引言

随着人工智能、云计算、大数据与虚拟仿真技术的快速发展，高校课程教学正由“经验驱动”转向“数据驱动”。教育数字化不仅改变了教学工具，也改变了教学组织逻辑、学习反馈机制与课堂评价方式。对于工科基础课程而言，技术迭代带来的并不只是工具升级，更是教学理念、课程结构与育人方式的系统重构。

机电传动控制是机械、电气、自动化与智能制造等专业的重要基础课程，兼具理论抽象、工程实践和安全规范等多重属性。该课程天然包含电路安全、工程伦理、规范操作、团队协作与工匠精神等思政元素，但在传统教学中，课程思政往往停留在“案例嵌入”的浅层阶段，存在内容碎片化、场景单一化、评价虚化等问题。另一方面，学生对抽象电路原理、复杂器件特性和实验操作规范的理解差异较大，传统统一化教学难以兼顾不同层次学生的学习需要。

近年来，智慧教学平台、学习分析系统、生成式人工智能与虚拟仿真实验环境的成熟，为课程思政建设提供了新的技术条件。已有研究表明，AI可以在教学设计、课堂互动、资源生成、实验仿真和过程评价等环节发挥作用，并推动专业课程从“讲授型”走向“探究型”“协同型”与“反馈型”。基于此，本文以机电传动控制课程为载体，构建面向课程思政的AI赋能教学设计框架，并围绕教学目标、内容组织、实施路径与评价模型展开系统分析。

一、理论基础与研究设计

（一）课程思政、OBE与建构主义的耦合逻辑

课程思政的核心不在于简单增加政治性内容，而在于把价值引领嵌入专业知识生成的过程之中。OBE强调“以学习结果为中心”，要求教学目标、教学实施和评价反馈保持一致；建构主义则强调学习者在真实情境中主动建构知识。三者结合后，课程教学不再只是知识传递，而是以问题情境、任务驱动和实践反馈为核心的综合育人过程。对于机电传动控制课程而言，这种耦合逻辑能够将电路分析、器件应用和安全规范统一起来，从而实现“知识学习有逻辑、能力训练有场景、价值塑造有载体”。

（二）AI赋能教学的作用机制

AI赋能并不等同于“把机器放进课堂”，其更重要的价值在于建立“诊断—推荐—反馈—再设计”的闭环机制。第一，学习分析可以通过课堂测验、在线讨论、实验记录和作业提交等数据识别学生薄弱点，帮助教师实施分层教学；第二，生成式AI可以用于案例改写、情境生成和答疑支持，提升资源供给效率；第三，虚拟仿真和智能预警技术可以弥补高风险实验难以真实开展的短板，增强实验教学的安全性与沉浸感；第四，过程性数据沉淀能够让教学评价从“结果判断”转向“过程诊断”，使课程思政评价具备可观察、可量化和可追踪的基础。

（三）研究思路与数据来源

本文采用设计型研究思路，围绕“框架构建—指标设计—案例实施—评价反馈”四个阶段展开。数据来源主要包括四类：一是课堂测验与在线作答数据；二是学习平台日志数据，包括视频学习时长、讨论参与次数和任务完成率；三是实验教学记录数据，包括操作规范度、故障排查效率和实验完成质量；四是课堂表现与匿名问卷数据，包括价值认同、学习投入和教学满意度。研究方法上，采用文献归纳法提炼近两年相关研究的共性做法，结合AHP-熵权法构建指标权重，并使用配对样本比较和过程性分析检验教学效果。教学框架如图1所示。

二、AI赋能下机电传动控制课程思政教学设计

（一）目标融合：知识、能力与价值同向发力

在教学目标层面，课程应从单一知识目标扩展为知识目标、能力目标与价值目标协同并进的三维结构。知识目标强调掌握电路基本定律、电子元器件特性、安全用电规范与电气控制基础；能力目标强调电路分析、实验操作、故障诊断、问题表达与协同解决能力；价值目标强调安全意识、工程伦理、职业责任、科技报国与精益求精的工匠精神。三类目标不是平行罗列，而是通过教学任务统一到真实工程问题之中。

（二）内容重构：从“知识串联”走向“任务牵引”

课程内容重构应遵循“专业主线不散、思政元素不浮、学习任务不空”的原则。以机电传动控制为例，可将“电路基础—元器件—放大与转换-电气控制-安全用电”组织为一条课程主线，再把思政元素嵌入每个知识节点。例如，讲授安全用电时，引入典型电气事故，强化规范意识；讲授继电器、接触器与保护电路时，强调工程标准和责任边界；讲授我国特高压输电、智能电网和新能源并网时，突出国家战略、科技自信与产业升级。这样处理后，思政元素不再是附加物，而是与专业知识共同组成课程意义结构的一部分。

（三）课堂实施：课前诊断、课中协同、课后巩固

课前阶段，教师依托智慧平台发布预习任务，系统自动统计学生观看视频、在线测试与提问频次，并据此推送差异化学习资源。课中阶段，教师以案例导入和问题链组织教学，通过AI生成的事故情境、虚拟仿真实验和即时投票提高参与度；学生在分组讨论中分析故障原因、规范要点和责任归属，形成“知识—能力—价值”的同步推进。课后阶段，平台依据学生答题结果和实验记录自动生成反馈报告，教师再据此补充讲解或调整下一轮教学内容。这个过程的关键，不是让AI替代教师，而是让AI帮助教师把“谁没学会、卡在哪一步、为什么卡住”看得更清楚。教学设计要素映射如表1所示。

教学环节	核心任务	思政切入点	AI工具支持	可观察产出
课前	诊断先验知识与学习困难	安全责任、学习自觉	学习分析、智能推送	预习完成率、测验成绩
课中	问题链讲授与案例讨论	工程伦理、协作精神	虚拟仿真、即时投票	讨论质量、互动频次
实验	连接、测量、排故与记录	规范操作、严谨求实	仿真平台、错误预警	操作正确率、故障排除效率
课后	巩固、反思与拓展	职业责任、科技报国	AI答疑、个性化推荐	作业质量、迁移应用能力

三、评价模型与计算方法

（一）评价指标的构成

为避免课程思政评价“只看结果、不看过程”，本文构建知识学习、能力发展与价值认同三维指标体系。其中，知识维度可由课堂测验、章节作业和概念辨识题构成；能力维度可由实验规范度、问题解决效率、任务完成质量和协作表现构成；价值维度可由责任意识、安全意识、规范意识和团队意识构成。各指标既要来自学习过程数据，也要尽量具有可复核性和可解释性。

（二）计算公式与具体步骤

设第个学生（或班级样本）在第个指标上的原始值为，指标总数为，样本总数为。对于正向指标，采用极差标准化：

对于逆向指标，采用反向标准化：

其中，ε为极小正数，用于避免分母为零。标准化后得到无量纲矩阵Z=（）。随后计算第j个指标的占比：

指标熵值与权重分别为：

若需要融合专家判断和数据客观性，可进一步引入专家权重，得到组合权重：

最终的综合得分可表示为：

若用于比较教学前后变化，可计算提升率：

在统计检验层面，如果样本满足正态性要求，可采用配对样本t检验比较干预前后差异；若不满足正态性，则可采用符号秩检验。这样处理的优点在于，既能给出“平均提升了多少”，也能回答“提升是否显著”这一更关键的问题。

为便于说明，下面给出一个教学评价的演示性计算。假设某班在“知识”“能力”“价值”三个维度上的标准化得分分别为0.84、0.79和0.88，综合权重分别为0.35、0.40和0.25，则综合得分为：F=0.84×0.35+0.79×0.40+0.88×0.25=0.826。若前测综合得分为0.71，则提升率Δ=(0.826-0.71)/0.71×100%≈16.34%。这一结果并非为了替代实证研究，而是用于说明计算过程与结果解释路径。评价指标与计算见表2。

指标层	指标名称	变量含义	计算方式	数据来源
知识	章节测验正确率	X1	正向指标标准化后计分	在线测验、随堂测试
能力	实验完成质量	X2	正向指标，结合教师评分与平台记录	实验报告、仿真日志
能力	故障排除效率	X3	时间越短得分越高的逆向指标	实验过程记录
价值	安全规范意识	X4	问卷与案例讨论得分	问卷、课堂讨论
价值	协作与责任表现	X5	同伴互评与教师观察	分组任务、课堂观察

四、案例分析：以“安全用电与电气事故防护”为例

该模块具有典型的课程思政育人价值。一方面，它对应学生未来工作中最常见，也最容易被忽视的工程风险；另一方面，它可以自然承载安全责任、规范意识与职业伦理等价值主题。案例设计按照“情境引入—原理分析—规范训练—反思提升”四步展开。

课前，平台推送事故视频、标准化操作清单和分层预习题目，帮助学生识别“违规接线”“保护缺失”“负载超限”等基本风险点。课中，教师借助虚拟仿真系统重现漏电、短路和过载等典型故障，让学生在可控环境中完成排查与修正。此时，教师不只是讲漏电保护器的工作原理，还要追问“为什么要把规范写进流程”“为什么工程现场不能抱侥幸心理”，使知识教学与价值教育同步发生。课后，学生提交安全用电宣传方案或小型用电系统设计报告，平台自动统计关键词覆盖率、规范引用率和任务完成度，教师再依据结果调整后续教学。案例教学过程与数据采集点见表3，课程评价与迭代优化流程见图2。

阶段	主要活动	采集数据	教师决策
课前	预习、诊断、资源推送	预习完成率、错误类型、提问频次	分层备课、差异化推送
课中	案例导入、讲授、讨论	互动次数、答题正确率、讨论质量	动态追问、即时纠偏
实验	仿真、接线、排故	操作步骤、错误次数、完成时长	补充指导、风险提醒
课后	作业、反思、拓展	作业得分、迁移应用、满意度	二次讲解、总结提升

如果从教学机制上分析，该案例的效果并不依赖单一技术，而是来自三个层面的联动：其一，虚拟仿真降低了高风险实验的门槛，使学生能够多次试错；其二，学习分析提升了教师对学习困难的识别速度，减少了课堂信息失真；其三，案例情境把“安全”从抽象口号转化为具体责任，使价值认同更容易被学生理解和接受。换言之，AI的作用不是替教师说教，而是让教师把原本分散在多个环节中的信息整合起来，从而更精准地完成育人任务。

基于对2024—2025年10篇代表性研究的归纳，可以发现工科课程思政与AI融合呈现出三个稳定趋势：第一，教学设计由单点嵌入转向系统重构，强调目标、内容、方法和评价的整体一致；第二，技术应用由工具辅助转向数据驱动，强调学习分析、生成式AI与仿真平台的协同；第三，育人逻辑由“讲道理”转向“做中学”，强调项目化、案例化与情境化教学。由此可见，本文提出的框架并非孤立创新，而是对近两年相关研究成果的整合与再组织。

五、结论

本文的设计框架具有较强的可迁移性，但仍有边界条件需要说明。首先，AI工具能够提高教学效率，却不能替代教师对价值议题的判断与引导，尤其是在工程伦理、规范责任和风险意识的教育中，教师的示范作用不可替代。其次，评价模型虽然引入了数据化方法，但思政成效并不能完全被单次量化分数穷尽，因此应将量化结果与质性观察结合起来理解。再次，若学校的智慧平台、实验设备或数据治理能力不足，AI赋能效果会受到限制。也就是说，技术确实有用，但教育从来不是把按钮按下去就自动变好的工程。

在人工智能与教育数字化快速发展的背景下，机电传动控制课程思政建设需要从“内容嵌入”走向“系统设计”，从“经验判断”走向“数据支撑”。本文围绕目标融合、内容重构、AI协同、实践实施与多元评价五个层面构建了教学设计框架，并提出基于学习过程数据的综合评价模型，进一步以“安全用电与电气事故防护”模块为例说明其具体实施路径。研究表明，AI赋能并不是对传统课堂的替换，而是为课程思政提供了更精准的诊断工具、更丰富的场景资源和更可追踪的评价方式。未来研究可进一步引入真实教学样本，结合前后测数据、课堂观察和访谈资料，对模型的有效性进行更严格的实证检验。

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