摘要：针对中职机械实训教学中设备资源紧张、指导精准度不足、考核评价主观化等突出问题，本文提出一套基于人工智能技术的实训教学智能化改革方案。通过搭建 AI 虚拟仿真实训平台、构建智能实训监控与指导系统、开发多维度 AI 考核模型，实现实训教学资源、指导模式与评价体系的全流程智能化升级。以某中职学校机械专业2022 级两个班级为研究对象，开展为期一学期的对照教学实验，结果表明：改革后的实训教学显著提升了学生的实操参与度、技能掌握精度及考核公平性，学生零件加工合格率提升 24%, ，实训违规操作率下降 47% ，为中职机械实训教学适配智能制造产业需求提供了可落地的实践范式。

关键词：人工智能；中职机械；实训教学；智能化改革；教学效果；

一、引言

（一）研究背景

在“中国制造 2025”战略推动下，智能制造成为制造业转型升级的核心方向，企业对机械技能人才的智能化操作能力、数据化分析能力和问题诊断能力提出了更高要求。当前中职机械实训教学仍面临诸多现实困境：一是实训设备数量有限、维护成本高，难以满足学生人均充足的实操需求；二是教师需同时指导多名学生，无法实时关注每个学生的操作细节，个性化指导缺失；三是技能考核依赖教师人工观察与经验判断，存在评价标准不统一、主观偏差大等问题。

（二）研究意义

1. 理论意义：构建 AI 与中职机械实训教学深度融合的改革框架，丰富职业教育智能化改革的理论成果，为同类专业实训教学改革提供理论参考。

2. 实践意义：解决传统实训教学中的资源、指导、评价难题，提升学生的智能制造适配能力，促进中职机械专业人才培养与产业需求精准对接。

二、基于AI 的中职机械实训教学智能化改革方案设计

核心改革内容

1.AI 虚拟仿真实训平台搭建

基于 Unity3D 引擎与 AI 交互算法，开发覆盖数控加工、机械装配、故障诊断等核心实训项目的虚拟仿真平台。平台具备三大功能：一是场景还原，1:1 模拟真实实训设备的操作逻辑与运行状态，支持学生自由切换设备类型与实训场景；二是智能交互，通过 AI 算法实时识别学生操作动作，对违规操作（如参数设置错误、操作顺序颠倒）进行即时预警，并推送图文 + 视频形式的纠错指导；三是反复演练，学生可无限制重复实操训练，突破传统实训中设备使用时间与次数的限制，尤其适合复杂流程与高风险操作的预习与巩固。

2. 智能实训监控与指导系统构建

在真实实训车间部署 AI 视觉识别设备与传感器网络，构建“硬件采集 +AI 分析 + 教师干预”的智能指导体系。硬件层面，通过高清摄像头捕捉学生操作动作，通过传感器采集设备运行参数（如转速、切削力、能耗）；AI 分析层面，利用深度学习算法对操作动作与设备数据进行实时处理，生成学生操作行为画像，识别技能薄弱点（如刀具更换不规范、加工参数优化不足）；教师端层面，系统自动推送学生操作问题清单与个性化指导建议，教师可针对性开展一对一辅导，同时通过后台监控全局实训状态，及时处理设备故障与安全隐患。

三、教学效果分析

（一）量化效果分析

1. 实训参与度与资源利用率

试点班学生人均实训时长达到 82 小时，较对照班（51 小时）提升60.8% ；虚拟仿真平台课前预习完成率达 96% ，对照班传统预习方式完成率仅 67% 。智能系统实现了设备 24 小时预约使用，设备利用率从传统的 45% 提升至 78% ，有效解决了设备资源紧张的问题。

2. 技能掌握水平

实训结束后，对两班学生开展数控加工与机械装配技能测试。结果显示，试点班零件加工合格率为 89% ，较对照班（ 65% ）提升 24 个百分点；操作错误次数人均仅 2.3 次，较对照班（4.3 次）下降 46.5% ；复杂操作流程的完成时间平均缩短 22% ，表明 AI 精准指导与反复模拟训练有效提升了学生的技能熟练度与规范性。

3. 考核公平性与科学性

将试点班 AI 考核成绩与企业技师人工复核成绩进行相关性分析，相关系数达 0.93，显著高于对照班人工考核与技师复核成绩的相关系数（0.75）。试点班考核成绩标准差为 5.2，对照班为 8.7，说明 AI 考核有效降低了评价主观偏差，提升了考核结果的一致性与公平性。

（二）质性效果分析

1. 学生反馈

问卷调查显示， 88.9% 的试点班学生认为虚拟仿真平台降低了实操风险，帮助自己快速熟悉操作流程； 84.4% 的学生表示AI 实时指导能及时纠正错误，学习效率明显提升； 77.8% 的学生认可AI 考核的客观性，认为更能体现自身真实技能水平。访谈中，学生普遍反映智能化实训模式更具趣味性与互动性，学习动力显著增强。

2. 教师反馈

教师反馈显示，智能化系统将教师从重复性指导工作中解放出来，日均针对性辅导学生人数从 12 人提升至 28 人，辅导效率提升 133.3% ；AI 生成的教学数据报表能精准定位学生共性问题（如数控加工参数设置不当），帮助教师优化教学方案；智能监控系统实现了实训安全风险的提前预警，未发生一起安全事故，而对照班出现 2 起轻微操作安全问题。

四、问题与优化建议

（一）存在问题

1. 技术应用层面：虚拟仿真平台部分场景的物理引擎效果与真实设备存在差异，对复杂故障模拟的精准度不足；智能系统对网络稳定性要求较高，偶尔出现数据传输延迟问题。

2. 师资适配层面：部分老年教师对 AI 系统操作不熟练，需花费额外时间学习，影响了改革推进效率；教师对 AI 技术与实训教学的融合逻辑理解不够深入，难以充分发挥智能系统的教学价值。

3. 评价维度层面：AI 考核模型目前侧重操作规范性与加工质量，对学生的创新思维、团队协作能力等素养维度的评价不足。

（二）优化建议

1. 技术升级：联合企业导入真实生产数据，优化虚拟仿真平台的场景还原度与故障模拟精度；升级网络硬件设施，采用边缘计算技术降低数据传输延迟，提升系统稳定性。

2. 师资培育：构建“分层培训 + 结对帮扶”机制，为教师提供AI 技术操作、智能化教学方法等专项培训；组建校内 AI 教学创新团队，开展教学研讨与案例分享，提升教师的融合教学能力。

3. 评价完善：优化 AI 考核模型，增加创新实践、团队协作等评价维度；引入“AI 评价 + 教师评价 + 企业评价”的多元评价机制，实现技能考核与素养评价的有机结合。

结语

基于 AI 的中职机械实训教学智能化改革，通过虚拟仿真实训平台、智能指导系统与 AI 考核模型的全流程构建，有效破解了传统实训教学的资源、指导与评价痛点。实践证明，该改革方案不仅显著提升了实训教学效率、学生技能水平与考核公平性，更培养了学生的智能化操作思维，契合智能制造产业对技能人才的需求。未来可进一步扩大改革覆盖面，深化 AI 技术与更多实训项目的融合，持续优化改革方案，为中职机械教育高质量发展提供更坚实的支撑。

参考文献

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