引言

在国家“质量强国”战略和“新一代人工智能发展规划”的推动下，高质量发展已成为我国经济社会发展的核心目标。此外，重庆市作为国家重要的现代制造业基地，正全力推进“制造业33618”战略，高质量工程人才的培养成为支撑重庆市制造业转型升级的关键。在此背景下，质量工程作为支撑制造业、服务业等领域质量提升的重要学科，其课程建设与教学改革直接关系到高素质工程人才的培养。

传统质量工程学课程在教学内容、教学方法和实践环节上仍存在与产业需求脱节的问题，难以满足新工科背景下对创新型、复合型人才的需求。人工智能（AI）技术作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在深刻改变教育模式和产业生态。将AI技术赋能于质量工程学课程教学，不仅能够推动课程内容的智能化更新和教学模式的创新，还能为培养具备AI应用能力的卓越工程人才提供有力支撑，从而助力国家“质量强国”战略的实施和人工智能产业的快速发展。如何在课程教学中有效融入AI技术，实现教学模式的智能化升级，成为亟需破解的重要课题。

本文将从问题分析、改革路径、实施成效三个维度，系统总结本次教学改革的实践与思考。质量工程学课程教学改革背景及问题分析如图1所示。

一、教学现状与问题分析

（一）教学内容与产业需求的结构性脱节

传统质量工程学教学内容侧重经典质量管理理论与统计方法，如全面质量管理、ISO 9000体系、SPC控制图等。虽然这些内容构成了质量工程的知识底座，但在智能制造场景下，企业对质量数据的实时采集、智能分析与预测预警能力提出了更高要求。课程中涉及AI驱动的质量预测、计算机视觉检测、数字孪生质量监控等前沿内容严重不足，导致学生进入企业后难以快速适应智能化质量岗位的工作需求。

（二）教学模式“一刀切”与个性化学习的矛盾

课程教学长期采用统一的课堂讲授模式，忽视了学生在背景知识、学习能力和兴趣点上的显著差异。基础薄弱的学生反映跟不上、听不懂，而学有余力的学生则感到太简单。这种同质化教学模式严重制约了整体教学效果的提升，也难以调动学生的学习主动性。

（三）实践环节的工程场景还原度不足

尽管课程已初步引入了部分企业案例和实验项目，但实验多以验证性、演示性为主，缺乏对真实质量故障场景的还原。学生在实验中按步骤操作即可完成，较少面临实际工程中常见的噪声干扰、数据缺失、多因素耦合等复杂问题，解决复杂质量工程问题的能力训练不够充分。

二、AI赋能教学改革的实践路径

针对上述问题，课程团队以AI技术为驱动引擎，从线上和线下两个维度同步推进教学改革。

（一）线上教学改革

1. 课程知识图谱的构建与应用

课程团队对质量工程学的核心知识点进行了系统梳理，厘清其逻辑关系（层级关系、先后关系、关联关系），利用知识图谱技术构建了结构化知识网络。该图谱（图2）将知识点与对应的案例库、习题库、实验项目等学习资源精准关联，形成“知识—资源”双网络。学生在学习过程中，可通过知识图谱快速定位自身学习进度，针对性查漏补缺，实现碎片化知识点系统化、个性化自主学习。

2. AI智能体辅助赋能课前—课中—课后智慧教学

基于质量工程学认知、实践、素养三维课程目标，搭建覆盖课前、课中、课后三阶段的AI智能体辅助教学闭环体系（图3）。课前AI助力教师高效备课、为学生推送个性化预习资源并诊断预习效果；课中依托AI串联课堂内容，实时监测学情、双向赋能师生课堂教与学；课后实现AI智能批改、学情分析、个性化查漏补缺与全天候答疑，形成覆盖教学全周期的智能教学闭环，以数字化手段支撑四维课程目标落地。

（二）线下教学改革

1. AI赋能线下“CLASS”五环节课堂教学模式

（1）C-Course preparation 线下课前AI筹备

教师依托超星AI工作台完成线下备课，AI自动抓取企业真实质量案例、实训操作素材并分类标注，生成分层线下实操任务与课堂研讨议题，提前预判学生线下实操易错点，优化线下教学设计；同时，学生完成线上预习自测，AI根据学习行为生成个人薄弱点报告，推送适配线下实操的分层预习资料，学生带着问题进入线下课堂，实现线下学习前置精准铺垫。

（2）L-Live teaching线下课堂AI精准授课

课堂可视化展示课程知识图谱，串联理论、实验、企业案例搭建结构化知识框架；通过课堂答题终端、实训采集设备实时收集线下答题、实操数据，AI自动生成学情汇报，快速定位班级共性难点；结合线下抢答、随机点名功能统计互动数据，支撑教师线下即时调整讲解、实操、研讨时长。

（3）Actual operation线下实景AI实操

学生线下实操设备时，AI质量分析终端实时采集操作参数，识别操作偏差并现场纠错；围绕注塑质量管控等工业议题开展分组线下研讨，AI快速调取行业前沿数据、梳理各组讨论逻辑，输出方案优化思路，拓宽学生创新设计思维。

（4）Summary & sharing线下课堂AI总结分享

师生协同依托AI绘图工具梳理线下课堂完整知识脉络，延伸质量成本、质量伦理等思政议题；预留课堂分享环节，AI实时推送配套行业拓展素材，同步记录课堂典型思路与共性困惑。

（5）Subsequent promotion线下课后AI复盘提升

教师通过AI智能批阅线下实训报告、课后作业，自动汇总线下实操失误、错题数据，精准定位线下教学短板，自动沉淀优质实训案例、典型错题，迭代线下教学资源库；学生通过AI归集线下实操错题与薄弱知识点，推送配套线下专项实操训练；AI助教全天候解答线下实操疑问，结合知识图谱生成个性化线下巩固提升路径，实现持续自主精进。

2. AI赋能线下校企实景实践教学改革

结合课程目标，融合AI智能分析工具与企业线下实训场景开展教学改革（图4）。

（1）实验项目设计与实践方面

在课程中设计了质量分析、质量控制、质量策划、质量预测等相关实验项目，例如基于统计过程控制（SPC）的质量监控实验、基于六西格玛的质量改进实验等。学生借助AI缺陷识别、质量数据分析智能体完成产线真实质量问题判别与改善方案设计。这些实验项目通过模拟真实工程场景，帮助学生掌握质量工程的核心工具和方法，显著提升了学生的实践能力和创新意识。

（2）企业真实案例教学方面

通过引入企业案例，如赛力斯集团汽车制造螺栓拧紧质量控制案例、金康动力企业电驱车间环境质量控制案例、海尔集团冰箱质量控制案例等企业真实质量案例，帮助学生将理论知识与实际工程问题相结合。这些案例不仅丰富了课程内容，还使学生深入理解了质量管理在制造业中的实际应用，提升了学生的问题分析能力和解决复杂工程问题的能力。依托AI终端实时采集线下实训学情，精准定位实操薄弱点并推送线下专项实训任务，补齐纯线上教学现场实操缺失的短板。

三、改革成效与分析

（一）课程成绩对比分析

本文选取两个连续学年第一学期的课程教学数据作为研究样本，其中2024-2025学年第1学期为未采用AI教学的传统教学模式，选课人数66人（2个班）；2025-2026学年第1学期为AI赋能教学模式，选课人数68人（2个班），通过对比两学期学生的课程成绩分析教学模式改革的成效。值得说明的是，2025-2026学年第1学期的试卷在整体难度上较上一学年有所提升，尤其强化了实践案例分析题的考查权重与深度，以更精准地评估学生的实践应用能力。课程成绩由期末考试、平时作业和实验报告三个部分组成，其中试卷命题设计、作业题目编制及实验报告要求都是围绕对应的毕业要求和课程目标，具体的目标对应关系如表1所示。

目标	课程目标	考试题型	平时作业	实验报告
目标1：认知目标	扎实掌握质量工程学中全面质量管理、质量控制原理、过程能力指数、抽样检验等核心理论，借助AI工具将抽象知识具象化理解，明确各理论的适用场景与逻辑内涵；同时构建“质量计划—质量控制—质量检验—质量管理—质量改进”的结构化知识框架，厘清模块间的关联逻辑，实现从零散知识点到系统认知的跃迁，为后续实践与创新奠定理论基础。	填空题、简答题	平时作业1	-
目标2：实践目标	熟练运用数据挖掘工具、数据分析软件、AI虚拟交互平台等技术手段，解决产线质量波动诊断、参数优化、抽样方案设计等真实场景下的质量管控问题；掌握“数据采集—分析—决策—验证”的全流程实操逻辑，能完成从质量问题识别到方案落地验证的实践，将理论知识转化为实战能力，契合智能制造背景下的产业实践需求。	判断题、计算题	平时作业2	实验报告1
目标3：素养目标	树立“精准管控、精益求精”的质量理念与强烈的社会责任感，明确AI技术在质量工程应用中的伦理边界与责任底线，恪守工程职业道德与行业规范；同时培养自主学习与持续改进的职业素养，依托AI个性化学习工具跟踪行业技术前沿与标准动态，拓展知识与能力边界，塑造数据驱动、创新进取的思维品格，实现知识、能力与素养的协同提升，适配智能制造行业高质量发展的长期需求。	案例分析题	平时作业3、4	实验报告2

1. 总成绩对比

如表2所示，2024-2025学年第1学期传统教学模式下，66名学生的课程总成绩均值为82.2分，及格率（60分及以上）为96.9%，优良率（80分及以上）为68.2%；2025-2026学年第1学期AI赋能教学模式下，68名学生的课程总成绩均值为85.6分，及格率提升至100%，优良率提升至76.5%。尽管2025-2026学年试卷整体难度提升，且强化了实践案例分析题考查，但学生总成绩的均值较传统教学模式提高3.4分，及格率与优良率分别提升3.1和8.3个百分点，表明AI赋能教学不仅提升了学生整体学业水平，还缩小了学生间的成绩差异，教学效果更趋均衡。

	2024-2025学年第1学期	2025-2026学年第1学期
平均值	82.16666667	85.58823529
及格率	0.96969697	1
优良率	0.681818182	0.764705882

2. 三个课程目标的达成度对比

针对三大课程目标，以参加该课程学习的自然班学生的课程成绩为样本，采用目标达成度指数（目标所得分数/目标应得总分）进行量化评估。课程目标1考查知识掌握与体系构建，目标2考查实践应用与知识落地，目标3考查质量理念与职业素养。传统教学模式2个班的达成度如图5所示，AI教学模式2个班的达成度如图6所示。

（a）1班 （b）2班

（a）1班 （b）2班

可以看出，AI赋能教学模式下两个班级学生在三大课程目标上的达成度分布更趋集中均衡（图6），传统教学模式下学生达成度分布跨度较大，分化明显（图5）。这一现象说明AI赋能教学通过个性化学习支持、精准化知识补强、多元化实践训练等优势，有效弥补了传统教学中“一刀切”模式导致的学习效果差异，让不同基础、不同学习节奏的学生均能获得针对性提升，进而实现了各目标达成度的均衡化，进一步印证了AI赋能教学在促进教育公平、提升整体教学质量上的显著价值。

表3统计了三大课程目标达成度的均值，传统教学模式三个达成度分别为0.75、0.85、0.86，AI赋能教学模式达成度为0.81、0.90、0.89，分别提升了7.75%、5.01%、3.47%，总目标也提升了5.31%。课程目标1的提升主要得益于AI教学中交互式知识讲解、即时性习题反馈等功能，强化了学生对基础理论与核心知识点的识记和理解；课程目标2的提升主要得益于通过模拟真实质量工程场景、提供多元化案例库、辅助学生进行多维度因素分析，显著增强了学生理论联系实际的能力与决策分析思维，有效应对了试卷中实践案例分析题难度提升的挑战；课程目标3的提升得益于AI赋能教学模式下的质量伦理案例研讨以及质量数据化评价机制，精准捕捉并反馈学生在质量意识、职业态度等方面的轨迹。

达成度	2024-2025学年第1学期（传统教学模式）	2025-2026学年第1学期（AI赋能教学模式）	提升率
课程目标1	0.749215042	0.807271242	7.75%
课程目标2	0.853834499	0.896594427	5.01%
课程目标3	0.855652681	0.885350679	3.47%
总目标	0.819567407	0.863072116	5.31%

（二）学评教对比分析

学评教结果显示，2024-2025学年课程总评分从2024-2025学年的94.8分提升至96.9分（图7）。学生反馈也表明，AI技术的应用使课堂更具吸引力，实时答疑与个性化辅导有效解决了学习困惑，对课程教学的满意度显著提升。

综上所述，采用AI赋能教学模式不仅提升了课程成绩，有效强化了学生对质量工程基础理论的掌握、理论联系实际的应用能力，以及职业素养与质量理念的内化；还在学生评教方面收获了积极反馈，充分调动了学生的课堂参与积极性与自主学习能动性。

四、结论与展望

AI赋能质量工程学课程教学改革的探索与实践表明，将人工智能技术深度融入课程教学，不仅能够有效解决教学内容与产业需求脱节、教学模式同质化等问题，更能为培养适应智能制造时代需求的高素质质量工程人才提供有力支撑。线上个性化教学体系与线下多样化教学活动的有机结合，构建了“以学生为中心”的立体化教学新生态。当然，AI赋能教育不是“技术至上”，技术始终服务于教育目标。唯有将技术工具、教学内容与育人目标有机统一，方能真正实现教学质量的全面提升。

参考文献：

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