AI赋能下的电工电子技术课程教学

侯莹莹

陕西省水利技工学校

邮编：713702

摘要：伴随着人工智能技术的迅速发展，人工智能技术被应用到工科专业课程改革当中，已经成为促进工科专业课程改革的主要推动力。电工电子技术课程属于工科专业基础课，长久以来一直存在着内容繁杂、实验条件有限、学生个体差异大的教学难题。将AI技术融入到电工电子技术课程的教学当中，可以促使教学模式朝着智能化方向转变，利用AI仿真平台创建起虚实相融的实验环境，依靠智能自适应系统达成个性化学习路径的设计工作，进而加强学生们的工程实践能力和创新素质。

关键词：人工智能；电工电子技术；虚实融合；自适应学习；课程教学改革

引言：电工电子技术是工科类专业学生必须修读的必修专业基础课，包括电路分析、模拟电子技术、数字电子技术等主要的知识模块，理论性较强，实践要求高。但是传统的教学模式存在着课堂讲授单一、实验资源缺乏、不能适应学生个体差异等弊端，从而影响到课程教学质量的全面提高。近些年来，人工智能技术在教育领域里不断深入渗透，给解决上面的问题赋予了新的想法和办法。积极探索AI赋能途径，促进电工电子技术课程教学创新，有重大的理论价值和实践意义。

一、AI赋能电工电子技术课程教学的意义

（一）推动课程教学模式的智能化转型

传统的电工电子技术课程教学是以教师讲授、学生接受为主的方式进行的，教学互动性差，不能调动学生的学习积极性。AI技术的出现从根本上改变了被动的局面。一方面，AI驱动的智能教学平台可以实时收集课堂数据，对学生的学情进行分析，给教师提供准确的教学决策支持；另一方面，利用自然语言处理、机器学习技术，智能问答系统可以在课后不断回答学生的问题，扩大课堂教学的时间和空间范围^[1]。同时AI技术可以把抽象的电路原理变为可视化的动态仿真模型，把复杂的知识直观地展示出来，大大减轻了学生认知负担。这系列变革促使电工电子技术课程由原来的“单向传授”转变为现在的“智能互动”，完成了教学模式的深层次转型和升级^[2]。

（二）提升学生工程实践能力与创新素养

电工电子技术课程的主要目的就是培养学生的实际工程问题解决能力，但是传统的实验教学由于实验器材的数量、实验场地的大小以及安全操作的要求等原因，学生的动手实践的机会很少。AI赋能教学环境的创建，极大地拓宽了学生工程实践的范围和深度。学生在虚拟环境里可以反复进行电路设计、参数调节、故障排查这些工程实践操作，不受时间、设备限制^[3]。更重要的是，AI技术可以给学生留出开放的探究空间，在仿真环境中让学生大胆地去尝试、主动地去创新，从而通过“试错-反思-改进”的过程来培养学生的工程思维和创新意识。长期生活在这样的智能学习环境里长大的学生，他们的工程实践能力和创新素养会得到系统的提高，更符合未来工程技术岗位的实际需要。

二、AI赋能电工电子技术课程教学的策略

（一）AI仿真平台驱动的虚实融合实验教学

在电工电子技术课程中，实验教学是检验和加深理论知识的重要环节，但是由于受制于设备资源少、实验风险大等现实原因，传统的实验教学不能很好地满足学生实践操作和自主探究的要求。AI仿真平台的使用，给创建虚实结合的实验教学体系赋予了有效的办法。教师可带领学生先在AI仿真环境中设计并预做实验方案，系统会即时发现电路连接错误、参数设置不妥等状况并给出立即回应和引导意见，接着学生就会转入到真实的实验室去开展验证性实验，如此就能达成虚拟仿真是真实操作的有机结合。这样一种“先虚后实、以虚促实”的教学模式，既很好地降低了真实实验中出现的操作失误率，又让学生在充分的试验和探索中加深了对电路原理的理解，进而整体上提高了实验教学质量以及学生的工程实践水平。

例如，在《半导体二极管》这节课的时候，教师利用Multisim仿真平台把二极管的单向导电性、伏安特性曲线等主要知识点转化为可以交互操作的仿真实验任务。课前教师在平台上提前设置正向偏置和反向偏置两个实验电路，让学生自己调节电源电压、读取电流表读数，在仿真环境中观察二极管导通、截止特性变化的过程。AI系统在操作过程中对每一个学生操作的路径以及数据进行实时追踪，可以自动识别出连接极性错误等各类问题，并且给出相应的提示，例如电流方向不正确的时候，会提示学生检查二极管正负极的接线是否正确。虚拟实验结束之后，教师带领学生到实验室中用真实的二极管元件搭建相同的电路，并做实测，将实测数据同仿真数据加以比较分析，进而促使学生去思考理想仿真模型和实际器件特性之间存在的差别产生原因。整个教学过程由虚拟建模到真实验证步步为营，学生在不断的操作、对比、分析中加深了对理论的理解，又提高了工程实践的能力。

（二）智能自适应系统支持的个性化学习路径设计

电工电子技术课程的学习者在数学基础、物理知识储备、工程经验等各方面存在着较大的差别，统一的教学进度和内容安排很难适应各个层次学生的学习需求。智能自适应学习系统会不断地收集并分析学生的各种学习行为数据，从而可以对每个学生的学习弱点和学习速度做出动态的判断，并且可以为每个学生量身定做一条个性化的学习路线。根据诊断结果，系统给不同的学生推送相应的认知水平的习题和资源，从而达到因材施教的效果。教师可以利用平台的数据看板实时了解全班的学习情况，准确找到共性难题，进而改进课堂教学的重点，把有限的课堂时间集中到学生最需要突破的问题上，较好地克服了传统教学“一刀切”的弊端，使各个基础的学生都能在适合自己的速度下取得有效的进步。

例如，在《半导体三极管》这节课时，教师用智能自适应平台对学生进行学情诊断。平台以包含三极管结构识别、工作状态判断（截止、放大、饱和）、基本参数计算的前测题组为依托，对学生掌握情况进行自动分析，将学生分成基础薄弱、基本掌握、能力较强三个层次。基础薄弱的学生先推送三极管内部结构图解及工作原理动画，使学生形成对三极管基本感性的认识；对已经基本掌握的学生推送共射极放大电路的仿真搭建任务，通过操作实践加深对三极管的理解；对有学习能力的学生推送三极管开关特性拓展分析案例，激发学生的探索研究兴趣。课堂上教师根据平台反馈的全班学情报告把教学重点放在了普遍失分的三极管工作状态判断这一难点上，其他的由学生按照自己的途径去完成。分层推进、精准施教的教学方式，使每个学生都能在合适的挑战下完成知识的建构，从而大大提高课堂教学的针对性和实效性。

结语

AI赋能电工电子技术课程教学属于推进工科专业课程教学改革的有力举措。利用AI仿真平台创建虚实融合的实验教学体系，依靠智能自适应系统达成个性化学习路径的设计，可以很好地解决传统教学实践中实践资源缺乏、因材施教困难等问题，从而有效地提高学生工程实践能力和创新素养。随着AI技术不断发展，它在电工电子技术课程中应用范围将会越来越大，教师要积极面对技术变革，不断探寻人机协同的新式教学模式，为培育出高素质工程技术人才而努力。

参考文献

[1]王亚梅.信息技术与中职电工电子技术课程教学的结合策略[J].中国新通信,2025,27(13):74-76.

[2]智凌云.基于OBE理念的电工电子技术课程教学探索实践[J].北华航天工业学院学报,2025,35(4):41-43.

[3]李谦.中职电工电子技术课程教学策略研究[J].新潮电子,2024,(6):235-237.

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