智慧课程优秀案例交流
智慧课程优秀案例《工程训练》
01课程基本信息
课程名称：工程训练
课程负责人：李贤义
所在学院：机电与能源工程学院
02课程教学设计方案
（1）课程简介
课程名称：工程训练
学时学分：+2.0（两周）
线上线下比例：1：2
工程训练是一门以实践教学为核心、线上自主学习为辅助的生产劳动实践课程，要求学生全程独立完成操作任务。课程通过铸造、锻压、焊接、普通车床、铣床、刨床、钳工，以及数控车、数控铣、3D打印、坐标测量、激光切割等多类工种的操作实习，帮助学生熟悉常用加工工艺、对应设备及工具；初步掌握零件加工方法与工艺过程制定技巧，形成一定的实操技能；同时理解相关工程术语，学会解读技术文件。此外，课程还着力培育学生的家国情怀、劳动精神、工匠精神，强化其工程意识与创新能力。
课程构建了基于知识图谱的优质线上资源，不仅融入了课程思政、劳动教育，而且把大国工匠、大国重器等融入到对应的实训项目中。已在超星学习通平台上累计进行了13期开课实践，累计选课2839人，累计访问量196万次。视频总时长1601分钟，试题库测试题151个，非视频资源30个，共计20.5G。深度融合人工智能、虚拟仿真等信息技术，构建与生产现场高度契合的虚拟仿真云平台。
工程训练经过长期建设，2021年被认定为省级一流本科课程，2024年通过省级课程思政示范课验收。近年来，团队教师主持工程训练相关教研项目20余项，发表教研论文20余篇，编写教材3本。工程训练相关成果获宁波市高等教育教学突出成果三等奖1项，中国机械行业产教融合教育教学创新大赛（区域赛）二等奖1项，校教学成果一等奖2项、二等奖1项。主讲教师获“浙江省高校实验室工作先进个人”、“市教育科研先进个人”、“市优秀课程思政教师”、“优秀班导师”等荣誉称号，学生参加课程教学设计方案学科竞赛获奖40余项。
（2）课程目标
工程训练是培养学生实践能力和创新能力的重要教学环节。学生需要了解并一定程度上掌握机械加工方法及加工过程，熟悉常用机床的操作，通过学习，使学生能够从事机械加工及数控相关工作；了解机械制造的一般过程。熟悉机械零件的常用加工方法及其所用主要设备的工作原理与典型结构。掌握工夹量具的使用以及安全操作技术。
工程训练是机制专业的专业课程、工程实践能力的提升息息相关，既是很多专业课程的先修课程，又是学生学习工程知识，提高综合工程能力，培养爱国热情、工匠精神、创新能力、团队合作能力、劳动意识、工程素质不可缺少的实践环节。将培养学生严谨、认真、踏实、勤奋的学习精神和工作作风，树立正确的劳动观念，提升有效沟通和团队合作能力，为后续专业课程的学习打下坚实的基础。
（3）重点问题
（1）融合数智化教学手段，破解传统工程实践课程采用教师课上操作讲解、学生课上练习的传统教学模式，提升工程训练实践课堂的趣味性。
（2）理顺工程训练课程的知识图谱的逻辑关系，形成新的技术架构，克服传统慕课和虚拟仿真实验课程的局限，实现工程训练课程资源在“量”上的递增和“质”上的提升飞跃，最终达到满足不同学生的个性化需求并促进学科课程知识点间的综合交叉关联。
（3）提升与企业、社会实际实训内容的契合度，传统工程实践内容为整合为多工种的综合实践训练环节，培养学生的工程实践能力、创新创业能力和就业竞争力不足。
（4）教学过程
倡导学生利用数字化资源进行自主学习，通过独立分析探索，教师由指导变为引导，由讲授变为启发，学生成为学习的主体，教师成为学习的帮促者。
知识图谱为教师和学生赋能，为教学过程和资源赋能。使得每个参与者得以“看见”自我行为的轨迹，形成学习者画像。教学过程逐步升级为一种动态演化的环境，形成数字教学新生态。
知识图谱的构建是一个系统性的过程，需要经过多个关键步骤以确保知识的准确性和有效性。工程训练知识图谱构建主要有4个步骤，包括知识点的梳理、知识图谱的导入和知识图谱的关联、优化迭代。
以毕业要求确定专业培养、课程和课堂教学目标，将知识图谱与课堂教学相结合，通过导-学-创-评，优化基于线上线下混合式教学设计，构建了基于知识图谱的深度学习模式。
（5）评价反馈
通过基于AI的知识图谱工程训练课程的学习，能够更快速地理解和掌握知识点。知识图谱以图形化的方式呈现信息，使得复杂的关系和概念变得直观易懂，从而提高了学习效率。例如学生在学习车床的基本原理和实操过程中，在知识图谱中横向体系可以看到相关的材料选择、相关前后加工工艺，包括钳工、铣工等的相关的重要知识点，在纵向体系中可见具体的车削工艺步骤、需要注意的重要事宜以及需要避免的安全风险等等。这样，在学生的使用在线智慧课程过程中，实现了以点代入、纲目举张的学习效果，对于整个知识体系有更加全面和透出的认知和体会，提升整个学习过程中的系统性。
通过AI技术，构建出高度个性化的学习模型，这些模型能够识别学生的学习习惯、强项和弱点。基于这些模型，可以为学生规划出最优的学习路径，帮助他们更加高效地掌握知识。基于丰富的习题以及测试题目，在学生完成整个课程学习之后，教师明晰可见学生在哪些知识点上花费的时间长短、错误的频次高低等信息，从而判断出不同专业、班级以及学生在整个课程的学习过程中的学习效果波动曲线以及学习效率图谱。
（6）教学效果
基于工程训练课程智慧教学体系的构建以及初步实施，取得了较好的教学效果。
（1）学生的知识、能力、素质方面得到明显提升
学生掌握了相关知识和技能，动手能力、创新能力得到明显提升。学生在工程训练综合能力竞赛、工程实践与创新能力大赛等学科竞赛获省级以上奖项47项。
（2）学生得到企业认可
学生的爱国热情得到增强；工匠精神、劳动精神得到树立；安全意识得到提升；责任担当意识得到确立。培养的学生工程实践能力、综合素质得到奥克斯、海天等知名企业充分肯定。
（3）成果丰硕
打造了包含虚拟仿真云平台在内的优质教学资源，形成了数万人受益的成果辐射范围，该教学成果为实验实践类课程提供了借鉴，培养的学生综合素质得到企业充分肯定。
（4）构建课程之间的关联
利用知识图谱构建工程训练课程与相关课程的关联，使得课程之间的相关知识点互联互通。
智慧教学的基础素材以及逻辑性是提升教学效果的基础，在探索出智慧教学的可行性之后，将进一步充实更多的习题和测试题目数量，并优化相关的知识点和标签的链接和标识，获得更加合理的知识图谱体系。设置和优化更多的考查节点，与优化的知识图谱的能力提升逻辑，便于在后期的AI智慧教学的统计分析过程中获得更加合理准确的数据分析结果，促进教学效果的进一步提升。结合AI助教，实现生-机多样教学互动，一方面以智能问答方式，解决学生提出的在自主学习过程中遇到的问题，同时可以生成案例/教学活动资料，助力学生课堂深度学习。
03智慧课程特征
完成了工程训练课程的知识点进行了新的梳理、按照知识图谱的体系，构建了四个层次的章节知识点以及标签的资源体系，完成了在超星平台的导入，并开始在全校的工程训练以及相近课程中使用。
以毕业要求确定专业培养、课程和课堂教学目标，将知识图谱与课堂教学相结合，通过导-学-创-评，优化基于线上线下混合式教学设计，构建了基于知识图谱的深度学习模式。
学生在使用在线智慧课程的过程中，实现了“以点切入、纲举目张”的学习成效，不仅对整体知识体系形成了更全面、透彻的理解，还增强了学习的系统性。课程借助问题图谱将知识与问题紧密关联，引导学生在具体问题场景中展开学习——该图谱能将复杂疑难问题逐层拆解为组合问题，再细化为基础问题，最终精准对应至各个知识点，助力学生高效掌握知识内容，并明确知识点的实际应用场景与问题解决价值。
秉持“以学生发展为中心”的教育理念，教师可通过智慧平台清晰掌握学生在各知识点上的耗时情况、错误频率等学习数据。基于这些信息，教师既能精准满足学生的个性化学习需求，又能分析出不同专业、班级及个体学生在课程学习中的效果波动曲线与效率图谱。在此基础上，依托相关技术设计深度混合式教学方案，开展线上与线下结合、同步与异步互补、虚拟与现实融合的多元化教学活动。
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