摘要：随着人工智能（AI）与数字化技术的快速发展，职业教育正经历深刻变革。本文聚焦中职数控专业，探讨 AI 技术如何赋能课程教学设计，解决传统教学模式中存在的师资不足、课程滞后、实践能力培养薄弱等问题。通过分析典型案例与技术路径，提出基于AI 的课程设计优化策略、教学模式创新方案及评价体系重构方法，旨在为职业教育数字化转型提供理论参考与实践范式。

关键词：AI 数字化技术；中职数控专业；课程设计；教学模式；实践能力

一、引言

数控技术作为制造业智能化转型的核心支撑，对技术人才的需求日益增长。然而，当前中职数控专业教学普遍面临多重挑战：师资力量不足、课程设置与企业需求脱节、实践资源有限、教学方法单一等。与此同时，AI 技术的应用为教育领域注入新动能，例如智能备课、学情分析、虚拟实训等场景的落地，为教学效率提升与学生能力培养提供了可能。本研究结合 AI 技术特性与中职数控专业需求，探索其在课程设计中的赋能路径，以期为职业教育高质量发展提供新思路。

二、中职数控专业教学现状与问题分析

1. 传统教学模式的局限性

课程设置滞后：现有课程体系多沿用以学科知识分类的传统模式，缺乏对工作过程系统化的整合，导致学生难以掌握完整技能链。例如，螺纹轴加工涉及多门课程知识，但分散教学割裂了实践逻辑。

实践资源不足：数控设备成本高昂，部分学校实训材料以塑料、代木等非金属原材料替代金属，导致学生缺乏真实材料加工经验，难以适应企业需求。

师资能力薄弱：教师多由机械专业转岗而来，缺乏数控技术系统知识与实践经验，“双师型”教师比例低。

2.AI 技术的赋能潜力

AI 技术通过数据驱动与智能交互，可有效弥补传统教学短板：

个性化学习支持：基于学情分析的智能系统可动态调整教学内容，满足学生差异化需求。

虚拟实训场景构建：数字孪生与仿真技术能够降低设备依赖，提升操作安全性。师资能力提升：AI 辅助备课与培训平台可加速教师数字化素养提升。

三、AI 技术赋能数控课程教学设计的路径

1. 课程设计优化：从“学科导向”到“能力导向”

重构课程体系：以工作过程系统化原则整合课程模块。例如，将“螺纹轴加工”涉及的制图、编程、工艺等知识整合为单一项目模块，借助AI 生成动态教学资源（如3D 动画、交互式案例），强化知识连贯性。

引入 AI 驱动的课程开发工具：利用自然语言处理（NLP）技术分析企业岗位需求，自动生成贴合行业趋势的课程大纲与实训项目。

2. 教学模式创新：虚实融合与智能互动

虚拟仿真与数字孪生：通过 AI 构建数控机床的数字孪生模型，学生可在虚拟环境中模拟操作流程，降低设备损耗与安全风险。基于Unity3D 引擎开发数控加工仿真平台，融入 G 代码解析引擎与物理碰撞检测算法，模拟多轴机床操作流程（如车削、铣削）。学生通过 VR 设备进行沉浸式训练，系统实时生成操作轨迹热力图，对比标准参数分析误差，如工件尺寸偏差、刀具路径合理性等，辅助教师精准评估技能短板。比如采用现在目前的成熟仿真软件有国外的 Vericut、国产的宇龙数控仿真系统、斯沃数控仿真软件。这些软件很好地模拟数控机床编程与加工。

例如，上海闵职院利用数字孪生技术优化工艺设计，学生先在虚拟环境中验证方案，再进入实体车间操作。

智能导师系统：集成语音识别与机器学习算法，开发实时反馈系统。系统支持多模态交互：学生可通过语音或手势提问（如“如何调整切削参数避免振刀”），AI 导师结合加工参数库生成三维可视化解答方案，并推荐关联微课（如“刀具材料选择原则”。

3. 实践能力培养：从“单一技能”到“综合素养”

AI 驱动的项目化教学：引入企业真实项目案例，利用 AI 模拟生产场景，根据生产场景制定项目计划，小组根据项目任务进行分工，再进行项目任务实施，最后项目完成结束后进行评价总结与提升。例如，上海闵职院与科技企业合作开发“企业出题、师生解题”模式，学生通过AI 分析工业数据，完成工艺优化任务。

系统监测设备运行状态，学习故障诊断与维护技能，培养复合型能力。

4. 教学评价体系重构：数据驱动的动态评估

多维度学情画像：通过 AI 采集学生学习行为数据（如操作时长、错误频率），构建能力评估模型，生成个性化学习报告。

智能反馈与干预：基于预测算法识别学习瓶颈，自动推送补充资源或调整教学进度。例如，长沙卫生职院利用AI 平台实现学情精准分析，优化教学设计。

四、典型案例分析与应用成效

1. 上海闵行职业技术学院的实践

上海闵职院通过《“ 教育教学”行动方案》，构建了“AI 基座 五大模型”的垂域知识库，覆盖课程开发、实训管理、学情分析全流程。其智能体平台接入 DeepSeek 大模型，实现习题生成、作业批改等环节的自动化，教师培训后 AI 工具使用率达 ，多数教师开始尝试将智能评价系统融入教学设计，教学效率提升 。

2. 长沙卫生职业学院的数智化转型

该校引入超星 AI 教学平台，开展智能备课与互动教学培训，300名教师通过 AI 工具优化课程设计，将智能评价系统融入教学，显著提升了学生技能考核通过率。

五、挑战与对策建议

1. 主要挑战

技术与教育融合壁垒：教师对 AI 工具的理解不足，需加强跨领域协作。

数据安全与伦理风险：学情数据隐私保护需纳入技术架构设计。

2. 发展建议

构建“校企研”协同生态：联合企业开发 AI 教学资源，如闵职院与华为、非夕机器人共建技术生态。

完善教师培训体系：通过专项基金支持教师参与 AI 技术培训，提升数字化教学能力。

六、结论

AI 数字化技术为破解中职数控专业教学困境提供了全新路径。通过课程体系重构、教学模式创新与实践能力强化，能够有效提升教学质量和人才培养适配度。未来，需进一步深化技术应用场景，推动“AI+教育”从工具赋能向范式变革演进，为职业教育高质量发展注入持续动力。

参考文献

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