AI技術賦能在雙一流建設學科本科課程中的應用策略研究

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2025）22-0029-05

Abstract：Thecurrntrapiddevelopmentofartificialintelligence（Al）anddigitaltechnologyhasinjectedtechnological momentumintotraditionalanimalnutrition，whichhaspromotedtheteachingsystemtoinnovateinthedirectionofintellgence andintegrationofindustryandeducation.Inthispaper，fortheproblemsoflagingteachingcontentandsingleevaluation systemitraditionalanimalnutritionundergraduatecourses，itisproposedtoreconstructtheteachingcontentandevaluation systembyusingintellgentdigitaltoolssuchasvirtualimulationlboratoes，intellgentdataanalysisplatfomsandpesoalid learningsystems，andtheteachingreformstrategyofdepintegrationofAIanddigitaltechnologytoimprovestudents'practical abilityandindustryadaptabilityPracticeshowsthatAItechnologycanoptimizethealocationofteachingresources，enhancethe eficiencyofteacherstudentinteractionandcultivatecompositetalentsithdataliteracyndiovationabiltyfortheintellient transformationoftheanimalhusbandryindustryThispaperfurterproposessustainableimplementationpathssuchaslayered trainingand school-enterprisesynergy toprovideareference paradigm for the teaching reformof similar disciplines.

KeyWords：artificial intelligence；digital education；curiculumreform；animal nutrition；precisionnutrition

隨著人工智能與大數據技術的快速發展，畜牧業智能化轉型對動物營養學人才培養提出了新要求。當前動物營養學本科課程教學內容需進一步對接行業動態，注重跨學科整合、實踐場景還原與學生創新能力培養。盡管現在部分院校已經引入虛擬仿真實驗等數字化工具，但教學仍以單向講授為主，學生創新能力與批判性思維的培養機制尚未完善。此外傳統評價體系過度側重理論考核，對實踐技能與問題解決能力的評估缺乏科學化標準，導致人才培養與行業需求之間也存在矛盾。但AI技術的教育應用為課程改革提供了新路徑，通過構建虛實結合的教學場景、整合企業實時生產數據、開發智能分析工具，課程可突破傳統教學的時空限制，強化理論與實踐銜接。本文聚焦AI技術與動物營養學課程的深度融合路徑，探索教學內容重構、教學方法創新及評價機制優化的實踐方案，旨在為智能化時代動物科學人才培養提供參考，推動專業教育與行業需求的高效協同。

一 AI技術賦能下動物營養學的應用

（一）動物營養學本科課程教學現狀分析

作為動物科學專業的核心課程，動物營養學的教學質量直接關乎畜牧產業人才培養質量。當前，在畜牧業智能化轉型與新技術革命的雙重驅動下，傳統教學模式在教學內容、方法創新與人才培養效能等方面面臨系統性挑戰。

從教學內容維度分析，存在三重結構性矛盾：其一，知識體系滯后性與學科前沿發展的矛盾，現有教材仍以傳統營養需求模型（如NRC體系）為主體架構，對精準營養調控、代謝組學技術、功能性添加劑研發等前沿領域覆蓋不足；其二，理論框架與產業實踐的時空錯位，課程側重營養原理與配方演算，但缺乏對智慧牧場管理、飼料品控標準化流程等實際生產場景的案例解構；其三，教學資源整合的碎片化困境，尤其對區域性養殖差異（如中國地方畜禽品種營養需求）和行業標準動態調整（如\"減抗/替抗\"政策）缺乏系統化呈現。在教學方法層面，盡管部分院校已嘗試引入虛擬仿真實驗平臺，但整體仍存在“三多三少“現象：單向知識灌輸多而交互式教學少，驗證性實驗多而綜合性項目少，標準化考核多而過程性評價少。實踐教學環節雖對動物科學本科生設置基礎實驗與生產實習，但在校企協同育人機制、跨學科項目設計等方面尚未形成有效銜接。這種傳統教學模式難以滿足產業對具備數據素養、創新能力和實踐智慧的新農科人才需求。

（二） AI技術賦能在高等教育中的應用背景

人工智能與數字技術的融合創新正在重塑高等教育生態格局。動物營養學作為一門專業必修課程，是畜牧生產的理論基礎，與畜牧生產緊密相連，是一門集基礎及應用于一身的專業學科。動物營養學也是融合生命科學、數據科學與產業需求的前沿交叉學科，其教學范式轉型具有特殊緊迫性。據Gartner技術成熟度曲線顯示，智能養殖、精準飼喂決策系統等AI應用已進入生產力成熟期，這對從業者的數字素養提出全新要求。AI技術的教育賦能體現為三個維度革新：第一，知識傳遞方式的場景重構，通過虛擬現實（VR）技術實現養殖場全景漫游、消化代謝過程可視化；第二，教學資源的動態更新機制，利用自然語言處理（NLP）實時抓取全球科研成果，構建動態知識圖譜；第三，個性化學習路徑優化，基于機器學習算法分析學習者認知特征，實現自適應性教學。這種技術集成不僅突破傳統課堂時空限制，更通過“數字孿生\"技術構建虛實融合的教學場域，為培養具備復雜問題解決能力的創新型人才提供技術支撐。

（三）AI數字化手段改革動物營養學本科課程的目標

在現代畜牧業向智能化、精準化加速轉型的大背景下，AI數字化手段改革動物營養學本科課程將通過引入人工智能和數字化技術提升課程的教學質量、實踐效果和人才培養效率，以滿足現代畜牧業智能化、精準化轉型的需求。AI技術將精準營養策略等方法引入課堂，融入行業前沿動態和最新研究成果，打破了傳統教學局限于書本理論的僵局，讓學生學到更多實用的知識。利用虛擬仿真和智能工具，學生可在虛擬環境中模擬牧場管理、飼料配方設計等實際性操作，既可以提高動手能力，又能加深對理論的理解。這種方式比傳統的實驗課更有趣，也更加地貼近實際生產場景。AI技術能分析學生的學習情況，讓系統推薦適合的學習資料和練習內容，針對性學習幫助學生查漏補缺，提高學生的學習效率與成績，幫助學生實現個性化學習，培養學生的核心素養，養成批判性思維并提升創造力。AI工具也能提供教學反饋，幫助教師優化課程設計，讓課堂教學更加高效。在實踐方面，AI技術可以結合企業真實數據，設計更加貼近行業的實訓項目，讓學生提前接觸行業實際需求，為將來的工作做好準備。使用AI技術改進評價方式，除去傳統的考試之外，學生的課堂表現、實驗操作、項目成果等都可以被記錄下來，作為綜合評價的一部分來使得課堂評價更加公平公正。這樣可以更全面地反映學生的學習效果，并且培養學生的實踐能力和創新思維。

AI數字化手段的改革目標是讓動物營養學課程更實用、更有趣，幫助學生更好地掌握知識和技能，為將來進入行業打下扎實的基礎。

二AI技術賦能下動物營養學課程改革的挑戰、前景與策略

（1） 課程內容的解構與創新

基于AI技術賦能的大環境，動物營養學課程內容的解構與創新成為改革的首要任務。傳統動物營養學課程一般側重于理論知識的傳授和經典實驗方法的介紹，隨著AI技術的引入，課程內容亟待進行解構和優化。一方面我們需要保留動物營養學的基本原理和經典理論，確保學生理論基礎扎實;另一方面我們要增加與AI技術相關的教學，如智能調控、AI數據分析，特別是大數據分析在飼料配方設計、動物健康監測等方面的內容。AI技術的引入可以從具體的教學環節切入，利用企業提供的豬場生長曲線、飼料消耗記錄等真實養殖數據，指導學生用Excel之類的簡單的數據分析工具進行營養需求預測或配方優化。這種無需高技術門檻的“真實數據 + 基礎工具”的模式，能讓學生直觀理解理論如何落地，適合現如今的本科教學現狀。

為了創新課程內容，我們可以引進項自式學習、翻轉課堂等新型教學模式，鼓勵學生利用AI技術進行自主學習和探索，設置基于AI技術的營養需求預測項目，讓學生在實踐中掌握AI工具的使用，深入理解動物營養學的實際需求。我們還可以邀請行業專家進行講座，分享AI技術在動物營養學領域的最新研究成果和應用前景，拓寬學生的視野。

（二）技術應用的適應性挑戰

教師和學生的適應性是AI技術應用的難點。在教師方面，只有教師主動適應數字技術帶來的教育變革趨勢，才能真正推動教育的高質量發展。目前許多教師對AI工具不熟悉，尤其是年紀較大的教師可能更依賴傳統授課方式，像在講解飼料營養價值評定這堂課時，教師通常依賴教材中的靜態表格數據，而不是實時的動態數據，從而無法生動地展示現代飼料品控流程。在這點上，教師需要經過培訓進而掌握AI工具的操作和教學整合方法，提升課堂實用性和豐富度。對于學生而言，部分人可能對技術類課程有畏難心理，尤其是農科專業學生計算機基礎較弱。因此初期我們可以先嘗試“低技術”改造，比如在實驗課中引入虛擬仿真軟件，模擬飼料配方設計流程，學生通過拖拽原料、調整比例實時查看營養指標，這種方法比傳統手工計算更直觀更可靠，同時減少了對編程的依賴，降低了難度。

（三）AI技術賦能的可持續發展與長遠戰略

為確保AI技術在課程中的長期應用，我們需要從技術研發、教師培訓、教學方法優化等方面制定長遠戰略。學校可以與企業合作開發適合本科教學的AI工具，比如基于企業數據的飼料配方優化軟件，要確保工具的易用性和實用性。學校需要加強教師培訓，開展定期的技術講座，幫助教師掌握AI工具的使用方法，并鼓勵教師積極將其融入教學設計。講座可以幫助教師學習如何利用Tableau等數據分析工具制作動態圖表，直觀地向學生展示飼料成分與動物生長性能的關系。學校也可以建立教學資源共享平臺，鼓勵教師分享AI技術應用的成功案例，形成良性互動。另外學校需要持續優化教學方法與評價體系，增加使用AI工具的實踐任務，如利用企業數據完成飼料配方優化，通過評價方案可行性、數據分析能力、團隊協作等多維度考核學生的學習效果。

三AI技術賦能動物營養學本科課程的改革策略

（一） 教學方法創新

1基于AI技術的數據驅動個性化學習與動態調整

傳統的動物營養學教學難以滿足學生的個性化需求，AI技術則可以通過分析學生的學習行為和成績數據，為學生提供個性化的學習路徑和資源推薦。例如，AI技術可以根據學生的學習進度和理解能力，智能調整教學內容的難易程度和進度，確保每位學生都能在適合自己的節奏下學習。AI技術還可以根據學生的學習反饋，實時調整教學策略，增加或減少某個知識點的講解時間，以提高教學效果。

2虛擬實驗室與智能化教學平臺的構建

在實際教學中，飼料成分分析實驗囿于設備、場地和時間，難以滿足學生需求，通常只能安排簡單的粗蛋白測定，無法模擬復雜的配方優化過程。若構建虛擬實驗室和設計虛擬仿真軟件，則學生可以在線完成飼料配方設計、營養需求預測等任務，通過拖拽不同原料調整配方比例，實時查看營養指標的變化，學生對知識的掌握更加靈活透徹。構建智能化教學平臺可以整合課程資源，提供教學課件、實驗指導視頻和優秀行業案例，開放在線答疑功能，幫助學生隨時解決學習中的問題，實現全時空教學。

（二） 教學資源優化

1智能化教學資源庫

資源庫建設以動物營養學知識體系為基礎，結合AI技術實現教學內容的動態更新與個性化推送。構建包含飼料成分分析、動物消化代謝機理、營養需求標準等核心知識點的基礎數據庫，每個知識點配套教學視頻，幫助學生建立直觀認知。AI技術可以對海量行業數據進行整合，將原本零散的專家經驗、技術報告轉化為教學資源，解決傳統教學中案例碎片化、信息滯后的問題。AI技術還可以根據學生的學習需求和興趣進行智能推薦，幫助學生深化對課程的理解。當學生需要了解某個營養素的生理功能時，AI技術可以推薦相關的課件和視頻；當學生需要實踐某個飼料配方時，AI技術可以提供相關的案例和數據集，使學生更加便捷地獲取所需的學習資源，提高學習效率8。

2實時數據驅動的案例庫

利用AI技術構建實時數據驅動的案例庫可以讓學生可以更加直觀地了解動物營養學的實際應用，提高實踐能力和解決問題的能力。這些案例應來源于實際生產中的動物營養問題，利用智能大數據關注最新行業動態，實時更新優秀案例。例如將非洲豬瘟背景下豬飼料配方的調整策略、碳中和政策對畜禽減排營養方案的影響等時效性內容及時融入教學，實現將行業最新動態與課堂教學無縫銜接。持續更新的真實案例將幫助學生理解抽象理論的實際應用，實現教學內容緊跟產業發展。

（三） 評價體系的改革

1基于大數據的學習效果評估

傳統評價方式以期末考試為主，難以全面地反映學生的學習效果，而AI技術可以采集學生的學習行為數據（如課堂參與度、在線學習時長、實驗操作表現），構建多維度的學習效果評估模型。在“飼料配方設計”等的課堂任務中，系統可以自動分析學生在任務中的表現，包括配方的科學性、數據分析的準確性以及團隊協作能力，并生成綜合評分[。同時，教師可以根據AI技術生成的學習報告，動態調整教學策略，針對性地加強某些知識點的講解，提高教學效率。

2智能化反饋機制

傳統反饋機制通常依賴于期末問卷調查，難以實時發現問題，而通過AI技術建立智能化反饋機制就可以實時收集學生的學習體驗和建議。在每節課后，系統可以自動推送簡短的反饋問卷（如“本節課內容是否清晰\"“哪些知識點需要進一步講解”），根據學生反饋動態調整教學計劃。AI工具還可以為教師提供教學改進建議，根據學生表現數據，根據實際教學情況增加案例分析或互動討論，選擇更適合的教學方法。

傳統教學與AI技術賦能教學對比見表1。

四AI技術賦能動物營養學本科課程改革的實踐效果分析

（一）學生學習成效的提升

AI技術的應用將顯著提升學生的實踐能力和學習效率。近期，華中農業大學開發了“有教靈境\"智慧實驗室管理系統，通過物聯網和人工智能技術優化實驗教學流程。建成了多種類別的智慧實驗室，開放共享性智慧實驗室239間、個性化教學智慧實驗室8間、室內虛擬仿真實驗室8個、VR室內實驗室3個。在此系統中，學生可在線預約實驗設備、實時查看實驗指導視頻，并通過系統記錄實驗數據，減少了傳統實驗中因設備等待或操作失誤導致的時間浪費。該系統還支持教師實時調取學生實驗畫面進行對比教學，幫助學生快速發現操作問題并改進，通過線上線下混合，創新開展課堂翻轉教學，實現虛實交互實踐。同樣，北京航空航天大學在機器學習課程中，基于百度AIStudio平臺構建了線上線下混合教學模式。學生可通過平臺完成編程實踐和智能交通領域的項目設計。這種實踐模式使學生能夠將理論知識與實際應用結合，近三年累計選課學生超600人，并在全國智能汽車競賽中多次獲獎。類似地，如果動物營養學課程中引入虛擬仿真工具（如飼料配方設計軟件），學生可通過拖拽原料并實時查看營養指標變化，直觀掌握配方優化邏輯，將顯著提升學習效率。

（二） 教師教學質量的改善

AI技術為教師提供了精準的教學支持和數據反饋。華中農業大學的“有教靈境\"系統實現了實驗教學的全程智能化管理，通過借助在線課程資源、全方位開放了虛擬實驗平臺和實驗室，進行了“全時空\"智慧實踐教學，拓展了學習時空。教師通過實時查看各實驗臺操作畫面，大屏對比展示學生操作差異，可以針對性地指導薄弱環節。在實驗中，教師也可以調取多個學生的實驗數據進行對比分析，快速發現常見錯誤并集中講解，提升課堂互動率。AI教學平臺也可以使教師動態追蹤學生學習進度、作業完成情況，生成學情報告，幫助教師調整教學重點，提高教學質量。在動物營養學課程中，類似的工具也可以輔助教師快速識別學生在飼料配方計算中的常見錯誤，如能量代謝模型的應用偏差，并根據學生的錯誤提供個性化輔導資源。虛擬實驗室還減輕了教師重復性指導的負擔，使其更專注于教學設計和學生個性化需求，減少因實驗室管理而造成的時間浪費。

（三）課程改革的綜合效益

AI技術的應用推動了動物營養學與數據科學、智能技術的交叉融合，有利于培養學生的創新思維和實踐能力，將為行業輸送大量具備高素質、高技能的專業人才。課程改革精準對接行業對復合型人才的需求，緊跟行業發展趨勢，進一步培養具備實際操作能力的人才，滿足企業對動物營養學專業人才的需求，促進行業的持續健康發展。

五結束語

本文對動物營養學本科教育現狀進行系統剖析，探討了AI技術賦能對動物營養學課程革新的實施方向、路徑與挑戰。傳統教學模式在內容的更新與教學實踐環節存在許多局限，難以滿足現代畜牧業對高素質復合型人才的需求，而AI技術的引入為課程改革提供了機遇，為動物營養學課程轉型提供了新的解決方案。從實踐效果來看，AI技術賦能的教學模式不僅提高了學生的學習成效，使其具備更強的實踐能力和創新思維，也優化了教師的教學策略，實現精準化、智能化的教學管理。

面向智能畜牧業發展需求，當前教育轉型仍需突破三重瓶頸：師資隊伍的AI技能素養提升、教學工具的適配性優化和技術與課程內容的有機融合。在此背景下，高校應加強師資培訓，推動跨學科合作，構建更加完善的AI教學生態。同時深化校企合作，利用行業前沿數據和智能技術，持續優化課程內容，增強學生對真實生產環境的了解與適應。通過這些措施，動物營養學教育將邁向更加智能、高效、實踐導向的發展方向，為畜牧業的現代化升級提供擁有數據素養的人才儲備。

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