摘要：在汽车产业智能化、数字化高速发展的背景下，中职汽车专业教育面临着转型升级的新要求。传统汽车故障诊断教学在实践性、前瞻性和学生核心素养培养等方面存在不足。人工智能技术以其强大的数据处理和智能推理能力，成为中职汽车教学改革的重要推动力量。本文从人工智能技术赋能中职汽车故障诊断教学的现状出发，系统分析了AI技术对学生核心素养培养的价值，并梳理了AI在教学内容创新、教学过程优化、实践能力提升、创新思维激发、团队合作能力培养等方面的具体赋能路径。研究结果表明，融合AI 技术的汽车故障诊断教学能有效提升学生技术技能、信息素养、问题解决能力和创新能力。文章还提出了进一步完善AI 赋能路径的建议，为中职汽车专业高质量人才培养和课程改革提供理论参考和实践借鉴。

关键词：人工智能；中职教育；汽车故障诊断；核心素养；技能培养；教学改革

引言

随着汽车技术的智能化、电动化、网联化发展，现代汽车的结构与功能日趋复杂，对汽车维修人才的专业能力、信息素养与创新能力提出了更高要求。中职院校作为高素质技能人才培养的重要阵地，传统的汽车故障诊断教学模式已难以满足行业发展的需求。人工智能技术的引入，为中职汽车故障诊断课程创新和核心素养培养提供了新机遇。如何利用 AI 技术优化教学内容与流程，提升学生的综合能力和就业竞争力，成为中职教育改革亟需破解的重要课题。本文将从 AI 技术在中职汽车故障诊断教学中的应用现状、作用机制及具体赋能路径等方面展开系统探讨，提出优化建议，以期为相关教学改革实践提供理论和方法支持。

一、人工智能技术与中职汽车故障诊断教学的融合现状

当前，人工智能技术已经在智能诊断、智能检测、数据分析等汽车领域得到广泛应用。许多汽车企业和维修服务商纷纷采用 AI 驱动的故障自检系统和智能运维平台，实现了汽车故障检测的智能化和高效化。然而，中职院校汽车专业的教学依然以传统理论讲授和基础实训为主，存在课程内容更新慢、设备落后、实际应用场景单一等突出问题。尽管部分院校已引入仿真诊断软件和智能教具，但AI 与课程深度融合、与学生核心素养系统培养结合仍处于探索阶段。教学资源的智能化水平、教师 AI 素养、学生实际操作体验等方面还远未满足未来汽车行业发展需求。

从课程内容看，传统汽车故障诊断教学更注重机械原理、电路知识的单一传授，缺乏对大数据、智能算法、自动推理等 AI 相关知识的系统讲解。从教学模式看，课堂依赖于教师的经验讲解，学生参与主动性弱，实践项目多局限于基础实训，创新实践活动较少。当前部分学校虽然配备了智能诊断仪、仿真平台，但 AI 应用主要停留在辅助层面，尚未形成以 AI 驱动、突出能力转化与核心素养提升的系统课程体系。因此，探索 AI 赋能中职汽车故障诊断教学的新路径，已成为提升教学质量和学生职业竞争力的迫切需求。

二、人工智能技术赋能汽车故障诊断教学的价值与作用机制

1、丰富教学内容，促进课程体系升级

人工智能技术为汽车故障诊断课程带来了新内容。AI 算法、大数据分析、智能传感等内容的融入，不仅让学生学习最新的智能诊断理论，还能直观感受智能技术对现代汽车故障检测流程的变革。例如，通过学习智能诊断平台的原理与操作，学生能够理解自动故障检测、远程诊断、智能决策等核心技术。

2、优化教学过程，提升学习效率和针对性

AI 可支持智能化学习平台的建设，基于学生学习行为和知识掌握情况，实现个性化学习路径推荐和动态资源推送。AI 辅助教学系统能够根据学生答题情况自动分析薄弱环节，推荐相应的学习资源和实训模块，使教学更具针对性和高效性。

3、强化实践能力，提升技术技能水平

借助 AI 仿真平台和虚拟实验室，学生可以在虚拟环境中完成汽车系统的结构分析、故障诊断、数据采集与分析等操作，反复演练疑难故障的处理过程。AI 系统还能根据学生操作数据自动生成诊断报告，促进学生对诊断流程的系统理解和动手能力提升。

三、人工智能技术赋能学生核心素养培养的具体路径

1、以智能化平台建设驱动核心素养培养

学校应投入建设 AI 汽车诊断仿真平台、智能实训系统，打造“虚实结合”的智能教学环境。课程中应设置 AI 模块，如智能传感技术、智能诊断流程、数据分析基础等，逐步实现从基础知识传授到智能技能训练的系统升级。教师要引导学生多用AI 工具自主探索、模拟操作和故障排查，强化学生的技术应用能力和自主学习能力。

2、开展基于项目制的智能化任务驱动教学

以实际汽车故障诊断项目为载体，设计涵盖智能诊断流程、数据采集与分析、报告生成、创新优化等环节的任务，推动学生在完成项目过程中，主动应用 AI 工具解决真实问题。例如，设计“智能诊断仪检测发动机故障”的实训项目，要求学生利用 AI 设备对不同类型车辆进行自动检测、数据解读与故障定位，并输出完整的诊断报告。项目制教学不仅提升了学生的综合技能，也锻炼了其团队协作、创新实践等核心素养。

四、AI 技术赋能下汽车故障诊断教学改革的实施保障与优化措施

1、加强教师队伍AI 素养与能力建设

学校应组织教师参加 AI 与智能诊断相关培训，提升其 AI 理论水平和智能化教学能力。鼓励教师参与智能诊断技术研发和项目实践，结合教学实际创新课程内容和教学方式。建立 AI 教学资源共享和经验交流机制，提升教师团队整体素养。

2、完善智能教学设施与课程资源

加大对智能化实验室、仿真平台、AI 教具的投入，丰富课程资源，更新实训内容。与汽车企业、AI 技术公司合作，引进最新智能诊断设备和应用案例，提升教学前瞻性和实践性。编制 AI 赋能汽车故障诊断的特色教材和课程包，推动课程体系建设。

五、AI 赋能下学生核心素养提升的实践成效与反思

人工智能技术的引入，极大丰富了中职汽车故障诊断教学的内容和方式。学生通过智能仿真平台、项目化任务、创新实验等多元实践，数学建模能力、数据分析能力、创新精神、团队协作等核心素养显著提升。AI 辅助教学提高了学生的学习主动性和兴趣，缩小了传统教学中理论与实际的距离。教学团队在课程改革、教学资源开发、师资培养等方面积累了宝贵经验。但也需关注部分学生 AI 基础薄弱、教师 AI 教研能力提升滞后、资源配备不足等实际困难。未来应持续优化 AI 课程体系，丰富应用场景，强化师资和资源保障，实现AI 赋能下的高质量汽车技术人才培养。

结论

人工智能技术为中职汽车故障诊断教学带来了系统性变革。通过智能化平台建设、项目化任务驱动、课堂实训一体化、创新能力培养和多元化评价，学生的核心素养和职业能力得到全面提升。AI技术不仅助力学生掌握前沿智能诊断技能，更促进了信息素养、创新精神和终身学习能力的培养。未来，中职院校需继续深化 AI 赋能路径，优化课程与实训资源，强化教师团队建设，完善校企协同育人机制，推动中职汽车专业教育迈向高质量发展新阶段。

参考文献

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