《中国海洋工程科技2035发展战略研究》提出建设海洋强国是我国重要的长期发展战略目标｡目前,我国尚处于探索和开发海洋的初步阶段,一场以开发海洋为标志的“蓝色革命”正在全球兴起,加快海洋强国建设,提升海洋开发面临国际争端的应对能力,确保我国在百年未有之大变局中稳健航行成为当务之急[1]｡在这一背景下,人才尤其是掌握前沿科技的工程技术人才,成为了推动海洋事业发展的关键力量｡强化人才储备,特别是针对船舶与海洋工程领域的高质量科技人才培养,被赋予了前所未有的重要性,是强化海洋强国战略技术储备的首要任务[2]｡

船舶与海洋工程专业在全球经济､科技发展以及海洋资源开发利用中占据着举足轻重的地位｡它不仅是国家海洋战略的重要支撑,也是推动国际航运､海洋工程､海洋能源､海洋环境保护等领域发展的关键力量｡通过培养具备船舶设计､建造､维护管理以及海洋工程结构研发设计等方面专业知识与技能的人才,船舶与海洋工程专业为构建安全､高效､绿色的海洋交通体系,促进海洋资源的可持续利用,以及维护国家海洋权益做出了重要贡献｡

当前,世界范围内新一轮科技革命和产业变革加速进行,综合国力竞争愈加激烈,人工智能(ArtificialIntel-ligence,AI)技术已经渗透到各个行业,高等教育领域也不例外｡AI技术在高等教育中发挥着日益重要的作用,它通过个性化学习路径规划､智能辅助教学､虚拟实验室与仿真教学､在线学习与远程教育以及教育数据分析与决策支持等多个方面,为学生提供了更加高效､灵活和个性化的学习体验,同时也为教育工作者带来了前所未有的教学便利与资源支持｡随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,AI技术将在高等教育中发挥更加重要的作用｡

在“中国制造2025”战略背景下,根据新工科建设的要求深化信息技术与传统工科的交叉融合刻不容缓,人工智能和船舶与海洋工程专业的深度融合已成为不可逆转的趋势[3-4]｡面向未来技术和产业发展的新趋势和新要求,传统的人才培养方法已不能满足现阶段船舶与海洋工程专业人才培养的要求,必须紧跟行业发展潮流,不断改革创新,实现从学科导向转向以产业需求为导向,从专业分割转向跨界交叉融合,才能培养造就一大批多样化､创新型船舶与海洋工程专业卓越工程科技人才,为我国海洋强国建设提供智力和人才支撑｡本文旨在探讨基于AI技术的船舶与海洋工程专业教学改革与探索,以期为该专业的教学质量和人才培养提供新的思路｡

一、传统船舶与海洋工程专业教学存在的问题

传统船舶与海洋工程专业教学主要依赖课堂讲授与实验实践等手段,学生积极性不高,教学质量无法保障｡随着科技的进步和行业需求的变化,传统船舶与海洋工程专业教学体系中存在的问题日益凸显,主要包含教学内容､教学模式､教学评价三个方面｡

(一)教学内容与行业需求存在偏差

在传统船舶与海洋工程专业教学内容中,理论力学､材料力学､结构力学等力学课程占较大比重,理论教学往往侧重于书本知识的传授,学生获取了较多的理论知识,但行业的实际工程实践内容较少,忽视了对学生实践能力和创新能力的培养,理论知识应用于工程实际的能力有所欠缺;新工科建设要求工科专业根据产业需求建专业,注重学科交叉融合,船舶与海洋工程目前已发展成为集合结构､机械､自动化､控制､电力､计算机和信息等不同学科和领域相关知识与技术的综合新型工程学科,传统以单一学科为主的教学内容愈发局限,缺乏对相关学科知识的吸纳和融合,难以培养掌握并融会贯通多学科知识的行业需要的复合型创新人才[5];随着科技的快速发展,船舶与海洋工程领域的新技术､新工艺层出不穷,但传统教学往往难以及时跟进,导致课程内容更新滞后,难以满足行业发展的需求;同时,多数高校专业教师同时承担科研与教学双重任务,教师重科研轻教学的现象屡见不鲜,教师的精力不愿向教学倾斜,导致专业教育潜力挖掘不够,限制船舶与海洋工程专业教学内容,导致教学质量下降[6];课程思政建设的好坏直接影响未来专业人才培养的成败,课程思政的教学内容､教学方法缺乏统一的标准,且教学人员缺乏思政经验,造成教学效果事倍功半,甚至影响原本的专业教学[7]｡

(二)教学模式守旧

目前,船舶与海洋工程专业的本科教学依然存在很多传统的“填鸭式”教学,过度依赖讲授式教学,学生往往处于被动接受知识的状态,没有主动探索和思考的机会,教学缺乏互动性和启发性,难以激发学生的学习兴趣和主动性,导致学生参与度不高,抬头率下降,学生学习效果较差;由于实验设备和场地限制,教学实验部分以演示教学的形式进行讲授,同时实验时间有限､资源有限､工况有限,存在学生实验操作机会较少､安全隐患较大､运行维护成本高和课程覆盖率较低等不足,学生无法将所有知识在实践中得到实验验证[8]｡

(三)教学评价不完善

传统的教学评价往往过分依赖考试成绩作为评价标准,忽视了对学生综合素质､创新能力､实践能力等多方面的考量,难以全面反映学生的学习成果和潜力;传统的教学评价模式中反馈机制不够健全,学生难以及时获得有效的学习反馈,从而影响学生的学习积极性和效果;传统的教学评价往往侧重于结果评价,即对学生最终的学习成果进行评价,而忽视了对学生学习过程的评价,这种评价方式无法全面反映学生在学习过程中的努力､进步和困难,也无法为教师提供有针对性的教学指导;传统的教学评价的主体通常局限于教师,而学生､企业､行业专家等多元评价主体的声音往往被忽视,单一的评价主体难以保证评价的客观性和全面性,也无法满足社会对船舶与海洋工程专业人才多样化的需求;部分高校设置学生评教环节,由学生为教师的教学质量进行评价,但评价系统不够智能,存在恶意评价或者随意评价的现象,导致评价结果有失精准｡

二、AI技术在船舶与海洋工程专业教学中的尝试与思考

当前,国内外正处于人工智能赋能教与学发展的转型期,同时也是人工智能技术研发的关键期,推动人工智能与教育深度融合已成为全球持久的战略布局｡面对如火如荼的第四次工业革命的巨大浪潮,若想站稳脚跟必须迎合时代发展培养未来需要的复合型创新人才｡船舶与海洋工程专业作为关系国防安全的工科专业,其智能教学改革是时代发展的必然趋势,也是高等教育发展的内在要求,具有非常重要的教育意义｡

(一)课程的AI智能设置

1构建智能化教学内容

充分利用大数据和人工智能技术,建立学生学习行为与能力评估的综合数据库;通过持续收集并分析学生的学习进度､成绩表现､兴趣偏好等数据,为每位学生提供个性化的学习路径和推荐资源,实现教学内容的精准推送和动态调整;积极引入船舶与海洋工程领域的最新智能化技术成果,如智能船舶技术､海洋工程智能技术装备､海洋工程远程监控与自主维护系统等等;智能动态抓取前沿技术成果,动态优化课程体系,生成动态培养目标,注重理论应用实际,将力学知识通过案例分析､专题讲座等形式实际应用到海洋结构分析中,将理论知识落实到实际工程,培养学生解决工程实际问题的能力,促使学生及时了解行业动态和技术前沿,激发学生学习兴趣和创新思维｡

2构建工程案例智能图谱

利用人工智能技术,构建全面覆盖､智能互联且持续优化的船舶与海洋工程专业工程案例图谱,深度融合多源数据采集与预处理技术,确保案例数据的全面性和准确性;通过先进的实体识别与关系抽取算法,构建出复杂而精细的知识网络,实现案例之间的智能关联与知识互补;利用可视化分析工具和智能推荐系统,为学生提供直观､个性化的知识服务体验;采用动态更新机制,紧跟行业发展趋势,及时吸纳新技术､新案例,确保案例图谱的时效性和前沿性｡工程案例图谱面向行业､高校开放共享,为行业学者､工程技术人员提供学习渠道,促进行业发展,为海洋强国战略的实施奠定技术基础｡

3构建多学科交叉融合知识图谱

针对船舶与海洋工程专业本科生,明确多学科知识领域,抽取交叉融合知识点,构建多学科交叉融合知识图谱,培养掌握并融会贯通多学科知识的行业需要的复合型创新人才;针对船舶与海洋工程专业教师,深入挖掘船舶与海洋工程领域专业教学内容,实时更新行业动态,融合最新技术,抓取相关学科知识点,构建涵盖专业知识与多学科交叉的智能知识图谱,深度分析图谱数据,挖掘知识关联关系,为教师授课方向与内容提供决策支持｡

4融合课程思政建设

运用AI技术对学生思想动态进行精准分析,设计个性化思政教育方案,提高思政教育的针对性和实效性;将智能技术､专业教学､思政建设有机融合,如通过虚拟仿真技术模拟海洋工程实际场景,使学生在实践中学习理论知识的同时深刻理解思政元素;运用AI技术建设智能教学平台与思政智能知识图谱,基于“三全育人”理念构建船舶与海洋工程专业思政教学模式,实现线上线下相结合的混合式教学模式,丰富思政教育资源,增强学生学习兴趣[9];加强教师队伍建设,提升教师的人工智能技术素养和思政教育能力,确保课程思政的高质量实施,有效促进船舶与海洋工程专业课程与思政教育的深度融合,培养具有家国情怀､国际视野和创新能力的高素质人才｡

(二)教学模式的AI智能尝试

1虚拟仿真实验平台的智能应用

针对船舶与海洋工程专业的实践性特点,加强实践教学环节的设计与实施｡利用AI技术建立虚拟仿真实验平台,搭建多样化的海洋环境､船舶建造过程､海洋工程结构建造过程和海洋平台生产场景等等,模拟实体实验室不能完全重现的实验场景,极大降低实验成本,提高实验安全性;应用大数据智能技术,研发随机实验工况,模拟不同实验场景,确保实验覆盖全体学生,包络全部实验工况;开展虚拟实验竞赛,使学生进行沉浸式实验,为学生提供丰富的实验机会,塑造学生创新能力,激发学生的参与热情,增强其团队协作､亲自动手和解决实际问题的能力[8];利用AI技术,促使虚拟仿真实验平台进一步实现智能化､自适应的实验设计,根据学生的学习进度和能力水平动态调整实验难度和复杂度,确保每位学生都能获得最适合自己的实验体验｡

2开放共享的智能设计

利用AI技术打破地域限制,构建全国乃至全球范围内的船舶与海洋工程教育资源共享网络,进行高校之间､高校与企业之间的资源开放共享,不仅可以实现教育资源的均衡分配,提高全国高校育人质量,还能实现高校与企业之间的无缝对接,让学生更早地接触到行业前沿技术和实际需求,为未来的职业发展奠定坚实基础;创新虚拟学习社区或平台,为师生､生生之间的学习交流提供便利,集成多种交互功能,如在线讨论､心得分享､问题解答等,让学习不再局限于课堂之内,而是延伸到日常生活的每一个角落,增强学习过程中的互动性与针对性,提升学生学习效率[10];充分利用AI技术,通过自然语言处理､情感分析等技术手段,自动识别并推荐相关的在线学习资源和在线学习伙伴,帮助学生更快地找到解决问题的思路和方法,提升学生学习效率｡

3自动化教辅工具的智能应用

在船舶与海洋工程专业的本科教学中,专业教师的工作主要涵盖科研与教学两个方面,科研工作负担往往较重,教学工作中的备课､作业批改､出题､阅卷等环节占据大量时间,教学效果受到影响,充分利用人工智能技术,开发自动化教学辅助工具,如智能备课系统､智能批改作业系统等,减轻教师工作负担,使专业教师有更多的时间和精力投入到教学质量的提升上,从而保障教学质量;建立学生全过程智能监测系统,探索多元化过程评价方法,实时反馈授课效果,帮助教师更好地了解学生的学习状况和需求,迅速调整授课策略,优化教学内容与课程时间结构;借助人工智能的实时监控､数据采集和精确分析,建立人脸表情与坐姿形式数据库,实时监督反馈学生听课状态,智能分析判断学生课堂知识接收程度,构建科学动态学生智能监测体系,教师根据反馈数据调整教学策略,提升教学效率

4混合式教学的智能应用

利用AI技术,辅助混合式教学的智能开展,重新定义教师与学生的角色关系,充分利用各类教学资源平台､微课､慕课和翻转课堂等,通过AI技术为学生提供丰富的学习资源和互动平台,帮助学生实现线上线下的无缝衔接,激发学生学习主动性,提高学习效率;在这一模式下,教师不再仅仅是知识的传授者,而是转变为学习的引导者和促进者,教师负责设计富有启发性的学习任务,搭建多样化的学习平台,并为学生提供必要的指导和支持,而学生则成为学习的主体,他们需要在教师的引导下,主动探索知识,积极参与讨论,勇于提出问题和见解｡

(三)教学效果的AI智能评估

1教学数据智能收集与处理

利用先进的信息技术工具,如物联网设备､学习管理系统和移动应用等,全面收集学生在学习过程中的各种数据,包括学习行为数据(如观看视频时长､互动频率､作业提交时间等)､课堂表现数据(如参与度､注意力集中度)以及教师授课视频和互动记录;通过自然语言处理和图像识别等技术,对这些数据进行清洗､标注和结构化处理,以确保分析的数据质量和准确性｡

2智能反馈与迭代机制的构建

依托智能收集的教学数据,利用AI技术建立有效的反馈与迭代机制｡定期收集学生､教师及行业专家的意见和建议,对课程内容､教学方法和评价体系进行持续优化和改进,利用数据挖掘技术,对学生的学习行为和成效进行深入分析,为教学决策提供科学依据,不断提升课程质量和教学效果;利用人工智能技术,构建学生课堂表现及作业数据库,智能分析计算学生平时成绩,结合期末考试成绩智能计算总成绩｡

3个性化学习效果图谱智能构建

增加时间维度,依托智能收集的教学数据,利用AI技术构建个性化学习效果智能图谱,基于学生个体､班级､专业三个维度精准分析课程全部知识点的学习效果,推送学生学习的难点与易错点,针对学生个体､班级､专业三个维度建立个性化教学与自主学习策略,对难点重点教学资源进行精准推送,提升学生学习效果;利用智能技术,设定学习计划,实时监控学生学习效果与学习进程,建立基于时间变化的学生个体､班级､专业三维度学习效果数据库,智能监控是否偏离计划并实时提醒,督促学生､教师保质保量地完成课程的学习与教学;结合船舶与海洋工程专业各模块知识图谱,智能分析各模块学生的知识接受度与兴趣点,结合教学目标,利用人工智能技术,合理优化期末考试试卷结构,结合人工智能技术生成平时成绩,得到合理优化的期末成绩｡

4智能评价系统应用

利用人工智能技术构建智能评教系统,自动识别过滤恶意或不正当评价,确保对教师教学的全方位评价的客观性,监督教师教学,保障教学质量;利用智能评价技术,通过在线测试､在线作业､学生互评等方式开展多元化评价,更加客观公正地反馈学生学习情况与教师教学效果;分析学生解答过程与解题思路,检测学生解题错误模式,提供及时反馈,纠正学生错误,帮助教师及时了解学生学习效果,从而调整教学策略[11]｡

三、结束语

随着经济全球化的不断深入,技术全球化也在持续推进,AI技术已经逐步渗透到各行各业｡古人说:“敬教劝学,建国之大本;兴贤育才,为政之先务｡”船舶与海洋工程专业作为涉及国防安全的特色专业,其专业教学必须顺应时代潮流,积极开展智能教学改革,培养满足未来技术和产业发展要求的卓越工程智能科技人才｡本文全面剖析了传统船舶与海洋工程专业教学存在的问题,从课程的AI智能设置､教学模式的AI智能尝试､教学效果的AI智能评估三个方面提出建议,为高等院校本科教学与AI技术的有效融合提供参考借鉴｡

参考文献:

[1]中国海洋工程科技2035发展战略研究[J].中国工程科学,2017,19(1):108-117.

[2]建设海洋强国背景下船舶与海洋工程专业实践教学系统[J].中国现代教育装备,2024(13):37-39.

[3]“新工科”建设行动路线(“天大行动”)[J].高等工程教育研究,2017(2):24-25.

[4]“新工科”建设复旦共识[J].高等工程教育研究,2017(1):10-11.

[5]张敏,袁文永,孟珣.建设海洋强国战略背景下船舶与海洋工程专业课程体系改革探索——以中国海洋大学为例[J].大学,2022(35):37-40.

[6]庄一凡,吴德烽.基于科教融合与人工智能的船海人才培养探索[J].集美大学学报(教育科学版),2021,22(4):59-62.

[7]姚熊亮,武国勋,杨娜娜.船舶与海洋工程专业课教学中的课程思政探索[J].教育教学论坛,2023(47):177-180.

[8]常海超,冯佰威,詹成胜.船舶与海洋工程专业虚拟仿真实验平台建设及教学策略探究[J].高教学刊,2023,9(16):114-117.

[9]徐万海,周丽丹,杜尊峰.基于“三全育人”理念的船舶与海洋工程专业思政教学改革探索[J].高教学刊,2024,10(20):71-74.

[10]褚如心.生成式人工智能赋能高等教育发展的应用､风险及破解之道[J].青年学报,2024(4):60-66.

[11]赵彤.教育数字化背景下高校教学发展内涵与路径[J].黑龙江教师发展学院学报,2024,43(8):1-9.

基金资助:2023年天津市教委颁布教改项目“船舶与海洋工程与智能化深度融合创新型人才培养模式改革与实践”(B231005632);

文章来源:徐万海,周丽丹.基于AI技术的船舶与海洋工程专业教学改革与探索[J].高教学刊,2025,11(04):21-24.