师重点讲解漏电保护器工作原理、接地保护方式以及安全用电规范，并结合我国重大工程案例开展课程思政教育。例如，在讲解供电系统时，引入高铁供电系统与特高压输电工程案例，引导学生增强科技自信与民族认同感。

实践教学实施

实践教学主要依托虚拟仿真实验平台展开。学生通过AI虚拟实验系统完成故障检测、电路连接以及漏电保护操作。系统能够实时记录实验数据，并对危险操作进行提醒。同时，教师组织学生开展“校园安全用电宣传方案设计”活动，引导学生将专业知识应用于实际生活，增强社会责任意识与团队协作能力。

教学效果分析

实践结果表明，AI赋能课程思政教学模式能够显著提高学生课堂参与度与学习积极性。多数学生表示，通过沉浸式案例教学与虚拟仿真实验，对职业责任与工程伦理有了更加深刻的理解。教师也能够通过学习数据更加准确地掌握学生学习情况，从而及时调整教学策略。现代课堂终于开始意识到，学生并不是USB接口，知识也不是插进去就能自动读取。真正有效的课堂，必须让学生参与、思考和实践。

四、AI赋能课程思政教学的现实价值与优化路径

（一）现实价值

首先，AI技术能够实现精准教学，提高课堂教学效率；其次，AI技术能够增强课堂互动性与学习沉浸感；再次，AI技术有助于建立全过程、多维度教学评价体系，实现学生知识、能力与价值观发展的综合评价。此外，AI技术还能够推动传统课堂向智慧课堂转型，促进教师教学方式改革，提高课程思政建设实效性。

（二）现实挑战

虽然AI技术在教育领域具有广阔应用前景，但在实际应用过程中仍面临一些问题。首先，部分教师数字化教学能力不足，对AI技术应用缺乏系统理解；其次，部分高校智慧教学平台建设不完善，教学资源共享程度较低；再次，AI技术在教学中的广泛应用还涉及数据安全与学生隐私保护问题。此外，如果课堂教学过度依赖智能系统，学生可能会缺乏真实情感交流。毕竟教育再智能，也不能把老师彻底变成后台客服机器人。

（三）优化路径

未来，高校应进一步加强教师数字化教学能力培训，完善智慧教学平台建设，建立AI教学资源共享机制。同时，应坚持“技术服务育人”原则，避免技术异化教育本质。此外，教师在课程思政建设过程中应更加注重思政元素与专业知识之间的逻辑融合，避免简单化、形式化思政教学。

五、结论

在人工智能技术快速发展的背景下，电工电子技术课程思政教学改革迎来了新的发展机遇。本文基于AI赋能视角，构建了“目标融合—内容重构—AI协同—多元评价”的课程思政教学体系，并通过教学案例验证了其可行性与有效性。研究表明，AI技术不仅能够提升课堂教学质量，还能够增强课程思政的针对性与实效性，实现知识教育与价值引领协同发展。未来，高校应进一步完善智慧教学平台建设，加强教师数字化教学能力培养，推动人工智能与课程思政深度融合，从而培养兼具专业能力、创新意识与社会责任感的高素质工程技术人才。

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