为推动教育教学与人工智能深度融合，智能工程学院聚焦学校“全面深化改革年”总体要求，紧跟时代发展趋势，对标产业需求，于4月15日至17日组织机电、电子、自动化、汽车、物理等多个教学系及实验中心，开展“AI赋能教学改革”系列教研活动，通过示范课创新、专题研讨、实践规划等多维行动，破解“课堂效率提升、实践能力培养、精准教学落地”等核心命题，在教育数字化转型中展现主动求变、积极作为的新时代担当。
理论教学创新：AI赋能激活课堂效能
智能工程学院以基础课程与专业核心课程为突破口，推动AI技术与教学设计深度耦合。在《材料力学》示范课中，机电系刘锋老师课前通过AI动图生成工具制作动态受力过程可视化资源，课中将弯曲切应力、形变等抽象原理，采用实际工程案例深入浅出地讲解，通过“翻转课堂+互动问答”模式，设置实时问答环节，即时捕捉学生困惑点，有针对性地调整讲解节奏。
电子系刘建军老师在《电路分析》教学中深度融合超星智慧平台，课前依据学生预习测试数据，通过AI算法生成“千人千面”预习资料；课中利用平台抢答、分组讨论等功能激活课堂互动，实时采集答题数据标注知识薄弱点；课后自动生成个性化知识点图谱，推送定制化复习方案。
汽车系彭皓老师在《控制工程基础》教学中创设“数学推演+虚拟仿真”双轨模式，以“智能悬架系统PID参数整定”为典型案例，学生在完成理论推导后，通过AI仿真工具同步验证控制策略，对接新能源汽车行业实际工况数据，复杂工程问题解决能力显著提升。
自动化系陈学华老师在《计算机控制技术》课堂上，组织学生借助AI工具开展“基于Z变换的数字控制系统设计”项目，通过分组协作完成算法建模、系统仿真与参数优化，将AI编程接口嵌入课程设计环节。万维宏老师在《电路原理》备课中运用AI生成电路仿真动画，将复杂的电路抽象概念转化为动态演示，打破了传统教学的局限，让学生在实际操作中深刻理解理论知识，同时也为教师们提供了AI赋能教学的鲜活范例。
教研协同推进：集思广益凝聚创新共识
在教研活动中，各系教师紧扣“AI技术如何深度融入教学全链条”展开热烈研讨。机电系聚焦基础课程可视化难题，探索用AI生成动态受力过程动图，让抽象力学原理在数字场景中“立体呈现”；电子系围绕智慧平台数据应用，谋划构建AI驱动的个性化学习闭环，使每个学生都能获得“量身定制”的知识推送；自动化系则将目光投向专业课程的项目化改革，研讨如何让AI工具成为学生的“智能助手”。汽车系教师结合行业前沿，热议如何通过AI技术将智能网联汽车的真实工况“搬”进课堂，让企业最新技术动态与教学案例库实时接轨；物理系团队聚焦精准教学，探讨利用AI实时生成“学情热力图”，像“教学导航系统”般精准定位学生知识薄弱点，实现教学重点的动态调整。从理论课堂的模式重构到实践教学的场景再造，从实验技术的瓶颈突破到学情分析的精准落地，各系在思维碰撞中凝聚改革共识，让AI赋能教学的创新思路在不同学科土壤中生根发芽。
实践教学突破：虚实结合强化工程能力
面对传统实验教学中设备受限、时空约束与安全风险等共性挑战，智能工程学院实验中心正以AI技术为切入点，探索虚实融合的实践教学新路径。汽车与机电实验教研室提出分阶段改革方案，搭建智能实验平台，融合虚拟仿真与实体实验，应用计算机视觉、数字孪生等技术，创新教学模式，开展混合式、自适应、协作式实验教学，逐步缓解“不敢做、做不全”的教学痛点。电子自动化实验教研室尝试引入AI辅助系统，利用虚拟仿真软件生成个性化预习任务，初步实现实验操作数据的自动化采集与分析。针对基础实验资源存在的客观问题，大学物理实验教研室计划打造“AI导学助手”原型，拟通过交互式问答为学生提供实验原理的解析，探索从“被动操作”向“主动探究”的学习模式转变。目前，机械、电子、物理等领域的实验教学改革已形成初步框架，后续将通过教学反馈持续优化技术应用场景。
智能工程学院此次多系联动的AI赋能教学改革实践，不仅在理论课堂、实践教学、实验技术、精准培养四大维度形成可复制的创新范式，形成“一系一特色、一课一方案”的改革矩阵，更通过教研协同碰撞出“AI+教学”深度融合的无限可能。学院将以此次研讨成果为新起点，持续推进三大攻坚任务：一是深化“AI+课程”精准对接，打造一批融知识传授、能力培养、价值塑造于一体的智能示范课程；二是构建“教师+技术”协同发展生态，通过常态化AI教学培训、跨系工作坊、校企联合攻关，培育一支既懂教育规律又善技术应用的“双师型”队伍；三是完善“数据+场景”动态反馈机制，让AI不仅服务于课堂教学，更融入人才培养方案制定、毕业设计指导、职业发展规划等全周期，真正实现教育过程的智能化升级。
