人工智能技術在“食品理化檢驗”教學中創新應用的探索

摘 要：隨著人工智能技術和食品行業的蓬勃發展，傳統模式的教學方法難以滿足培養具有創新思維和實踐能力的學生的需求。為應對時代和行業發展的要求，本文以“食品理化檢驗”課程為例，探索將人工智能技術融入教學的新模式，通過構建智能教學系統和個性化學習平臺等，旨在更加精準地了解學生的學習情況，提供定制化的學習資源和反饋，以激發學生的學習興趣和主動性，提高學生的學習成效和創新能力，這不僅能夠滿足食品行業全產業鏈運營模式下對復合型人才的專業需求，也為培養適應未來食品科學領域的創新型人才提供了新的思路和方法。

關鍵詞：人工智能技術；本科教學；“食品理化檢驗”課程；創新

Abstract：With the surging growth of artificial intelligence technology and its integration with the food industry，traditional teaching methods are struggling to keep pace with the demand for nurturing students with innovative thinking and practical ability.In this study，the innovative integration of artificial intelligence technology into teaching practices has been explored，taking the \"Food physical and chemical Inspection\" course as a case study，To gain a more precise understanding of each student's learning trajectory，an intelligent teaching system and a personalized learning platform have been constructed.This approach enables the provision of customized learning resources and feedback，which in turn can spark students' interest and initiative in learning.This innovative exploration has the potential to enhance learning effectiveness and foster innovation capabilities，meeting the professional requirements for interdisciplinary talents within the food industry.It could also provide new ideas and methodologies for cultivating future innovators in the field of food science.

Keywords：Artificial intelligence technology；Undergraduate teaching；\"Food physical and chemical inspection\" course；Innovation

1 概述

在“大食物觀”的時代背景下，對食品人才培養和教學改革的深入探究，愈發強調了教育與實踐相結合的緊迫性［1］。高校是孕育創新創業優秀人才的搖籃，亟須構建起一套完善的創新創業人才培養體系，旨在培養學生的創新思維、科技意識，并著力提升學生的創業能力。與此同時，食品行業的全產業鏈運營模式正日益發展，對專業人才的需求日益廣泛，涵蓋了食品營銷、食品營養與健康、食品質量與安全、食品檢驗檢測技術、食品智能加工技術、食品生物技術等多個專業領域［2］。食品行業對專業人才的需求正呈現出多樣化和專業化的發展趨勢，不僅要求具備專業技能，還要求創新能力、領導力和國際視野的培養。因此，產學研合作和跨學科知識體系的構建，已成為培養食品專業人才不可或缺的重要途徑。

隨著大數據、云計算等技術的飛速發展，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）成為一門前沿交叉學科，其是利用計算機技術實現的人工智能化［3］，已在工業、醫療等領域取得了顯著成果。AI技術在教學教育領域的應用發展促使教育模式發生變革，特別是在高等教育領域［46］，為探索教學新模式注入了新的活力，AI技術的融合可以實現個性化教學，提供更加靈活和適應性強的學習體驗，這有助于培養能夠適應未來食品行業需求的人才［78］。

食品行業的進步不僅依賴于食品科學的專業知識，還迫切需要信息技術、數據分析、機器學習、化學、物理學等跨學科知識的融合。將AI技術融入教育教學，不僅有助于學生掌握這些跨學科專業技能，而且為他們將來在食品檢測領域應用AI技術奠定了堅實的基礎。AI技術在提升教學質量和效率方面發揮著重要作用，能夠將教師從煩瑣的行政和評分任務中解放出來，賦予他們更多時間專注于教學創新和學術研究。通過深入分析學生數據，教師能更準確地把握學生的學習習慣和需求，進而提供更為精準的指導和支持。此外，AI技術在促進產學研合作方面也顯示出巨大潛力。食品行業的持續發展需要高校、研究機構和企業之間的緊密協作。AI技術如同一座橋梁，緊密連接著高校、研究機構和企業，在人才培養、技術研發和創新應用等方面架起合作的通道，共同助推食品行業的繁榮與發展。這種融合不僅優化了教育流程，還為食品檢測行業的未來創新與進步注入了強勁動力。以本科課程“食品理化檢驗”為例，AI技術的運用展現了其獨到的優勢和巨大潛力。通過模擬實驗、智能輔導和數據分析等手段，AI技術顯著提升了學生的學習興趣和實踐技能，為培養具有創新精神和創業能力的食品專業人才提供了堅實的支持。這不僅豐富了教學手段，也確保了教育內容與行業需求的緊密對接，為學生的全面發展和未來的職業生涯奠定了堅實的基礎。

2 傳統的“食品理化檢驗”教學模式

在食品產業的數字化和智能化轉型的大背景下，“食品理化檢驗”課程教學模式的改革與創新必須順應歷史的潮流，應致力于培養具備智能化素養和工匠精神的復合創新型綜合應用人才，以滿足食品產業發展的新需要。

目前，傳統的“食品理化檢驗”本科課程教學模式通常以教師教授為主導，側重于理論知識的傳授和基礎實驗技能的培養。課程內容主要依據教材和教師的講授，強調對“食品理化檢驗”課程基礎知識的掌握，主要包括食品樣品的采集、制備、保存和預處理等關鍵環節的內容。教學活動多在課堂進行，實驗操作則在實驗室內完成，這些活動往往遵循既定的操作流程和標準，以確保學生能夠系統地學習專業知識。然而，教學效果的評價主要依賴于學生的課堂表現、實驗報告和考試成績，這種方式雖然能夠在一定程度上客觀地評估學生對知識的掌握程度，但往往缺乏對學生創新能力和實踐技能的全面評價。此外，由于資源和條件的限制，學生可能無法充分接觸實際的食品檢測工作環境，這在一定程度上限制了對理論知識和實踐相結合的應用能力的培養。

面對“大食物觀”的時代背景和人才需求的日益多樣化和專業化，傳統教學模式正面臨挑戰。行業不僅要求學生具備扎實的專業技能，更期待他們擁有創新能力、領導力和國際視野。因此，教學模式的改革變得尤為迫切，以適應時代的發展和行業的要求。

3 AI技術融入“食品理化檢驗”教學中的應用策略

將AI技術融入“食品理化檢驗”的教學過程中，不僅可以提升教學質量和效率，還將激發學生的學習興趣，提高學生的參與度。AI技術為學生提供更加個性化和富有成效的學習體驗，具體包括以下幾方面。

3.1 構建虛擬實驗室和仿真實驗

隨著AI技術的不斷進步，虛擬實驗室的模擬技術也需要不斷更新和維護。利用虛擬現實（VR）技術和增強現實（AR）技術，創建模擬的食品理化檢驗實驗環境，并結合最新的AI技術和算法，可以提高虛擬實驗的準確性和效率。在“食品理化檢驗”教學中，構建虛擬實驗室和仿真實驗是將AI技術融入課程的創新之舉。通過這一技術，我們能夠在虛擬環境中復現食品理化檢驗的全過程，讓學生在沒有任何物理限制的情況下進行實驗操作的模擬。這種模擬實驗不僅極大地減少了實驗材料的消耗，還解決了實驗場地和儀器配置不足的問題，使得每位學生都有機會親自動手嘗試。更重要的是，虛擬實驗室為學生提供了一個無風險的實驗環境。在這里，他們可以自由地進行實驗，無須擔心實驗室安全風險，也不必擔心操作失誤帶來的后果。學生可以在虛擬環境中反復練習，加深對實驗原理的理解和操作流程的掌握，為將來進入真實的實驗室打下堅實的基礎。

虛擬實驗室的AI技術還能夠模擬各種實驗條件和結果，為學生創造出多樣化的實驗場景。在這些場景中，學生將學習如何應對和分析可能出現的各種問題，從而培養他們的問題分析和解決能力。例如，江南大學虛擬實驗室就提供了這樣的仿真實驗環境，使學生即使在沒有物理實驗室的情況下，也能進行食品理化檢驗的操作練習。這種模擬實驗不僅幫助學生在安全的環境中掌握關鍵的實驗技能，還減少了實際實驗材料的消耗，實現了教育資源的優化配置。通過這種方式，AI技術不僅提高了教學的效率和質量，還為學生提供了一個靈活、安全且經濟的實驗學習平臺，AI系統通過指導學生進行實驗操作，讓學生在實踐中鞏固和深化對“食品理化檢驗”課程知識的理解和應用能力。這樣的個性化學習方式不僅能夠激發學生的學習興趣，還能幫助他們更高效地掌握所需的知識和技能，最終達到提升學習效果的目的，使他們能夠在探索科學的道路上邁出更堅實的步伐。

3.2 制定個性化學習路徑的設計

借助先進的AI技術，我們能夠深入挖掘學生的學習進度和能力水平，進而提供量身定制的學習資源和教學計劃。這些智能的AI系統能夠根據學生的學習偏好、需求、學習習慣、掌握程度以及學習進度等多維度信息推薦個性化學習資源。例如，ELearning推薦系統能夠識別學習者的學習背景、知識水平和學習方式等方面的差異性，提供定制化的學習資源和教學計劃，推薦最適合學生的閱讀材料，如教科書章節、學術論文或相關科普讀物，滿足不同學生的個性化學習需求。

在構建課程知識體系時，通過創建知識點之間的關聯性知識圖譜，并將其與課程學習資源相連接，我們能夠為學生提供清晰、有條理的課程知識結構和資源總結。例如，將MOOC平臺與知識圖譜相結合，不僅能夠建立知識點間的聯系，還能整合豐富的學習材料和練習題。這種方法能夠實現教學內容的可視化呈現、教學資源的智能化管理、教學過程的個性化適配，以及教學管理的精細化操作。在此基礎上，可以開展多樣化的教學活動，如任務分配、作業討論、差異化教學、多維度數據預測、PPT插件更新，以及AI技術的多方面融合，從而為學生帶來全新的學習體驗，使他們能夠從多個角度、更系統、更個性化地掌握知識。以中南林業科技大學食品科學與工程學院為例，該學院在混合式教學模式下，開發了“三環六階”的深入教學法。這一方法通過明確教學主線、激發創新思維、強化課程思政教育等輔助措施，確保了教學效果。這不僅提升了學生在課程測試和專業考試中的表現，還提高了畢業生的就業質量，增強了學生的社會責任意識。

3.3 智能教學助手的開發與應用

AI助教的引入提供了全天候的個性化輔導服務，包括答疑解惑、提供反饋和學習建議，這不僅增強了師生間的互動，還提高了學生的參與度和積極性，為學生提供了更加豐富和有效的學習支持。此外，AI系統通過關注學習者情緒的變化，利用集成的物理傳感器和人臉識別技術來收集學習者的情緒信息。基于這些信息，教育推薦系統能夠調整推薦內容，以適應學習者的需求和環境特征，從而個性化地調整學習方案。這種方法提高了AI系統自主學習和深層次信息處理的能力，改善了傳統教學模式中可能出現的“填鴨式”教學，提高了學習和教學的效率。

3.4 提供數據驅動的教學評估與反饋

AI技術通過深入分析學生的學習數據，能夠提供及時的反饋和評價。它通過收集和處理海量信息，不僅能夠幫助教師精確識別學生的優勢和劣勢，還有助于構建一個有效的教學評估體系。這個體系能夠持續監控學生的學習進度和理解程度，使教師能夠根據評估結果靈活調整教學策略和方法，以滿足不同學生的學習需求。例如，人工智能系統能夠自動評分學生的實驗報告和作業，并提供詳細的反饋。這些反饋不僅能夠判斷學生作業的正確性，還可以明確指出學生在具體知識點上的不足，甚至提供改進建議和相關學習資源。這樣，學生可以及時了解自己的學習狀況，有針對性地進行改進，提高學習效率和興趣，進而提升學習成果。基于AI技術提供數據驅動的教學評估與反饋的流程圖如下圖所示。

基于AI技術提供數據驅動的教學評估與反饋的流程圖

AI技術的引入更客觀效率地評估了教學效果，同時也減輕了教師的負擔，讓他們有更多時間和精力投入教學內容的創新和對學生的個性化指導中。這種技術的應用不僅優化了教學過程，還為學生提供了更加個性化和富有成效的學習體驗。

3.5跨學科能力培養

AI技術支持多種教學模式，如項目式學習、翻轉課堂等，可以幫助學生掌握跨學科的知識，如數據分析、編程等，這些技能對于食品理化檢驗專業的學生來說非常重要。例如，通過AI工具可以學習如何使用編程語言處理實驗數據，提高數據分析能力，這些技能對于食品理化檢驗專業的學生來說至關重要，因為它們涉及食品樣本的采集、處理、分析等多個環節的數據解讀和實驗操作。

結語

在“食品理化檢驗”本科課程教學中融合AI技術，能顯著提高教學效率與質量，并可以極大地豐富學生的學習體驗。通過構建虛擬實驗室和仿真實驗環境，學生得以在無風險的環境中模擬實驗操作，這不僅增強了他們的實驗技能，還減少了實驗材料的消耗，實現了資源的優化配置。此外，個性化學習路徑的設計與智能教學助手的應用，為學生提供了全天候的個性化輔導，有效滿足了不同學習風格和水平的學生需求。數據驅動的教學評估與反饋機制的引入，使得教師能夠實時監控學生的學習進度和理解程度，從而及時調整教學策略，確保每位學生都能獲得適宜的指導和支持。同時，AI技術還促進了學生跨學科能力的培養，尤其是在數據分析和編程等領域，這對于食品理化檢驗專業的學生來說至關重要。盡管AI技術的融入帶來了技術實施和倫理隱私方面的挑戰，但其在提升教學效率、改善學習體驗、優化資源利用以及促進學生全面發展方面的優勢是顯而易見的。因此，AI技術的應用在“食品理化檢驗”教學中展現出了巨大的潛力和價值。

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*通信作者：魏丹（1986— ），女，漢族，河北石家莊人，博士研究生，講師，研究方向：食品質量安全檢測。