人工智能背景下教師技能實訓(xùn)方法探索的研究

摘 要：在當前人工智能迅猛發(fā)展的時期，教育教學(xué)領(lǐng)域特別是專業(yè)技能實訓(xùn)教學(xué)正在經(jīng)歷一場深刻變革，人工智能技術(shù)的整合在技能實訓(xùn)教學(xué)方面對教師的素養(yǎng)和能力提出了史無前例的高要求。本論文工作致力于專業(yè)教育領(lǐng)域，在人工智能技術(shù)的時代背景下，制定了一套專業(yè)教師在進行技能實訓(xùn)課程方面的改進方法。

關(guān)鍵詞：人工智能 教師技能實訓(xùn) 方法設(shè)計 效果評估

進入21世紀后，人工智能（Artificial Intelligence，簡寫AI）技術(shù)在促進各行各業(yè)的發(fā)展中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，尤其是對高校專業(yè)技能實訓(xùn)領(lǐng)域的作用更是如此。AI的運用正在改變著原有的技能實訓(xùn)教學(xué)和學(xué)習(xí)模式，提高著以個性化學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的智能教學(xué)輔助以及教學(xué)內(nèi)容的動態(tài)調(diào)整的可行性，從而在提高教學(xué)效率的基礎(chǔ)上，也促使技能實訓(xùn)學(xué)習(xí)過程的個性化與優(yōu)化得到進一步的促進。

1 教師技能實訓(xùn)特點分析

1.1 教師技能實訓(xùn)方法的優(yōu)缺點

在我國教師使用傳統(tǒng)技能實訓(xùn)模式的背景下，專業(yè)教師在進行技能實訓(xùn)授課時，會有以下的優(yōu)點和缺點。

1.1.1 優(yōu)點

（1）提升了教學(xué)質(zhì)量，教師依據(jù)自己的實踐經(jīng)驗親身授課，提高了教學(xué)效果，使學(xué)生們更好地理解和掌握知識。

（2）激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，教師通過實訓(xùn)教學(xué)，促使學(xué)生能夠自主動手，完成實訓(xùn)內(nèi)容。

（3）促進了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)，教師通過演示指導(dǎo)后使學(xué)生自主完成學(xué)習(xí)目標。

1.1.2 缺點

（1）課堂過于單調(diào)枯燥，容易使個別學(xué)生產(chǎn)生無聊心理。

（2）實訓(xùn)效果的不穩(wěn)定，由于學(xué)生們的個體差異性，理解能力各不相同，容易導(dǎo)致成績差異較大。

（3）耗時較大，由于教師所教學(xué)生數(shù)量大，所以授課的時間較長。

1.2 人工智能輔助下實訓(xùn)教學(xué)的優(yōu)缺點

人工智能技術(shù)已經(jīng)成為推動當前工程教育領(lǐng)域?qū)I(yè)發(fā)展的一支中堅力量。AI技術(shù)正在重塑工程專業(yè)技能實訓(xùn)課程的設(shè)計、執(zhí)行和管理流程、例如機器學(xué)習(xí)、自動化設(shè)計、數(shù)據(jù)分析和智能決策支持系統(tǒng)。不僅要掌握相應(yīng)的操作技巧，還要了解其背后的理論依據(jù)，才能有效利用這些技術(shù)。

AI技術(shù)的核心依賴于包括數(shù)學(xué)建模，統(tǒng)計分析，概率論和算法理論在內(nèi)的深厚的理論知識。例如，在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，需要扎實的統(tǒng)計學(xué)和概率論基礎(chǔ)，才能理解數(shù)據(jù)如何被算法解讀并轉(zhuǎn)化為可操作的指令。設(shè)計和改進優(yōu)化算法還需要依靠直接影響AI系統(tǒng)效率和效果的數(shù)學(xué)建模技能。

我們把AI技術(shù)輔助下的教學(xué)方法與傳統(tǒng)的教學(xué)方法進行對比，發(fā)現(xiàn)以下優(yōu)點，工程專業(yè)教師在進行實訓(xùn)課程時能應(yīng)用AI技術(shù)進行一系列的操作演示，如實物仿真、AI建模、AI數(shù)據(jù)分析等，這樣既可以幫助學(xué)生利用AI技術(shù)對抽象理論有深入的認識，又可以使學(xué)生在實際的實訓(xùn)問題中運用所學(xué)到的理論，提高學(xué)習(xí)的針對性和實效性，有助于培養(yǎng)學(xué)生的能力。即通過這種方式的教學(xué)，既可以使學(xué)生對理論有一個全面的把握，又可以使學(xué)生在實際運用理論的同時，加深對理論的理解。

當然，所有事物均有兩面性，我們把AI技術(shù)輔助下的教學(xué)方法與傳統(tǒng)教學(xué)方法的對比下具有以下缺點：工程專業(yè)教師在實訓(xùn)課程中應(yīng)用人工智能技術(shù)會使實訓(xùn)課程的過程過于單一，學(xué)生在實訓(xùn)過程中個人動手操作時長過少，布置實訓(xùn)課程用的設(shè)備耗費時間長，耗資大，教師課程主導(dǎo)時間減少，學(xué)生自主思考時間減少，會間接使課堂氛圍變得沉悶，教師在授課過程中實際操作示范時間減少，因此，教師要把理論學(xué)習(xí)和實踐鍛煉結(jié)合起來。

人工智能輔助下的實訓(xùn)課程在工程專業(yè)技能實訓(xùn)的應(yīng)用前景非常廣泛，但也具有一定的缺點和局限性。

2 教師技能實訓(xùn)調(diào)查方法和提升策略

2.1 調(diào)查方法運用與實施

將理論技能與AI技術(shù)相結(jié)合的有效途徑是工程專業(yè)教師本身要不斷提高相關(guān)的理論技能。具體地說，教師為了解最新的 AI 技術(shù)及其理論基礎(chǔ)要積極參加業(yè)務(wù)培訓(xùn)，為加深這些技術(shù)理論的理解和應(yīng)用，教師還要進行一些學(xué)術(shù)研究或?qū)嵺`課題的研究。無論是學(xué)術(shù)會議的召開還是網(wǎng)絡(luò)課程的教學(xué)，都對教師理論水平的提高起到了有效的促進作用。

在工程專業(yè)的實訓(xùn)課程中，教師在人工智能的輔助下會產(chǎn)生一系列的感受，學(xué)生在進行實訓(xùn)課程中，會依據(jù)人工智能提供的理論知識和思路來進行思考和探索，這就為人工智能與理論技能的結(jié)合創(chuàng)造了實踐上的經(jīng)驗[1]。

基于以上的觀點，我們對工程專業(yè)實訓(xùn)課程數(shù)據(jù)收集運用了以下四種方法。

2.1.1 問卷調(diào)查收集

（1）分發(fā)。在指導(dǎo)老師的幫助下，把問卷通過電子郵件及在線平臺分發(fā)給目標教師和學(xué)生。為增加問卷的參與率，確保信息保密性的同時，在郵件中突出調(diào)研的重要性。

（2）監(jiān)控與提醒。在問卷發(fā)放后，對問卷的答復(fù)情況進行監(jiān)測。在進行調(diào)查中期，對未完成問卷的老師和學(xué)生發(fā)送郵件進行提醒，督促教師和學(xué)生完成問卷工作。

（3）收集與整理。在問卷截止日期前完成數(shù)據(jù)的收集和整理工作，以備后續(xù)分析之用。在整理數(shù)據(jù)的過程中保證數(shù)據(jù)的完整性和正確性，同時對缺失或異常值進行相應(yīng)的處理。在分析數(shù)據(jù)的時候，根據(jù)具體的研究目的和問題，有針對性地進行討論和分析。

2.1.2 深度訪談收集

（1）安排訪談。聯(lián)系并安排與能夠參與的教師和學(xué)生進行訪談。訪談時間地點根據(jù)受訪者的方便靈活安排，注意禮貌溝通，爭取得到最大限度的理解支持。

（2）執(zhí)行訪談。依據(jù)提前準備好的預(yù)先制定的對話安排，全方位包括全部關(guān)鍵話題，對談話過程進行錄音，用以進一步研究。

（3）轉(zhuǎn)錄與整理。交談完畢后，把錄音資料轉(zhuǎn)化為書面文字，并對這些文字資料進行基礎(chǔ)加工，以便進行后續(xù)的分析工作。

2.1.3 數(shù)據(jù)分析方法

（1）問卷數(shù)據(jù)分析。利用例如SPSS這樣的統(tǒng)計軟件對收集來的問卷數(shù)據(jù)進行詳細的分析，首先對數(shù)據(jù)進行描述性數(shù)據(jù)處理，以便掌握基本的趨勢和分布狀況。

（2）采用因子分析手段。對問卷各項進行分析，旨在明確它們之間的相關(guān)維度和構(gòu)建框架。

（3）運用相關(guān)性分析、回歸分析等手段，研究各變量間的相互聯(lián)系。

2.1.4 深度訪談數(shù)據(jù)分析

（1）運用如NVivo等定性研究軟件，針對訪談紀要資料進行詳盡的研究分析解讀。

（2）借助編碼和分類技巧，通過訪談收集的資料梳理出重要話題與持續(xù)出現(xiàn)的模式。

（3）將定性研究成果與問卷所獲得的數(shù)據(jù)對照整合，旨在獲取更深入的了解。考核和評價環(huán)節(jié)的不健全。

2.2 人工智能背景下針對性的教師指導(dǎo)技能提升策略

教師作為知識的傳遞者和技能的培養(yǎng)者，在人工智能迅速發(fā)展的今天，面臨著巨大的挑戰(zhàn)。如何有效地提升他們的AI背景下技能實訓(xùn)的理論知識并應(yīng)用于實際教學(xué)，是我們設(shè)計技能提升策略時的核心目標。

策略必須是實用的，直接針對工程專業(yè)教師在技能實訓(xùn)的教學(xué)過程中所遇到的問題與學(xué)科前沿的技術(shù)需求，不能假定所有教師都有相同的基礎(chǔ)，所以設(shè)計策略時必須考慮工程專業(yè)教師的不同知識水平和技能需求，這是為了工程專業(yè)教師在實際教學(xué)工作中取得良好的教學(xué)效果而必須考慮的問題，也是教育教學(xué)工作不斷發(fā)展的必然要求。

教師的業(yè)務(wù)水平提高不應(yīng)該是一次性的，而應(yīng)該是一個持續(xù)的過程。提供包括在線學(xué)習(xí)平臺定期更新教材在內(nèi)的可持續(xù)學(xué)習(xí)資源與機制，使教師能夠持續(xù)地學(xué)習(xí)并跟上最新的人工智能技術(shù)發(fā)展。幫助工程專業(yè)教師持續(xù)跟進最新的人工智能技術(shù)發(fā)展，進而在技能實訓(xùn)中能夠發(fā)揮更大的作用。

最后，推廣策略要鼓勵互動，鼓勵配合。人工智能科技發(fā)展太快，最新進展單靠個人力量很難跟得上。在我的指導(dǎo)老師以及四年來我所有任課老師的幫助下，取得了河北師范大學(xué)職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車教研室的大力支持，在工程專業(yè)教師之間搭建學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)平臺，增加學(xué)習(xí)深度和廣度的同時，促進分享知識、分享經(jīng)驗[2]。

在人工智能背景下，設(shè)計針對性的教師指導(dǎo)技能提升策略主要包括以下幾個方面：

（1）提升信息技術(shù)應(yīng)用能力。AI技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，工程專業(yè)教師需要掌握相關(guān)的信息技術(shù)理論和實踐知識，包括學(xué)習(xí)和使用人工智能輔助教學(xué)工具、教育數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)等，提高教學(xué)效果和學(xué)生滿意度。

（2）培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力。AI技術(shù)可以通過數(shù)據(jù)分析幫助教師更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和需求（如學(xué)習(xí)通，釘釘?shù)溶浖?，為教師提供精準的指?dǎo)和反饋。因此，教師需要學(xué)習(xí)如何收集、分析和利用學(xué)生們的學(xué)習(xí)情況數(shù)據(jù)，以優(yōu)化教學(xué)方法。

（3）強化創(chuàng)新教學(xué)方法。AI技術(shù)的發(fā)展為教學(xué)帶來了新的可能性和機遇，教師需要學(xué)習(xí)和使用人工智能背景下新的教學(xué)方法，如基于人工智能的虛擬實驗、個性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計等，以提高教學(xué)效果和吸引學(xué)生的興趣。

（4）加強教師專業(yè)素養(yǎng)。在人工智能背景下，教師需要不斷提升自己的專業(yè)素養(yǎng)，包括教學(xué)理論知識、學(xué)科知識和教育倫理等方面的能力，以更好地應(yīng)對AI技術(shù)帶來的教學(xué)挑戰(zhàn)和變革。

（5）推動教師專業(yè)發(fā)展。建議學(xué)校和相關(guān)機構(gòu)可以提供針對性的工程類教師培訓(xùn)和專業(yè)發(fā)展計劃，幫助教師掌握人工智能技術(shù)的最新發(fā)展和應(yīng)用趨勢，提供機會參與教育科技項目和研究，促進教師在人工智能背景下的專業(yè)成長和發(fā)展。

3 實訓(xùn)效果評估

主要目標在于檢驗實操訓(xùn)練項目是否有效地增強了工程專業(yè)領(lǐng)域的教師的人工智能技術(shù)關(guān)鍵技能，并分析這些技術(shù)提升對教學(xué)成果和學(xué)生學(xué)術(shù)表現(xiàn)的潛在影響。

本研究為了對培訓(xùn)項目的效果進行全面評估，采用多種評估方法。

（1）定量評估。在學(xué)院汽車教研室的支持下，通過實踐操作對比，評估教師專業(yè)技能水平的提升，實現(xiàn)對其能力提升的量化評定。

采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)研手段，搜集教師團隊對于實際教學(xué)過程的滿意程度數(shù)據(jù)、自我評價的能力提升，以及他們將實踐教學(xué)材料融入上課過程的次數(shù)與效果反饋。

（2）定性評估。進行深入討論，聚焦于教師在實操練習(xí)中的感受、實訓(xùn)項目在教學(xué)實踐中的應(yīng)用情況，以及他們對學(xué)生的學(xué)習(xí)成效進行觀察，進行分類探究，籌辦一次小型集會，邀請參與實際操作訓(xùn)練的教育工作者，讓他們分享實際操作的經(jīng)驗體會、成功案例和遇到的挑戰(zhàn)，以此獲得更為深入的反饋。

（3）課堂觀察。參加學(xué)校實訓(xùn)教師間的聽、評課活動，以評價實際操作能力在授課過程中的運用效果，涵蓋教學(xué)方法的創(chuàng)新、學(xué)生群體之間的協(xié)作以及學(xué)生的積極性態(tài)度。

（4）學(xué)生反饋收集。采取問卷搜集和小組討論的方式，匯總學(xué)生們對于教師運用新穎教學(xué)技能和方法的感悟與評價，旨在衡量教學(xué)實踐效果如何塑造學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗及學(xué)業(yè)成績。

（5）預(yù)實訓(xùn)和實訓(xùn)后評估。在操作起始階段設(shè)定基準測試，作為起初的表現(xiàn)記錄，在操作結(jié)束時再次執(zhí)行相同標準的測試，借此監(jiān)測提升與變動。

（6）數(shù)據(jù)收集時間安排。實訓(xùn)結(jié)束后立即進行第一輪評估，隨后在3個月后進行后續(xù)評估，以了解長期效果。

數(shù)據(jù)將被AI編碼、整理，并使用統(tǒng)計軟件進行分析，以提取有意義的趨勢和模式。

最終將編制詳細的評估報告，其中包括定量和定性數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以及基于數(shù)據(jù)的具體建議和后續(xù)步驟。

4 教師技能實訓(xùn)方法的建議和優(yōu)化

4.1 加強AI技術(shù)的實踐和應(yīng)用

AI是一種先進的技術(shù)，它與世界發(fā)展的潮流相呼應(yīng)，尤其針對汽車類相關(guān)的教育，在這樣的背景下，工程專業(yè)教師應(yīng)在日常的教學(xué)工作中多利用AI技術(shù)，加強對AI技術(shù)應(yīng)用的熟練程度，在具體的教學(xué)環(huán)節(jié)中多利用AI技術(shù)進行授課，充分發(fā)揮AI的優(yōu)點，如課前利用AI軟件為學(xué)生們分發(fā)資料和作業(yè)、充分利用AI軟件了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況并及時反饋、在課上利用AI為學(xué)生們展示相關(guān)的理論與實踐知識等，人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)取得了一些成果，比如智能教育平臺、虛擬實驗室等。因此，工程專業(yè)教師在授課時應(yīng)與人工智能技術(shù)進行結(jié)合，探索新的教學(xué)方式和工具[3]。例如，教師可以利用智能教育平臺（學(xué)習(xí)通，釘釘）進行個性化教學(xué)，利用虛擬實驗室進行實踐教學(xué)等。

4.2 加強學(xué)生對AI技術(shù)的認知和使用

由于傳統(tǒng)課程教學(xué)模式的影響，學(xué)生們對于課程的教學(xué)方式已經(jīng)有了一個根深蒂固的認知，本論文意在說明AI技術(shù)對于工程專業(yè)學(xué)生理解和掌握知識的重要性，幫助學(xué)生們運用AI知識來更好地上技能實訓(xùn)類課程，幫助學(xué)生們適應(yīng)以后的人工智能工作和生活。

4.3 教師應(yīng)注重培養(yǎng)自身的AI素養(yǎng)

在人工智能時代，工程專業(yè)教師應(yīng)具備一定的AI知識和技能，才能更好地進行授課，教師可以通過學(xué)習(xí)與人工智能相關(guān)的課程、參加培訓(xùn)和研討會等方式，不斷更新自己的知識和技能。

4.4 教師應(yīng)注重培養(yǎng)自身的創(chuàng)新思維和實踐能力

在人工智能時代，創(chuàng)新思維和實踐能力是教師必備的素質(zhì)。因此，教師應(yīng)注重培養(yǎng)自身的創(chuàng)新思維和實踐能力。教師可以通過參與項目、開展教學(xué)研究、實踐教學(xué)等方式，不斷提升自己的創(chuàng)新能力和實踐能力。

4.5 教師應(yīng)注重培養(yǎng)自身的數(shù)據(jù)分析能力

工程專業(yè)教師還應(yīng)注重培養(yǎng)自身的數(shù)據(jù)分析能力，人工智能技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)支持，而教師是教育數(shù)據(jù)的重要產(chǎn)生者和使用者。因此，教師應(yīng)注重培養(yǎng)自身的數(shù)據(jù)分析能力，使其能夠利用數(shù)據(jù)進行教學(xué)決策和教學(xué)改進。教師可以學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)，掌握數(shù)據(jù)分析的方法和技巧，提升自身的技能實訓(xùn)數(shù)據(jù)整理和分析能力。

4.6 加強工程專業(yè)教師實訓(xùn)課程中的硬件建設(shè)

在這個人工智能時代，各大高校在教學(xué)設(shè)施上對AI技術(shù)的投入是不可避免的，建議學(xué)校加強對AI技術(shù)在工程專業(yè)教師實訓(xùn)課程中的硬件建設(shè)“經(jīng)濟基礎(chǔ)決定上層建筑”，尤其對于工程專業(yè)教師技能實訓(xùn)方法上的支持和開發(fā)。

5 結(jié)語

本論文針對的是人工智能背景下工程專業(yè)教師技能實訓(xùn)方法的研究，旨在提供一個實用且有效的技能實訓(xùn)方案。指出了工程專業(yè)教師在人工智能領(lǐng)域所必須具備的核心技能要求，特別是要掌握資料的分析與挖掘能力，以便對輔助教學(xué)的開展情況進行分析，以及運用模式識別理論進行教學(xué)研究的能力等方面的內(nèi)容，這也從技術(shù)日新月異的當今時代中，在教師AI背景下，在技能實訓(xùn)水平與職業(yè)素養(yǎng)的不斷提高和可持續(xù)發(fā)展方面具有十分重要的作用和意義，因此設(shè)計并實施實訓(xùn)方案是提高教師技能實訓(xùn)水平的有效途徑。

基金項目：河北師范大學(xué)人文社會科學(xué)研究基金（項目編號：S22RZ010）；河北師范大學(xué)基礎(chǔ)研究課題專項基金（項目編號：L2023T06）。

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