摘要：随着人工智能与数字孪生技术的快速发展，其在教育领域的融合应用正逐渐成为推动教学改革的重要力量。本文以高校嵌入式系统（基于Linux 系统）实践课程为研究对象，探讨在“AI+数字孪生”技术赋能下的教研改革路径。通过分析当前嵌入式系统实践教学中存在的设备成本高、实验风险大、学生动手机会有限等问题，提出构建虚拟实验平台、设计智能化教学活动、实现数据驱动教学优化等改革策略，旨在提升学生的实践能力与创新素养，推动高校实践教学模式的智能化转型。

关键词：AI；数字孪生；嵌入式系统；实践课程；教研改革

引言

嵌入式系统作为信息技术领域关键课程，其实践教学环节对培养学生工程能力与创新思维有着不可替代之效用。传统的嵌入式系统实践教学普遍面临硬件设备投入庞大、实验环境受限、教学内容更新滞后等困境，特别是在以Linux 系统为代表的高阶嵌入式开发方面，学生在有限条件下往往很难获得充足的动手实践机会。人工智能与数字孪生技术的兴起为教育数字化转型开启了新的契机，AI 技术可达成学习过程的智能剖析与个性化干预，数字孪生凭借构建高保真虚拟实验环境，切实降低实验成本及风险。基于此情形，探索“AI + 数字孪生”赋能时的嵌入式系统实践课程教研改革思路，具备理论层面的价值，也对推动高校实践教学朝着高质量方向发展具有现实意义。

一、AI 与数字孪生技术在嵌入式系统实践教学中的应用基础

（一）国内外技术融合教育应用现状

AI 与数字孪生技术在工程教育、虚拟仿真实验等领域展现出广阔的应用前景。国外多所高校已试着把数字孪生技术运用到机械、电子等专业的实践教学中，创设虚实互嵌的教学情境；近年来国内也稳步推进智慧教育平台建设工作，但在嵌入式系统等专业课程中的深度融合还在初始阶段，按照现有研究，技术融合可有效增强学生的学习沉浸感及操作能力，为实践教学改革提供了关键借鉴。

（二）技术赋能教学的内在机制与优势

AI 和数字孪生技术的结合，通过构建高度仿真的嵌入式Linux 开发环境，仿真实际硬件操作流程，削减设备依赖与实验风险[1]。AI 系统能实时采集学生学习行为数据，开展知识掌握程度及技能薄弱环节剖析，且给出个性化学习路径建议。数字孪生平台支持学生反复实施调试与验证，增进其对系统整体架构和运行逻辑的把握，以此提升综合实践能力。

（三）当前实践教学中存在的主要问题

尽管技术蕴含巨大潜力，不过当前高校在嵌入式系统实践课程方面，依旧存在教学资源分布不均衡、实验内容与行业需求脱节、学生参与程度不高等一系列问题。部分学校因经费约束无法配备完整的嵌入式开发平台，导致学生实践机会变得有限；在传统教学模式的范围内，教师难以实时把控每位学生的学习进度，缺少精准的针对性指导。这些问题的存在现状，体现了推进技术赋能教学改革的紧迫性与必要性。

二、基于AI 与数字孪生的嵌入式系统实践课程改革路

（一）构建虚实融合的嵌入式实验教学平台

在数字孪生技术助力下，以Linux 系统为核心的嵌入式开发环境可搭建高保真虚拟实验平台，完成从内核编译、驱动开发直至系统调试的全流程虚拟化操作。该平台要冲破传统实验时空上的束缚，实现多终端接入，利用可视化界面直观呈现系统运行状态及数据流向，提升学生对系统的理解水平。在技术架构方面，平台集成 QEMU 等虚拟化工具去模拟ARM 架构环境，并借助容器技术达成实验环境的快速部署及资源隔离。平台要深度结合AI 辅助模块，通过行为分析算法实时追查学生操作轨迹，精准识别知识盲点并推送定制化学习资源。学生遭遇编译错误或系统异常时，AI 诊断引擎能按照历史数据匹配解决途径，给出具有针对性的调试建议，组建起“操作－反馈－优化”的闭环学习机制。这种虚实整合的教学平台大幅削减硬件采购开支，更能借助可重复的实验过程培育学生系统级调试能力，为嵌入式 Linux 开发教学增添创新支撑。

（二）设计以学生为中心的智能化教学活动

处于教学实践内，应系统谋划以项目驱动为主线的智能化教学活动。以数字孪生平台为核心教学载体，例如针对智能家居、工业互联网等典型应用场景，制订贯穿嵌入式Linux 开发全流程的综合作业，需学生凭借虚拟平台完成从需求分析、内核配置到应用程序部署的一整个开发周期[2]。在协作学习阶段，借助 AI 行为分析系统实时收集小组讨论记录、代码提交频率及调试过程数据，依靠社会网络分析评判团队协作效率，自动生成含有任务分配优化与沟通模式改进的个性化建议报告。结合强化学习算法构造自适应挑战机制，按学生能力水平适时调整项目难度，比如为进阶学生增设设备树配置、实时性优化等拓展任务。这类智能化教学活动不仅可激发学生的主动探索精神，更借助沉浸式项目实践练就其系统思维及工程协作能力，达成知识传授与能力培养的有机结合。

（三）建立数据驱动的教学评估与优化机制

要构建基于多源数据融合的教学评估体系，通过 AI 学习分析引擎持续采集涉及学生实验完成度、错误类型分布、调试用时等过程性数据。在数据分析方面，运用聚类算法找出共性学习难点，利用关联规则挖掘不同知识模块掌握情况的相关性。在个性化教学方面，凭借时序分析模型可追踪个体学习轨迹，预先推测可能出现的知识断层并实施干预举措。教师端应构建可视化教学驾驶舱 以动态形式呈现班级能力图谱与教学重点，为教学节奏、内容深度的调整提供根据[3]。同时搭建起教学效果反馈闭环，用平台采集的异常操作数据推动实验设计优化，比如针对高频错误之处开发专项训练模块，依照学生接受度迭代案例库的更新。这种借由数据驱动的评估机制精准监测了教学过程的开展，更架构起“数据采集 - 分析洞察 - 教学干预 - 效果评估”的持续改进闭环，引领嵌入式系统实践教学朝着精细化、智能化前行。

总结：“AI+数字孪生”技术为高校嵌入式系统实践课程教学改革开拓了新思路与新途径。通过构建虚拟实验平台、设计智能化教学活动、建立数据驱动的教学优化机制，能有力突破传统实践教学中资源与时空的限制，提高学生的参与程度、实践能力与创新素养。在未来，伴随技术更趋成熟与教育理念深度交融，有望将改革路径推广至更多专业课程，促使高校实践教育朝着智能化、个性化、高效化方向稳步前行。

参考文献：

[1]邬小林,余华清,张集彩,等.数字化转型赋能电子信息类专业实验教学平台建设研究[J].湖北工程学院学报, 2025, 45(3):73-77.

[2]李璐颖,陈平,王兴建,等.面向数字孪生的智慧校园研究与设计[J].通信学报, 2024, 45(S2):215-22

[3]刘心宜.基于CDIO 的地方高校嵌入式系统仿真实验室建设[J].计算机应用文摘, 2023, 39(12):38-40.