河南工业大学机电工程学院：数智重构课程生态 匠心培育创新人才

在数字化转型浪潮席卷全球、人工智能技术重塑教育生态的时代背景下，高等教育正面临从经验驱动向数据驱动的深刻变革。河南工业大学机电工程学院深耕工程教育领域数十载，以“机械设计制造及其自动化”本科专业为依托，以机械制图课程为试点，率先探索人工智能与教育教学的深度融合路径。

作为面向机械设计制造及其自动化、过程装备与控制工程、智能制造工程等5个机械类专业大一学生开设的学科基础课，机械制图课程承担着培养学生识图绘图能力、塑造工程意识与创新思维的任务。自该课程开设以来，历经“传统板书—多媒体教学—线上线下混合式教学—智慧教学”四个阶段迭代，如今在专业教授团队的引领下，借助人工智能技术构建“师—生—机”三元协同教学生态，形成了可复制、可推广的工程类课程智慧改革范式，为新工科背景下的课程建设提供了生动样本。

资源重构：以多模态智慧体系筑牢教学根基

在传统机械制图教学中，学生常因空间构型思维差异、理论与实践脱节等问题陷入学习困境。为破解这一难题，学院深度践行“学生中心、产出导向”的教育理念，系统性重构课程内容与资源体系。通过建设知识图谱、数字微课、自适应智能题库等多模态资源，实现教学内容的结构化、可视化和动态化管理。

关于重构模块化教学内容，按照“理论→方法→实践→创新”的能力培养路径进行课程内容结构化梳理，建立会识图、能画图、强制造、敢创新的能力进阶式内容模块，精准匹配学生从入门认知到高阶实践的成长路径。

关于建立全景化知识图谱，首先，深度解构模块知识点，厘清其前后置逻辑关系，基于学习通平台建立课程知识图谱，与课程平台的微课及视频、文本、试题、讨论题等资源建立关联，让学生清晰把握知识脉络；其次，建立能力分层目标图谱。按照学生掌握知识或技能内化过程设置各模块的分层能力目标，并据此建立目标图谱；再次，将知识的学习放到解决问题的场景中，从科研课题、工程项目的复杂问题中提取应用型问题，按照问题解决逻辑，建立包含应用、方法、概念三个层次的问题链，关联各模块的重点知识点，由此构建从解决问题的场域通往理论知识学习场域的桥梁。同时，条理化课程思政元素，按照“知识点→事件→任务→思政点”的对应关系，构建“能力进阶，素质同行”的课程思政图谱。

关于多维度融合教学资源，引进西北工业大学国家精品课机械制图，突出基础课服务本校学科发展功能，建立融入先进成图技术、粮机工程案例、课程思政案例的学习通线上课程，并将学生学习成果作为生成性资源纳入案例库，实现师生共生迭代资源。联合兄弟院校主编省“十四五”规划教材《几何画法及机械制图》，立足本校学科特色，从科研成果、校企合作项目中凝练专业制图案例，出版了省“十四五”规划教材《粮油食品机械制图》和《粮油食品包装机械》，为实施校本特色工程案例式教学提供支撑。依托线上课程平台、智慧教室平台、国家虚拟仿真实验共享平台、粮机创新实践平台，构建“云端自学—智慧研讨—虚实体验”三课堂，为学生开展不同形式的学习活动提供匹配学习场景。

场景革新：以双链驱动模式实现靶向教学

学院秉承以学生发展为中心的教学理念，突破传统教学模式的局限性，构建出基于知识图谱的“双链驱动”线上线下混合式教学模式。

线上，通过全景化、可视化的知识图谱吸引学生关注，利用问题图谱创设关联生活、生产、科研实际的线上学习探究情境，将抽象的制图知识与日常生活中的机械结构、行业生产中的粮食装备制造、教师团队的科研课题（如砻谷机料斗优化设计）紧密结合。学生根据问题链引导，围绕具体知识点开展任务式学习，平台实时反馈学习成果，动态生成个人学习路径图谱，让个性化学习从模糊感知变为数据驱动，充分释放自主学习的主动性与针对性。

线下，构建基于知识图谱的“课前→课中→课后”学习任务链驱动式教学模式。课前，学生通过任务链了解课堂活动全过程，明确学习任务和目标。教师通过课前任务获得学习反馈，了解学习难点和堵点，动态调整课中教学方案，让课堂教学更具靶向性。课中任务实现互动翻转、交互内化。教师基于学情数据主导学生强弱结合，进行课中互动翻转，打通课中学生个体差异化学习路径。课后，根据知识图谱对学习数据分析和学生分层建议，布置不同层次的课后任务，开展课后靶向性指导，实现课后指导不泛化、能力提升有阶梯的育人效果。

评价升级：以四全智评机制赋能精准育人

课程评价作为教学改革的指挥棒，其科学性与精准度直接决定育人方向与教学质量。传统机械制图课程以标准化试卷、统一命题大作业为主的评价方式，难以精准衡量学生的工程实践能力与创新思维。为此，团队以全过程评价理论与多元智能评价理论为指导方向，深度融合教育大数据与AI分析技术，构建“四全智评”考核模式，推动课程评价从“单一结果导向”向“过程与结果并重、知识与能力兼顾”转变，真正实现以评促学、以评促教、以评育人的改革目标。

为确保评价体系的精准性与导向性，团队对考核维度与指标进行系统化拆解与精细化设计。将课程“知识掌握、能力提升、素养培育”三维教学目标，逐层分解至“课前预习、课中互动、课后实践、项目创新”等全教学环节，构建了详细的评价指标体系，利用知识图谱的数据分析功能，提高评价的科学性和可实施性。同时，团队依托教育大数据和AI分析技术，为课程构建起“多元主体+人机协同”的教学评价机制。通过图像识别、语音分析、自然语言处理等技术，实时监测课堂行为与学习成效，生成班级与个人学习画像，为教师提供精准教学干预依据，为学生推荐个性化学习路径和资源，建立起“监测—反馈—迭代”的闭环优化机制。

自机械制图课程开设以来，河南工业大学机电工程学院几代教师秉承立德树人、强基固本的教育理念，历经“多媒体开发期”“项目式教学实践期”“线上线下+课程思政实施期”，最终迈入AI赋能智慧教学新阶段。近年来，该课程团队获省教学改革成果特等奖2项、一等奖1项，发表教研论文13篇，主编省级规划教材5部，荣获全国首届机械制图与机械设计教学创新观摩大赛一等奖等多项荣誉。这些成果的取得，不仅是课程团队深耕教学改革的结晶，更是人工智能技术与教育教学深度融合的生动实践。

未来，河南工业大学机电工程学院将始终以新工科建设为引领，深化人工智能在专业课程中的应用。一方面，进一步优化知识图谱、问题图谱的智能化程度，引入大语言模型技术；另一方面，加强与企业的合作，共建智能制造虚拟仿真实验室，引入工业级CAD软件、数字孪生技术，让学生在虚拟工厂场景中开展全流程实践。通过多措并举，为培养更多兼具工程素养与创新能力的时代新人注入强劲动能。