人工智能（AI）技術的快速發展為工程實踐教學提供了新機遇，其數據驅動、智能化特點能夠有效彌補傳統教學的局限性。通過將AI技術融入專創融合的教學體系，可激發學生創新興趣、優化教學設計、提升實踐能力。本研究聚焦AI驅動的工程實踐教學對策，結合政策導向，探索如何通過智能項目設計、數據驅動教學、實踐&&建設、教師能力提升及産學協同，系統解決工科生跨學科應用能力不足的問題，為培養適應新質生産力需求的高素質工程人才提供理論與實踐依據。
（一）智能項目激發創新興趣，跨學科任務培育應用能力
在專創融合背景下，智能項目設計是激發工科生創新興趣、培養跨學科應用能力的重要途徑。通過引入AI技術，可開發跨學科項目，如基於AI的智能製造優化或智慧城市規劃，涵蓋機械、電子、計算機等多領域知識，引導學生在真實場景中理論應用。項目設計需貼合實際工程需求，融入大數據分析、機器學習等技術，鼓勵學生通過團隊協作解決複雜問題。例如，設計智能物流系統項目，要求學生整合傳感器數據與AI算法，優化配送路徑，從而提升系統思維能力。此外，可通過虛擬倣真技術模擬工程環境，讓學生在低成本、高安全的條件下反復試驗，增強實踐經驗。校企合作可引入企業真實案例，確保項目的前沿性與實用性，激發學生對跨學科學習的興趣。競賽機制的引入，如AI創新挑戰賽，也能通過獎勵驅動學生主動探索，提升解決實際問題的能力。通過此類項目，學生不僅掌握專業知識，還能培養跨學科思維與創新能力，為未來職業發展奠定基礎。
（二）數據驅動優化教學設計，專創融合強調綜合素養
數據驅動的教學設計通過AI技術精準分析學生學習行為，優化專創融合的教學效果。利用AI學習分析工具，可實時收集學生在課程、實驗及項目中的表現數據，如完成時間、錯誤率及團隊協作情況，從而識別學習難點與能力短板。基於此，教師可動態調整教學內容，設計個性化任務，如為算法基礎薄弱的學生提供額外的數據結構模塊練習。專創融合強調綜合素養，AI可通過智能推薦系統為學生匹配跨學科資源，如將機械工程與AI算法結合的案例教學，培養學生整合知識的能力。此外，數據驅動的評估體系可取代傳統單一考試，採用多維度指標，如項目完成質量、創新性及團隊貢獻度，全面衡量學生綜合能力。校內可建立數據驅動的教學管理&&，整合課程、實驗與競賽數據，形成學生能力畫像，為教學優化提供依據。通過數據驅動的精準教學與專創融合的綜合培養，學生跨學科應用能力與創新素養得以顯著提升。
（三）實踐&&煉解決能力，AI工具促創新思維提升
構建AI驅動的實踐&&是提升工科生跨學科問題解決能力的重要舉措。智能實踐&&可整合虛擬實驗室、雲計算資源及AI開發工具，模擬真實工程環境。例如，基於AI的數字孿生&&可讓學生設計並優化智能製造流程，通過實時反饋調整方案，培養解決複雜工程問題的能力。&&需支持跨學科任務，如結合物聯網與AI的智慧農業項目，學生需綜合運用傳感器技術、數據分析及算法優化，強化系統思維。此外，AI工具如自動代碼生成器或智能設計軟體可降低技術門檻，讓學生聚焦創新思維的培養，而非陷入繁瑣的編碼細節。&&還可嵌入創新訓練模塊，如通過強化學習算法引導學生探索多種解決方案，提升創造力。校企共建的實踐基地可提供真實案例與資源支持，確保學生在&&上的實踐貼近産業需求。通過多場景、多任務的實踐鍛煉，學生的問題解決能力與創新思維得以全面提升。
（四）教師賦能強調數智素養，精準指導助力教學優化
教師的數智素養直接影響AI驅動工程實踐教學的效果。需通過系統培訓提升教師在AI技術與專創融合教學中的能力。培訓內容應包括AI基礎知識、數據分析工具使用及跨學科教學設計，如利用AI&&分析學生學習數據、設計個性化教學方案等。高校可組織教師參與企業實踐，了解AI在工程領域的最新應用，確保教學內容與産業接軌。此外，建立教師數智素養評估體系，定期考核其在AI工具應用、跨學科項目指導等方面的能力，激勵教師持續學習。精準指導是教學優化的核心，教師可利用AI分析學生學習路徑，識別能力短板，制定針對性指導方案，如為編程能力較弱的學生提供額外AI算法訓練。跨學科教研團隊的組建也至關重要，機械、計算機等領域的教師協同設計課程，打破學科壁壘。通過提升教師數智素養與精準指導能力，專創融合教學的質量得以保障，學生跨學科應用能力顯著增強。
專創融合下AI驅動的工程實踐教學為解決工科生跨學科應用能力不足提供了系統路徑。通過智能項目設計、數據驅動教學、實踐&&建設、教師能力提升等，學生不僅掌握專業知識，還能在跨學科場景中靈活運用AI技術，解決複雜工程問題。未來，高校應進一步深化校企合作、優化資源配置等，以培養適應新質生産力需求的高素質工程人才。
（作者：周仁娟，蒙麗莉；廣西科技師範學院）
【基金項目】本文係：專創融合視角下培養工科生解決複雜工程問題能力的教學改革研究與實踐(編號: 2023JGA367)
