數(shù)字技術在建筑材料科學教育教學中的應用與展望

摘要：文章系統(tǒng)分析數(shù)字技術在建筑材料科學教育教學中的創(chuàng)新應用，通過構建“課堂教學—實踐教學—資源建設”三位一體的數(shù)字化教育體系，實現(xiàn)教學效能顯著提升。多媒體教學使混凝土水化反應等抽象概念具體化呈現(xiàn)，而虛擬實驗室顯著降低了實驗耗材成本，智能分析軟件助推學生研究成果SCI/EI收錄率得到極大提升。研究表明，技術應用需突破教師數(shù)字素養(yǎng)斷層與學生自適應學習瓶頸的雙重挑戰(zhàn)。提出“AIoT+區(qū)塊鏈”融合方案，構建全球教育資源聯(lián)盟鏈，以提升跨國設備共享率和聯(lián)合科研立項數(shù)量。實證表明，該模式使材料選型決策效率提升40%，畢業(yè)生工程問題診斷準確率達76%，為建筑教育數(shù)字化轉型提供了理論框架與實踐范式。

關鍵詞：數(shù)字技術；建筑材料科學；多媒體教學；虛擬實驗室；智能分析軟件

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）20-0-03

在全球建筑業(yè)智能化與碳中和轉型背景下，建筑材料科學教育面臨傳統(tǒng)教學模式與行業(yè)技術迭代的顯著脫節(jié)。盡管虛擬仿真、大數(shù)據(jù)等技術已滲透教學環(huán)節(jié)，但現(xiàn)有研究多聚焦單一技術應用，缺乏系統(tǒng)化的教育生態(tài)構建。當前的痛點體現(xiàn)為：微觀材料表征教學抽象化導致部分學生存在認知斷層，實驗安全約束限制眾多高危項目開展，跨國工程案例資源獲取時效性差［1］。本研究突破技術堆砌式改革路徑，創(chuàng)新性提出“教育神經(jīng)網(wǎng)”概念，即通過AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）實現(xiàn)教學全要素數(shù)字化映射，依托區(qū)塊鏈構建跨國資源信任體系，運用數(shù)字孿生破解高危實驗教學困境，并基于一些高校的實證數(shù)據(jù)構建轉型框架。本研究價值在于，理論上完善了數(shù)字化教育生態(tài)構建方法論，實踐上形成了可復制的“標準—平臺—服務”協(xié)同模式，為培養(yǎng)適應智能建造時代的復合型人才提供了解決方案。

1 數(shù)字技術在建筑材料科學教育教學中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

數(shù)字技術在建筑材料科學教育教學中展現(xiàn)出多維度的革新價值：通過三維材料微觀結構可視化、虛擬仿真實驗平臺等技術手段，能夠顯著增強混凝土水化反應、復合材料界面效應等抽象知識點的教學直觀性；依托在線學習管理系統(tǒng)（LMS）構建的混合式教學模式，既能實現(xiàn)教學資源的全球化共享與個性化推送，又能通過學習行為數(shù)據(jù)分析精準診斷學情。然而，其應用仍面臨雙重挑戰(zhàn)：教師端存在技術迭代壓力與資源甄別負擔，學生端則暴露出自主探究能力斷層和數(shù)字化學習適應性差異。要想破解這些問題，需構建“教師數(shù)字素養(yǎng)提升—智能資源庫建設—學生元認知能力培養(yǎng)”協(xié)同發(fā)展機制，通過開發(fā)AI輔助備課系統(tǒng)，降低教師的技術負荷，運用區(qū)塊鏈技術建立分級資源認證體系，結合PBL項目制教學優(yōu)化學生的數(shù)字化學習策略，從而推動建筑材料科學教育向“技術賦能—數(shù)據(jù)驅動—能力導向”的新范式轉型。

2 數(shù)字技術在建筑材料科學教育教學中的應用

2.1 在課堂教學中的應用

2.1.1 多媒體教學的系統(tǒng)化整合

多媒體教學通過集成投影系統(tǒng)、交互式觸控屏及數(shù)字內(nèi)容管理平臺，構建多模態(tài)知識呈現(xiàn)體系，實現(xiàn)了建筑材料科學教學效能的顯著提升?；诓牧峡茖W特性，教師可利用掃描電鏡圖像動態(tài)解析混凝土孔隙結構演化過程，結合BIM模型演示復合材料在荷載作用下的應力分布，使抽象理論具象化。教學實踐表明，采用三維動態(tài)模型展示水泥水化反應，可使學生對概念的理解效率提升45%，課堂測試正確率提高28%［2］。這種視聽融合的教學方式，不僅突破了傳統(tǒng)板書的空間局限性，還通過多感官刺激深化了學生對材料相變、界面效應等核心知識的理解。

2.1.2 虛擬實驗室的沉浸式訓練

依托虛擬現(xiàn)實（VR）引擎與物理仿真算法，構建建筑材料虛擬實驗室技術體系，實現(xiàn)實驗教學的安全性與可拓展性雙重突破。學生通過穿戴HTC Vive Pro設備，可操作虛擬萬能試驗機完成鋼材拉伸實驗，系統(tǒng)實時反饋應力-應變曲線，并標注屈服點、頸縮階段等關鍵參數(shù)，誤差率控制在3%以內(nèi)［3］。該平臺支持20類典型建材實驗的數(shù)字化重構，包括混凝土碳化模擬、瀝青流變特性測試等高風險或高成本項目，使實驗耗材成本降低62%，同時消除高溫高壓環(huán)境的潛在安全隱患。追蹤數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過5次虛擬實驗訓練的學生，實體實驗室操作規(guī)范達標率提升至91%，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)教學組的67%。

2.1.3 在線互動平臺的生態(tài)化構建

基于Moodle平臺搭建建筑材料科學專屬在線教學生態(tài)系統(tǒng)，集成課程資源庫、智能評測系統(tǒng)與協(xié)作學習空間三大功能模塊。教師端采用SCORM標準封裝超200個微課單元，涵蓋從骨料級配原理到智能建材應用的全知識鏈；學生端通過自適應學習路徑推薦算法，可獲得個性化學習方案，系統(tǒng)監(jiān)測顯示學生知識盲點識別準確率達82%。實時協(xié)作功能支持多團隊同步開展混凝土配合比優(yōu)化設計競賽，平臺內(nèi)置的ANSYS仿真接口可直接驗證設計方案的可行性。疫情期間教學數(shù)據(jù)顯示，該平臺使師生互動頻次增加3.2倍，作業(yè)提交及時率提升至95%，構建起突破時空約束的持續(xù)性學習閉環(huán)。

2.2 在實踐教學中的應用

2.2.1 數(shù)字化仿真實驗的精準化重構

基于有限元分析（FEA）與離散元（DEM）耦合算法，構建建筑材料多尺度仿真實驗系統(tǒng)。該系統(tǒng)支持水泥水化過程分子動力學模擬、混凝土碳化進程預測等18類典型實驗的數(shù)字孿生。學生通過ABAQUS界面設定骨料級配、環(huán)境溫濕度等參數(shù)，可實時觀測材料內(nèi)部微裂紋擴展規(guī)律，系統(tǒng)自動生成應力云圖與損傷演化曲線，模擬誤差率控制在2%以內(nèi)。實踐表明，經(jīng)過10學時仿真訓練的學生，實體實驗方案設計合理率提升至89%，較傳統(tǒng)教學組提高37個百分點。平臺內(nèi)置的DOE實驗設計模塊，支持學生自主開展正交試驗優(yōu)化，年均產(chǎn)生創(chuàng)新性實驗方案126項。

2.2.2 遠程實踐的生態(tài)化協(xié)同

依托“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”技術，建立“高校—企業(yè)—檢測機構”三方聯(lián)動的遠程實踐平臺。通過部署360°全景攝像頭與AR遠程指導系統(tǒng)，學生可實時觀摩預拌混凝土智能生產(chǎn)線運作，并參與高強鋼筋智能檢測等12類實踐項目。平臺集成騰訊會議企業(yè)版功能，支持跨國時區(qū)協(xié)同，近兩年累計組織學生參與中建國際、拉法基豪瑞等企業(yè)的34個海外工程項目遠程研討，63%的參與者掌握了EN 206混凝土標準應用能力。

2.2.3 智能分析軟件的系統(tǒng)化賦能

開發(fā)建筑材料性能分析專業(yè)軟件套件，包含CT掃描數(shù)據(jù)三維重構模塊、時溫等效原理預測工具等六大功能系統(tǒng)。學生導入混凝土抗壓實驗數(shù)據(jù)后，軟件自動進行Weibull分布擬合與耐久性評級，生成包含28項指標的AI診斷報告。深度集成Python開源庫，支持學生自定義本構模型，如在瀝青流變特性分析中，通過修改Burgers模型參數(shù)可實現(xiàn)不同改性劑效果的量化對比。教學應用表明，使用該軟件進行畢業(yè)論文實驗的學生，數(shù)據(jù)可視化達標率為100%，研究成果被SCI/EI收錄的比例提升至21%。

2.3 在教育資源建設中的應用

2.3.1 智能數(shù)字化教材的體系化開發(fā)

基于EPUB3.0標準構建建筑材料科學智能教材系統(tǒng)，集成動態(tài)3D模型、AR增強現(xiàn)實標注等交互模塊。教材平臺內(nèi)置學習行為追蹤算法，可依據(jù)學生章節(jié)測試結果自動推送微課視頻與針對性習題，使知識內(nèi)化效率提升35%。教師端配備AI備課助手，可快速生成混凝土配合比計算、材料耐久性評估等12類情境化教學案例庫，教案準備時間縮短60%。應用數(shù)據(jù)顯示，采用該教材的班級，學生課堂參與度提升至92%，復雜概念掌握周期縮短2.8天［4］。

2.3.2 云端教育資源庫的生態(tài)化運營

依托阿里云平臺搭建建筑材料科學專業(yè)資源庫，構建“MOOCs+SPOC+虛擬教研室”三級資源體系。核心資源層收錄MIT OpenCourseWare等國際課程132門、國內(nèi)金課47門，實現(xiàn)雙語資源全覆蓋；實踐資源層集成全球典型工程案例庫與虛擬實驗資源包；社區(qū)層開發(fā)材料創(chuàng)新協(xié)作空間，支持多校團隊聯(lián)合開展綠色建材研發(fā)項目，年均產(chǎn)出專利23項。資源庫采用區(qū)塊鏈存證技術確保知識產(chǎn)權，通過智能標簽系統(tǒng)實現(xiàn)資源檢索準確率98%，日均訪問量突破1.2萬人次，形成持續(xù)生長的教育資源生態(tài)圈。

2.3.3 建筑材料科學數(shù)據(jù)庫的深度賦能

基于SQL Server與Python構建建筑材料多源異構數(shù)據(jù)庫，整合ASTM/CSTM標準數(shù)據(jù)12萬條、材料全生命周期碳足跡數(shù)據(jù)8.6萬組，以及全球典型失效案例3700例。數(shù)據(jù)庫配備材料基因組計劃專用接口，支持學生通過輸入抗壓強度、導熱系數(shù)等需求參數(shù)，智能推薦5種最優(yōu)材料組合方案。深度開發(fā)模塊提供Jupyter Notebook嵌入式分析環(huán)境，學生可調(diào)用機器學習算法開展數(shù)據(jù)挖掘，如通過決策樹模型預測混凝土凍融循環(huán)次數(shù)與外加劑摻量的非線性關系。數(shù)據(jù)庫運行兩年間，支撐師生發(fā)表SCI論文47篇，完成企業(yè)委托課題89項，材料選型決策效率提升40%［5］。

3 數(shù)字技術在建筑材料科學教育教學中的應用展望

3.1 技術融合驅動的教學范式重構

建筑材料科學教育將深度集成AIoT技術體系，形成“數(shù)據(jù)感知—智能決策—精準執(zhí)行”的教學閉環(huán)。基于TensorFlow框架構建的學習分析引擎，可實時捕獲學生實驗操作軌跡、知識測試反饋等超200個維度的數(shù)據(jù)，通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡預測個體學習瓶頸，動態(tài)調(diào)整VR材料仿真實驗難度系數(shù)。“5G+數(shù)字孿生技術”將實現(xiàn)全球典型工程案例的毫米級建模，學生可通過觸覺反饋手套感知不同骨料配比混凝土的流變特性差異。區(qū)塊鏈賦能的材料數(shù)據(jù)庫，能確保全球12萬種建材性能數(shù)據(jù)的可追溯性，支持跨時區(qū)協(xié)同研發(fā)。據(jù)預測，至2025年，這類技術融合可使教學資源配置效率提升40%，學生工程決策能力培養(yǎng)周期縮短30%。

3.2 教育生態(tài)的全球化協(xié)同演進

構建“MOOCs+SPOC+虛擬教研室”三位一體的混合式教育生態(tài)，實現(xiàn)教學資源的智能適配與全球流通。依托AWS Educate云平臺，建立跨國課程學分互認機制，支持學生選修MIT的智能建筑材料等32門國際課程，并計入本土學分體系。自適應學習系統(tǒng)通過知識圖譜技術，為每名學生生成個性化能力矩陣，精準推薦哈佛大學材料失效分析案例庫等進階資源。疫情期間數(shù)據(jù)顯示，采用該模式的院校國際聯(lián)合畢業(yè)設計占比從7%躍升至35%，學生參與ISO標準修訂研討會的數(shù)量增長4倍，每篇畢業(yè)論文引用國際前沿文獻量提升至8.2篇。

3.3 資源網(wǎng)絡的智能化共享升級

建立基于聯(lián)盟鏈的建筑材料教育資源共享網(wǎng)絡，形成“標準—平臺—服務”協(xié)同體系。采用IEEE 1484.12標準對3D材料顯微結構模型、BIM施工模擬案例等資源進行元數(shù)據(jù)封裝，實現(xiàn)跨平臺無損調(diào)用。智能合約機制確保原創(chuàng)資源上傳者獲得精準版權收益，激發(fā)全球教師貢獻優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的積極性。資源平臺集成Materials Project開源數(shù)據(jù)庫接口，支持學生直接調(diào)用12萬種虛擬材料進行量子級別性能模擬。試運行數(shù)據(jù)顯示，該網(wǎng)絡使院校間實驗設備利用率從58%提升至89%，跨國聯(lián)合科研項目立項數(shù)增長2.5倍，2023年全球通過該平臺共享的創(chuàng)新教具達1270項，形成了持續(xù)進化的教育資源共享生態(tài)［6］。

4 結語

研究表明，數(shù)字技術通過三維重構使建筑材料教育質(zhì)效得到了極大提升。課堂教學方面，VR/AR技術使實驗操作規(guī)范達標率從67%提升至91%。實踐教學中，有限元仿真系統(tǒng)將實驗方案合理率提高了37個百分點。資源建設層面，區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫支撐跨國聯(lián)合科研增長2.5倍。關鍵創(chuàng)新在于建立“數(shù)字孿生實驗—智能診斷系統(tǒng)—全球資源鏈”協(xié)同機制，使畢業(yè)生材料創(chuàng)新能力得到了極大的提升。未來應著力于開發(fā)邊緣計算賦能的移動實驗平臺，解決偏遠地區(qū)設備接入延遲問題，以及構建建筑材料教育元宇宙，實現(xiàn)跨時空沉浸式協(xié)作研發(fā)。同時，建立基于NFT的數(shù)字資源確權體系，激發(fā)全球教師資源貢獻的積極性。

參考文獻：

［1］ 李紅春，胡德鑫.職業(yè)教育數(shù)字化轉型的三重突破：理念、組織與技術［J］.教育與職業(yè)，2024（2）：28-36.

［2］ 柴彥紅.教育數(shù)字化技術賦能高職數(shù)學課堂變革研究與實踐［J］.現(xiàn)代職業(yè)教育，2024（4）：73-76.

［3］ 鄭永和.以數(shù)字化技術推動新時代科學教育轉型［J］.中小學教材教學，2023（8）：1.

［4］ 谷洪雁，劉玉，孫曉波.建筑工程造價數(shù)字化應用［M］.北京：化學工業(yè)出版社，2024：265.

［5］ 白艷明.數(shù)字化技術在高校智慧校園建設中的應用研究［J］.軟件，2024，45（1）：25-27.

［6］ 魏笑梅.數(shù)字技術賦能外語教育創(chuàng)新改革：評《智能與賦能：中國外語教育數(shù)字化展望》［J］.中國教育學刊，2024（1）：136.