基于人工智能的高校實驗教學(xué)模式智能化探索

中圖分類號：G642 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

教育作為國家核心競爭力的重要組成部分，在新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革中扮演著關(guān)鍵角色。實驗教學(xué)作為高等教育中培養(yǎng)學(xué)生實踐能力和創(chuàng)新精神的重要環(huán)節(jié)，其質(zhì)量直接影響人才培養(yǎng)成效。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，智能教育已成為教育變革的重要方向。將人工智能技術(shù)與實驗教學(xué)深度融合，不僅是技術(shù)發(fā)展的必然趨勢，也是提升教育質(zhì)量的戰(zhàn)略選擇。人工智能憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法以及智能交互功能，能夠有效解決傳統(tǒng)實驗教學(xué)中存在的資源配置不均、教學(xué)方法單一及評價反饋滯后等問題，為實驗教學(xué)帶來全新的智能化變革路徑。

1人工智能賦能實驗教學(xué)的理論基礎(chǔ)與發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能賦能實驗教學(xué)智能化模式的理論基礎(chǔ)主要來自教育信息化理論、建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論以及人機(jī)協(xié)同理論的深度整合[1]。教育信息化理論強(qiáng)調(diào)技術(shù)與教育深度融合，推動實驗教學(xué)從傳統(tǒng)的“教師演示-學(xué)生模仿”向“智能引導(dǎo)-自主探究”轉(zhuǎn)變。建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論著重強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)者在特定實驗情境中通過主動操作與探索構(gòu)建知識體系，人工智能技術(shù)通過提供沉浸式虛擬實驗環(huán)境、智能化操作指導(dǎo)和個性化反饋機(jī)制，為學(xué)習(xí)者的知識建構(gòu)過程提供精準(zhǔn)支撐。人機(jī)協(xié)同理論則指導(dǎo)實驗教學(xué)形成“教師-學(xué)生-智能系統(tǒng)”三元協(xié)同的新型教學(xué)生態(tài)，充分發(fā)揮人類教師的情感引導(dǎo)與價值塑造優(yōu)勢以及人工智能在數(shù)據(jù)分析、模式識別和精準(zhǔn)評估方面的技術(shù)優(yōu)勢。從發(fā)展現(xiàn)狀來看，某大學(xué)“化工熱力學(xué)”課程構(gòu)建的“ HI+ AI”智慧教學(xué)新范式通過AI助教系統(tǒng)實現(xiàn)24小時智能輔導(dǎo)，學(xué)生平均使用時長達(dá)8小時，顯著提升了實驗教學(xué)效果。美國麻省理工學(xué)院開發(fā)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能實驗輔導(dǎo)系統(tǒng)能夠?qū)崟r捕捉學(xué)生實驗操作軌跡，動態(tài)調(diào)整實驗難度與指導(dǎo)策略，實現(xiàn)了對學(xué)生實驗?zāi)芰Φ亩嗑S度精準(zhǔn)評估與個性化指導(dǎo)[2]這些實踐表明，人工智能技術(shù)正在推動實驗教學(xué)從標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化向智能化、個性化轉(zhuǎn)型。

2傳統(tǒng)實驗教學(xué)面臨的智能化轉(zhuǎn)型困境

2.1實驗資源配置效率低下的深層次矛盾

在傳統(tǒng)實驗教學(xué)環(huán)境中，實驗資源配置主要依靠人工調(diào)度和經(jīng)驗判斷，存在效率低下與分配不均的顯著問題。高校實驗室通常擁有大量儀器設(shè)備和實驗材料，這些資源需要進(jìn)行合理調(diào)度與管理。傳統(tǒng)人工調(diào)度方式不僅效率低下，還容易出現(xiàn)資源浪費或分配不均的情況。實驗設(shè)備使用率監(jiān)測缺乏實時性，設(shè)備閑置與過度使用并存現(xiàn)象普遍存在。實驗耗材需求預(yù)測準(zhǔn)確性不足，庫存積壓或短缺情況頻繁發(fā)生。實驗空間分配缺乏科學(xué)依據(jù)，高峰時段資源緊張和低峰時段資源閑置的突出問題并存。設(shè)備維護(hù)多采用定期檢查或故障后維修模式，缺乏基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)機(jī)制，影響了實驗教學(xué)的連續(xù)性和可靠性。實驗資源利用數(shù)據(jù)分析能力薄弱，管理系統(tǒng)無法為教學(xué)決策提供有效的數(shù)據(jù)支撐，難以實現(xiàn)資源配置的動態(tài)優(yōu)化和精準(zhǔn)匹配。資源共享機(jī)制不完善，校內(nèi)外實驗資源整合程度較低，優(yōu)質(zhì)資源未能實現(xiàn)有效輻射，制約了實驗教學(xué)質(zhì)量的整體提升。

2.2個性化教學(xué)供給與多元化需求失衡

傳統(tǒng)實驗教學(xué)模式采用統(tǒng)一的教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和固定的學(xué)習(xí)進(jìn)度，這種模式很難滿足學(xué)生個體差異化的學(xué)習(xí)需求。雖然學(xué)習(xí)資源的獲取途徑日益多樣化，但是信息時代知識與學(xué)習(xí)資源的爆炸性增長使學(xué)習(xí)者面臨新的挑戰(zhàn)。實驗教學(xué)內(nèi)容設(shè)計缺乏針對不同認(rèn)知水平和學(xué)習(xí)風(fēng)格學(xué)生的差異化方案[3]，學(xué)生的知識背景、操作能力和學(xué)習(xí)偏好等個體特征未能得到充分考慮。實驗項目推薦機(jī)制缺乏智能化支撐，系統(tǒng)無法根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和能力水平提供個性化的實驗選擇。學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃依賴教師的主觀經(jīng)驗，教學(xué)過程缺作者簡介：吳小榮（1978—），女，講師，學(xué)士；研究方向：經(jīng)濟(jì)管理，信息化管理。

乏基于學(xué)習(xí)分析技術(shù)的科學(xué)指導(dǎo)。實驗難度梯度設(shè)置不夠精細(xì)，部分學(xué)生面臨過大的挑戰(zhàn)而產(chǎn)生挫折感，另一部分學(xué)生則因挑戰(zhàn)不足而失去學(xué)習(xí)動力。教學(xué)過程缺乏動態(tài)調(diào)整機(jī)制，教師無法根據(jù)學(xué)生的實時學(xué)習(xí)表現(xiàn)和反饋及時調(diào)整教學(xué)策略。學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建不夠完善，教學(xué)系統(tǒng)對學(xué)生認(rèn)知特征和行為模式的深度挖掘能力不足。這些問題制約了個性化教學(xué)服務(wù)的精準(zhǔn)度和有效性。

2.3實驗過程評價反饋的時效性缺失

傳統(tǒng)實驗教學(xué)評價體系存在時效性差、評價維度單一以及個性化程度低等諸多問題。在傳統(tǒng)實驗教學(xué)過程中，教師面對數(shù)量眾多的學(xué)生時，很難掌握每一個學(xué)生的具體學(xué)習(xí)情況并給予細(xì)致且及時的評價。評價過程主要依賴教師的主觀觀察和期末實驗報告，缺乏對學(xué)生實驗操作過程的實時監(jiān)測與分析。評價標(biāo)準(zhǔn)相對固化，現(xiàn)有體系難以捕捉學(xué)生在實驗過程中的創(chuàng)新思維和問題解決能力。反饋機(jī)制存在滯后性，學(xué)生通常在實驗結(jié)束后很長時間才能獲得評價結(jié)果，使學(xué)生錯失了及時糾正和改進(jìn)的最佳時機(jī)。評價數(shù)據(jù)采集手段較為有限，評價方式主要局限于結(jié)果性評價，缺乏對學(xué)習(xí)過程的全面記錄和分析。個性化指導(dǎo)存在不足，教師難以為每個學(xué)生提供針對性的改進(jìn)建議和學(xué)習(xí)支持，影響了實驗教學(xué)的育人效果。評價算法適配性不足，傳統(tǒng)評價方式無法有效處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，難以實現(xiàn)智能化診斷與精準(zhǔn)化干預(yù)。這些問題制約了以評促學(xué)教育理念的深人實施。

2.4實驗教學(xué)環(huán)境虛實融合的局限性壁壘

傳統(tǒng)實驗教學(xué)環(huán)境主要依賴物理實驗室與實體設(shè)備，存在時空限制、安全風(fēng)險以及成本約束等方面的問題。虛擬仿真實驗教學(xué)能夠有效解決傳統(tǒng)實驗教學(xué)在資源、安全、周期和成本等方面的局限。這種教學(xué)方式適用于戶外考古實驗、汽車碰撞試驗、鮮花栽培與花期調(diào)控等不同學(xué)科的實驗項目。高危險性實驗、高成本實驗和稀有現(xiàn)象觀察實驗在傳統(tǒng)環(huán)境下難以開展，這些限制縮小了實驗教學(xué)的覆蓋范圍并影響了教學(xué)深度。實驗環(huán)境的可重復(fù)性和可控性不足，實驗條件的標(biāo)準(zhǔn)化程度有待進(jìn)一步提升。遠(yuǎn)程實驗教學(xué)能力較為薄弱，特殊情況下難以保證實驗教學(xué)的正常開展。虛擬仿真技術(shù)的應(yīng)用程度不夠高，現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏與物理實驗環(huán)境的有機(jī)融合，未能充分發(fā)揮虛實結(jié)合的教學(xué)優(yōu)勢。實驗場景的沉浸感和交互性比較有限，影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和實驗教學(xué)效果。跨時空協(xié)同實驗?zāi)芰Σ蛔悖萍s了實驗教學(xué)的靈活性和教學(xué)開放性。數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用較為滯后，物理世界與數(shù)字世界的無縫連接尚未實現(xiàn)，限制了實驗教學(xué)環(huán)境的智能化水平和創(chuàng)新潛力。

3人工智能驅(qū)動的實驗教學(xué)智能化重構(gòu)

3.1基于大數(shù)據(jù)的實驗資源智能調(diào)度體系

智能化實驗教學(xué)資源配置模式是人工智能賦能實驗教學(xué)的關(guān)鍵支撐。該模式借助大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)實驗設(shè)備、實驗耗材和實驗空間的優(yōu)化調(diào)度與精準(zhǔn)分配。傳統(tǒng)實驗教學(xué)環(huán)境中的資源配置常面臨人工調(diào)度效率低下、資源閑置率高且分配不均等諸多問題。智能配置系統(tǒng)可依據(jù)歷史使用數(shù)據(jù)與實時監(jiān)測信息，對實驗資源進(jìn)行動態(tài)調(diào)度與優(yōu)化分配。

該模式的核心是建立覆蓋資源全生命周期的智能監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)通過部署物聯(lián)網(wǎng)傳感器與智能攝像頭，對實驗資源進(jìn)行實時監(jiān)測并采集設(shè)備使用狀態(tài)、實驗材料消耗和實驗室環(huán)境參數(shù)等多維數(shù)據(jù)，再借助深度學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘。通過這些分析，實現(xiàn)對資源使用效率和實驗教學(xué)需求的精準(zhǔn)預(yù)測。智能化資源配置模式具有自主調(diào)度與預(yù)測性維護(hù)2大核心功能[4]。自主調(diào)度功能能依據(jù)教學(xué)計劃、實驗規(guī)模以及學(xué)生預(yù)約情況自動分配最合適的實驗設(shè)備與空間資源。預(yù)測性維護(hù)功能可通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)預(yù)判潛在故障風(fēng)險并提前安排維護(hù)與更新來避免因設(shè)備突發(fā)故障造成教學(xué)中斷。和傳統(tǒng)定期檢查或故障后維修相比，這種智能化配置模式能顯著提升資源利用效率、減少維護(hù)成本并確保實驗教學(xué)的連續(xù)性與可靠性。

3.2認(rèn)知畫像驅(qū)動的個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計

個性化實驗學(xué)習(xí)路徑設(shè)計模式屬于人工智能賦能實驗教學(xué)的核心創(chuàng)新內(nèi)容。該模式對學(xué)習(xí)者認(rèn)知特征和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，從而為不同學(xué)習(xí)者提供定制化的實驗學(xué)習(xí)方案。傳統(tǒng)實驗教學(xué)采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和固定進(jìn)度開展教學(xué)，很難滿足學(xué)生個體差異化的學(xué)習(xí)需求。基于人工智能的個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計打破了這一局限。該模式依靠學(xué)習(xí)分析技術(shù)和推薦算法構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型。模型涵蓋學(xué)生知識背景、認(rèn)知水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格和實驗操作能力等維度。系統(tǒng)能實時跟蹤學(xué)生實驗學(xué)習(xí)過程中的操作行為與知識掌握程度，形成動態(tài)更新的學(xué)習(xí)畫像。依據(jù)這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通過知識圖譜技術(shù)構(gòu)建實驗知識點之間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，借助智能推薦算法為學(xué)生精準(zhǔn)匹配適合其認(rèn)知水平的實驗項目與操作指導(dǎo)。在實驗執(zhí)行過程中，智能系統(tǒng)可根據(jù)學(xué)生操作反饋動態(tài)調(diào)整實驗難度與進(jìn)度，針對薄弱環(huán)節(jié)提供強(qiáng)化練習(xí)，這種“千人千面”的學(xué)習(xí)路徑設(shè)計顯著提升了學(xué)生實驗學(xué)習(xí)的參與度與成效[5]。智能算法能夠識別學(xué)生的認(rèn)知負(fù)荷臨界點，在保持適度挑戰(zhàn)性的同時避免學(xué)生產(chǎn)生挫折感，引導(dǎo)學(xué)生在最近發(fā)展區(qū)內(nèi)進(jìn)行有效學(xué)習(xí)并培養(yǎng)其自主探究能力與創(chuàng)新思維。

3.3多模態(tài)感知的實時智能評價與反饋

實時智能評價與反饋模式是人工智能賦能實驗教學(xué)的關(guān)鍵創(chuàng)新點。該模式通過構(gòu)建智能評價模型和指標(biāo)體系，實現(xiàn)對學(xué)生實驗過程與結(jié)果的精準(zhǔn)評估和及時反饋。傳統(tǒng)實驗教學(xué)評價存在時效性差、評價維度單一和個性化程度低等問題。智能評價模式通過多模態(tài)感知技術(shù)捕捉學(xué)生實驗操作行為，收集交互型、數(shù)值型、文本型以及圖像型等多維數(shù)據(jù)。運用語義分析和計算機(jī)視覺等人工智能技術(shù)對學(xué)生實驗操作規(guī)范性、結(jié)果準(zhǔn)確性與創(chuàng)新性進(jìn)行全方位評估，系統(tǒng)可實時分析學(xué)生實驗操作潛在錯誤與知識理解偏差并自動生成有針對性的指導(dǎo)建議，幫助學(xué)生及時調(diào)整實驗策略與操作方法。智能評價系統(tǒng)還通過深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測模型，分析學(xué)生實驗表現(xiàn)與學(xué)習(xí)軌跡數(shù)據(jù)、預(yù)判其知識掌握水平與能力發(fā)展趨勢，為教師提供翔實教學(xué)決策支持信息。這種實時、多維、個性化評價反饋機(jī)制顯著提升了實驗教學(xué)針對性與有效性，讓評價過程從結(jié)果導(dǎo)向變?yōu)檫^程導(dǎo)向、從單一標(biāo)準(zhǔn)變?yōu)槎嘣u價，真正實現(xiàn)以評促學(xué)、以評促教教育評價理念。

3.4沉浸式虛實融合實驗環(huán)境構(gòu)建

虛實融合實驗環(huán)境構(gòu)建模式是人工智能賦能實驗教學(xué)的重要技術(shù)支撐。該模式通過整合虛擬仿真技術(shù)和物理實驗環(huán)境，構(gòu)建沉浸式、交互式、智能化的實驗學(xué)習(xí)新空間。該模式突破了傳統(tǒng)實驗教學(xué)中的時空限制和安全風(fēng)險，能讓學(xué)生開展高危、高成本或難以觀察的實驗項目。虛實融合環(huán)境依托計算機(jī)圖形學(xué)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的無縫聯(lián)接，學(xué)生可借助頭戴式顯示設(shè)備或智能終端進(jìn)入虛擬實驗場景，并與實驗對象自然交互。系統(tǒng)采用智能仿真算法對實驗過程進(jìn)行實時計算與渲染，以確保虛擬實驗和真實實驗在物理規(guī)律與結(jié)果表現(xiàn)上高度一致。人工智能技術(shù)在這一環(huán)境中扮演關(guān)鍵角色，通過深度學(xué)習(xí)算法對學(xué)生行為進(jìn)行識別分析，并提供智能引導(dǎo)與個性化輔助，同時利用知識圖譜與大語言模型技術(shù)解答學(xué)生實驗過程中的疑問，并提供實時知識支持與操作指導(dǎo)。虛實融合環(huán)境還支持多人協(xié)同實驗，學(xué)生和教師能夠在同一虛擬空間中進(jìn)行實時交流與協(xié)作，突破地理限制，為遠(yuǎn)程實驗教學(xué)提供有力支持，如圖1所示。

圖1人工智能賦能實驗教學(xué)的多維度模式架構(gòu)

4人工智能賦能實驗教學(xué)的實施機(jī)制

4.1跨學(xué)科知識融合的實驗教學(xué)創(chuàng)新機(jī)制

跨學(xué)科知識融合的實驗教學(xué)創(chuàng)新策略旨在打破傳統(tǒng)學(xué)科之間的壁壘。該策略借助人工智能技術(shù)，構(gòu)建多元知識交叉融合的實驗教學(xué)全新生態(tài)。當(dāng)下社會發(fā)展對復(fù)合型人才的需求不斷增加，單一學(xué)科知識體系很難滿足解決復(fù)雜問題的能力要求，而人工智能技術(shù)依靠其強(qiáng)大的知識表示與推理能力，為實驗教學(xué)的跨學(xué)科融合提供了技術(shù)方面的支撐。基于知識圖譜技術(shù)，實驗教學(xué)平臺能夠構(gòu)建包含多學(xué)科知識點及其關(guān)聯(lián)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，達(dá)成化學(xué)、物理、生物、計算機(jī)等學(xué)科知識的有機(jī)整合與關(guān)聯(lián)呈現(xiàn)。通過語義分析與智能推理，系統(tǒng)能夠識別不同學(xué)科之間的知識聯(lián)系，設(shè)計出跨學(xué)科的實驗項目，引導(dǎo)學(xué)生從多維視角去理解科學(xué)問題。在此基礎(chǔ)之上，智能推薦系統(tǒng)能依據(jù)學(xué)生已有的知識結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)進(jìn)度，精準(zhǔn)推送跨學(xué)科的學(xué)習(xí)資源，形成以問題為導(dǎo)向、多學(xué)科協(xié)同解決的實驗教學(xué)模式。這種跨學(xué)科融合策略利用智能技術(shù)整合不同領(lǐng)域的專業(yè)資源與教學(xué)方法，培養(yǎng)學(xué)生綜合運用多學(xué)科知識解決復(fù)雜問題的能力，為創(chuàng)新型人才培養(yǎng)提供了全新的途徑。

4.2大數(shù)據(jù)驅(qū)動的實驗教學(xué)決策優(yōu)化

大數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的實驗教學(xué)決策策略是人工智能賦能實驗教學(xué)的重要途徑。該策略通過對海量教學(xué)數(shù)據(jù)的挖掘與分析，為實驗教學(xué)提供精準(zhǔn)決策支持。實驗教學(xué)過程會產(chǎn)生大量多維度數(shù)據(jù)，涵蓋學(xué)生實驗操作軌跡、設(shè)備使用狀態(tài)、學(xué)習(xí)行為模式和評價反饋信息等。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的教學(xué)規(guī)律與學(xué)習(xí)特征[6]。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，智能分析系統(tǒng)可從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有價值信息模式，識別影響實驗教學(xué)效果的關(guān)鍵因素并構(gòu)建預(yù)測模型。通過對歷史教學(xué)數(shù)據(jù)深度挖掘，系統(tǒng)能自動發(fā)現(xiàn)教學(xué)過程問題點與優(yōu)化空間，如實驗設(shè)計合理性、教學(xué)資源利用效率和學(xué)生掌握難點等，決策支持系統(tǒng)依據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果為教師提供具體教學(xué)改進(jìn)建議，比如調(diào)整實驗內(nèi)容難度、優(yōu)化實驗流程設(shè)計和個性化輔導(dǎo)策略等，同時智能化數(shù)據(jù)看板可直觀呈現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測指標(biāo)，實現(xiàn)實驗教學(xué)過程實時監(jiān)控與動態(tài)調(diào)整。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動決策機(jī)制把傳統(tǒng)經(jīng)驗型教學(xué)決策轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W(xué)化、精準(zhǔn)化數(shù)據(jù)決策，顯著提升實驗教學(xué)針對性與有效性。

4.3師生機(jī)協(xié)同的智能輔導(dǎo)與交互

人機(jī)協(xié)同的智能輔導(dǎo)與交互策略屬于人工智能賦能實驗教學(xué)的核心環(huán)節(jié)，如圖2所示。該策略通過構(gòu)建“師-生-機(jī)”三元交互體系，實現(xiàn)教學(xué)資源與學(xué)習(xí)過程的深度智能化。傳統(tǒng)實驗教學(xué)中，教師面臨學(xué)生數(shù)量多、個體差異大且教學(xué)資源有限的挑戰(zhàn)，很難提供精細(xì)化輔導(dǎo)。引入人工智能技術(shù)能使實驗教學(xué)突破時空限制，形成人機(jī)協(xié)同的新型教學(xué)生態(tài)。某大學(xué)“化工熱力學(xué)\"課程\"HI + AI\"教學(xué)創(chuàng)新實踐充分體現(xiàn)這一策略價值，課程團(tuán)隊構(gòu)建覆蓋“課前-課中-課后”全周期的AI學(xué)習(xí)空間，配備由教師虛擬形象主講的數(shù)字人授課系統(tǒng)，提供24小時智能輔導(dǎo)“熱力學(xué)助教”。該智能助教具備知識點答疑、主動出題、題目答疑、手寫公式識別與推導(dǎo)等多項功能，可依據(jù)學(xué)生個體需求提供精準(zhǔn)化學(xué)習(xí)支持，課堂教學(xué)里教師引導(dǎo)學(xué)生分析AI解答不足之處，通過“師-生-機(jī)”協(xié)同討論培養(yǎng)學(xué)生批判性思維能力，這種人機(jī)協(xié)同模式發(fā)揮了人工智能在知識表達(dá)問題解析方面的優(yōu)勢，保留了教師在情感支持價值引導(dǎo)方面的不可替代性，讓教學(xué)效果顯著提升。據(jù)統(tǒng)計，該課程學(xué)生平均使用時長達(dá)8小時，實現(xiàn)了大規(guī)模個性化人才培養(yǎng)。

圖2人工智能賦能實驗教學(xué)實施路徑

5結(jié)語

人工智能賦能實驗教學(xué)智能化是高等教育適應(yīng)新技術(shù)發(fā)展的必然選擇，其核心在于構(gòu)建以學(xué)生為中心的智慧學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)。通過智能化資源配置、個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計、實時評價反饋以及虛實融合環(huán)境構(gòu)建等多維度模式創(chuàng)新，實驗教學(xué)正邁向更加開放與靈活且富有創(chuàng)造性的智能化新階段。未來，隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)迭代與教育理念的深人變革，實驗教學(xué)智能化將進(jìn)一步深化，但教育應(yīng)始終應(yīng)堅持“以人為本”的理念，在發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢的同時注重學(xué)生主體性培養(yǎng)與教師引導(dǎo)作用。只有實現(xiàn)技術(shù)賦能與人文關(guān)懷的有機(jī)統(tǒng)一，才能共同推進(jìn)高等教育質(zhì)量與創(chuàng)新人才培養(yǎng)質(zhì)量的全面提升。

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（編輯戴啟潤）

Intelligent exploration of experimental teaching mode based on artificial intelligence

WU Xiaorong （Nanchang Institute of Technology，Nanchang 33O1O8， China）

Abstract：Artificial intelligence technology，with itspowerful data processing capabilityand intellgent algorithms，is profoundly changing theexperimental teaching model of collegesanduniversities.With theacceleration of the development trendof intellgent education，artificial intelligence playsan ireplaceable enablingrole in experimental teaching.Inviewof thediffculties facedbytraditional experimental teaching inintelligenttransformation，suchas ineficientresource alocation，imbalanced personalized teaching supply，lackof timelinessof evaluation feedback，and limitationsofvirtual-realintegration，anartificial intellgence-drivenintelligentreconstructionframeworkfor experimental teaching is constructed.This paper proposes systematic solutions such as inteligent resource scheduling based onbig data，personalizedlearning path design driven bycognitive portraits，real-timeintelligentevaluation feedback basedon multimodal perception，and constructionof an immersive virtual-real integration environment，to promote the transformation of experimental teaching towards intelligence and personalization.

Keywords：artificial intelligence；experimental teaching;；intelligentmode;virtual andrealfusion；manmachine collaboration