AI赋能电子技术课程，你准备好了吗？

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近日，电子科技大学公布了首批人工智能技术赋能本科教学教改项目立项名单，103个人工智能赋能项目获立项。这一举措标志着该校在构建人工智能技术赋能新工科与一流本科教育教学改革新生态方面，迈出了新的一步。

虚拟仿真技术带来的革新

虚拟仿真技术在教学领域的应用越来越广泛。通过模拟真实环境，学生可以在不消耗实际实验器材的情况下进行实验操作，避免了实验器材的损耗和浪费。同时，虚拟仿真技术可以模拟高风险、高成本的实验，例如化学实验、生物实验等，降低了实验风险，保障了学生的安全。

北京大学口腔虚拟仿真智慧实验室就是一个典型案例。该实验室以虚拟仿真技术、大数据为支撑，融合智能物联、智能管理、智能学习与评估，建立了多维度智能一体化虚拟仿真训练系统。实验室分为讲授区、线上训练区、虚拟仿真训练区等。其中，线上训练区可进行线上虚拟仿真实验教学和自动化评估，虚拟仿真训练区可进行多类型、带有力反馈的虚拟仿真训练和评估。

AI助教在教学中的作用

清华大学利用独立研发的千亿参数大模型GLM4作为平台与技术基座，开展八门课程试点工作。利用现有的教学数据、公开论文、慕课资源等资料，在GLM4的基础上，通过微调形成不同课程的垂直领域模型，开发专属的人工智能助教，实现范例生成、自动出题、答疑解惑、运算推理、评价引导等功能。

在“无机与分析化学”课程中，学生可以通过AI学习系统进行课前预习，根据AI助教的解答，学生对所学课程的重点、难点有了更加清晰地了解。而作为该课程的主讲教师，则会根据学生在自主学习过程中反馈的问题，在线下的智慧教室进行有重点地讲解。

智能评估系统的应用

华中科技大学基于课程成绩历史大数据，运用AI技术建立了智能学业预警模型和预警系统，该模型可对学生学习情况进行智能分析，预测学生当前学期的学业情况，对学生在学习方面的问题和困难进行分级预警，帮助学校精准开展学业指导帮扶工作。

提升学习效率

AI技术可以提供个性化学习路径规划，帮助学习者更快地掌握知识点。例如，Coursera等在线学习平台提供了丰富的电子电路和AI相关课程，学习者可以根据自己的兴趣和需求进行选择。

优化个性化学习体验

AI助教可以实现24小时全天候答疑，解决学生在学习过程中遇到的问题。同时，通过建立知识图谱，AI系统可以实现个性化资源推荐，满足不同学生的学习需求。

改进教学效果

教师可以通过AI系统收集学生的学习数据，了解学生的学习状态和需求，及时调整教学策略。同时，AI技术可以提供智能化的教学评估，帮助教师了解教学效果。

实现智能化评估

智能评估系统可以对学生的学习情况进行实时监测和分析，提供多维度的评估指标。例如，华中科技大学的智能学业预警系统，可以对学生的学习情况进行智能分析，预测学生当前学期的学业情况，对学生在学习方面的问题和困难进行分级预警。

尽管AI在电子技术课程中的应用前景广阔，但也面临一些挑战：

1. 教师角色的转变：随着AI技术的引入，教师需要从传统的知识传授者转变为学习引导者和辅导者。

2. 学生适应性问题：部分学生可能对AI辅助学习平台的使用不够熟悉，需要时间适应。

3. 技术成熟度与成本问题：AI技术的开发和维护需要较高的成本，同时技术的成熟度也影响其在教学中的应用效果。

未来，随着AI技术的不断发展和完善，我们有理由相信，AI将在电子技术课程中发挥更大的作用，为学生提供更优质、更个性化的学习体验。