“人工智能AI+”視域下中職機械類專業(yè)創(chuàng)新教學模式探索

摘 要：在人工智能引領產(chǎn)業(yè)變革的時代，汽車行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型對中職汽車運用與維修專業(yè)人才培養(yǎng)提出新要求，傳統(tǒng)教學模式弊端漸顯。本文深入剖析人工智能在汽車運用與維修領域的應用現(xiàn)狀，針對傳統(tǒng)教學模式的不足，提出將 AI 技術(shù)融入教學的策略。同時強調(diào) AI 融入教學對培養(yǎng)適應行業(yè)發(fā)展的高素質(zhì)人才的重要性，展望其未來融合發(fā)展方向，為汽車維修教學改革提供理論與實踐參考。

關鍵詞：人工智能 中職教育 汽車運用與維修 教學模式創(chuàng)新

傳統(tǒng)的機械類產(chǎn)業(yè)正逐步向智能化、自動化方向轉(zhuǎn)型升級。汽車行業(yè)作為機械類專業(yè)的典型應用領域，正在經(jīng)歷著前所未有的變革。智能駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及車輛故障智能診斷等AI技術(shù)的廣泛應用，不僅改變了汽車的設計、生產(chǎn)和使用方式，也對汽車運用與維修專業(yè)人才的技能和素質(zhì)提出了全新的要求。對于中職汽車運用與維修專業(yè)而言，創(chuàng)新教學模式已迫在眉睫。一方面，這關系到人才培養(yǎng)的質(zhì)量。傳統(tǒng)教學模式下培養(yǎng)出來的學生，往往難以滿足現(xiàn)代汽車維修行業(yè)對復合型人才的需求。另一方面，教學模式的創(chuàng)新對汽車維修行業(yè)的發(fā)展也具有重要推動作用。高素質(zhì)的專業(yè)人才是行業(yè)進步的基石，只有培養(yǎng)出更多適應行業(yè)發(fā)展需求的人才，才能促進整個汽車維修行業(yè)的技術(shù)升級和服務質(zhì)量提升。

1 人工智能在汽車運用與維修領域的應用現(xiàn)狀

1.1 智能駕駛輔助系統(tǒng)

智能駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）系統(tǒng)主要由環(huán)境感知、中央決策和執(zhí)行控制三個部分構(gòu)成。環(huán)境感知部分通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器收集車輛周圍的環(huán)境信息，如車輛與障礙物的距離、其他車輛的行駛狀態(tài)以及道路標識等。中央決策部分則運用人工智能算法對感知到的信息進行分析和處理，判斷車輛當前所處的行駛狀況，并預測可能出現(xiàn)的危險情況。最后，執(zhí)行控制部分根據(jù)決策結(jié)果，對車輛的制動、加速、轉(zhuǎn)向等系統(tǒng)發(fā)出指令，實現(xiàn)諸如自動緊急制動、自適應巡航、車道保持輔助等功能[1]。

在實際應用場景中，自適應巡航控制（ACC）功能較為常見。當車輛在高速公路行駛時，駕駛員開啟ACC功能，車輛便能通過傳感器實時監(jiān)測與前車的距離，并自動調(diào)整車速，保持安全的跟車距離。當前車減速或加速時，本車也會相應地做出減速或加速動作，減輕駕駛員在長途駕駛中的疲勞。自動緊急制動（AEB）系統(tǒng)也發(fā)揮著關鍵作用，當車輛檢測到前方有潛在碰撞危險且駕駛員未及時作出反應時，AEB 系統(tǒng)會自動觸發(fā)制動，以避免或減輕碰撞事故的嚴重程度。

1.2 車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建了一個車輛與車輛（V2V）、車輛與基礎設施（V2I）、車輛與人（V2P）以及車輛與網(wǎng)絡（V2N）之間的信息交互網(wǎng)絡。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)主要包括感知層、網(wǎng)絡層和應用層。感知層通過車載傳感器、RFID標簽等設備采集車輛自身狀態(tài)、行駛環(huán)境等數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡層則利用4G、5G等通信技術(shù)，將感知層收集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫朔掌?；應用層基于大?shù)據(jù)分析和人工智能算法，對傳輸過來的數(shù)據(jù)進行處理和挖掘，為車輛管理和服務提供支持[2]。

在車輛管理方面，車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實現(xiàn)車隊的實時監(jiān)控與調(diào)度。物流企業(yè)通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，能夠?qū)崟r掌握每輛貨車的位置、行駛速度、油耗等信息，合理安排運輸路線，提高運輸效率，降低運營成本。在車輛服務方面，車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為用戶提供了更加便捷和個性化的服務體驗。例如，通過車聯(lián)網(wǎng)，車輛可以實時獲取交通信息，為駕駛員提供最優(yōu)的導航路線，避開擁堵路段；同時，車輛還能根據(jù)用戶的駕駛習慣和偏好，提供個性化的音樂推薦、智能語音交互等服務[3]。

1.3 車輛故障智能診斷

車輛故障智能診斷技術(shù)是利用人工智能算法對車輛運行過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進行分析，從而準確判斷車輛是否存在故障以及故障的類型和位置。其原理主要基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動兩種方式。數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法通過收集大量的車輛故障數(shù)據(jù)，建立故障診斷模型，利用機器學習算法對模型進行訓練，使其能夠根據(jù)車輛的實時數(shù)據(jù)識別出潛在的故障模式。模型驅(qū)動的方法則是基于車輛的物理模型和數(shù)學模型，通過對車輛運行狀態(tài)的模擬和分析，判斷車輛是否偏離正常運行狀態(tài)，從而檢測出故障。

2 傳統(tǒng)汽車維修教學模式分析

2.1 教學內(nèi)容

主要圍繞機械原理展開，重點教授汽車發(fā)動機、變速器、底盤等機械部件的結(jié)構(gòu)、工作原理和維修方法。例如在發(fā)動機教學板塊，詳細講解發(fā)動機的曲柄連桿機構(gòu)、配氣機構(gòu)等，讓學生掌握其機械構(gòu)造和常規(guī)故障的維修技巧。然而，隨著汽車智能化程度的不斷提高，智能駕駛輔助系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及車輛故障智能診斷等新興AI技術(shù)在汽車領域廣泛應用，傳統(tǒng)教學內(nèi)容在這方面涉及甚少。以智能駕駛輔助系統(tǒng)為例，其復雜的傳感器技術(shù)、人工智能算法以及電子控制邏輯在傳統(tǒng)教學中基本沒有深入講解，導致學生對現(xiàn)代汽車的核心技術(shù)缺乏了解，難以適應未來汽車維修工作的需求[4]。

2.2 教學方法

傳統(tǒng)教學中，講授法占據(jù)主導地位。教師在課堂上通過口頭講解、板書等方式向?qū)W生傳授知識。這種方法雖然能夠在較短時間內(nèi)傳遞大量的信息，但存在明顯的弊端。其一，學生處于被接受知識的狀態(tài)，缺乏主動思考和探索的機會，學習積極性和主動性不高。例如在講解汽車電路原理時，單純地講授會使學生覺得抽象、枯燥，難以真正理解和掌握。其二，講授法難以滿足學生的個性化學習需求，每個學生的學習能力和理解速度不同，統(tǒng)一的講授節(jié)奏無法兼顧所有學生。

實踐教學是汽車維修教學的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)實踐教學也存在諸多問題。一方面，實踐設備和工具更新?lián)Q代慢，難以跟上汽車技術(shù)發(fā)展的步伐。學校的實訓車輛和維修設備多為傳統(tǒng)車型和老舊設備，缺乏對新能源汽車和智能汽車的實踐教學資源。另一方面，實踐教學的指導方式較為單一，通常是教師示范后學生模仿操作，缺乏對學生創(chuàng)新思維和解決實際問題能力的培養(yǎng)。在實際維修場景中，故障表現(xiàn)形式多樣，單純的模仿操作無法讓學生應對復雜多變的故障情況[5]。

2.3 存在問題

在傳統(tǒng)教學模式下，理論教學和實踐教學往往是分開進行的，缺乏有效的融合。學生在課堂上學習理論知識后，不能及時在實踐中得到應用和驗證，導致對知識的理解和掌握不扎實。同時，實踐教學中遇到的問題也不能及時反饋到理論教學中，無法促進理論知識的深化和拓展。例如，在學習汽車發(fā)動機理論知識后，學生到實訓車間進行發(fā)動機維修實踐時，由于兩者之間缺乏緊密聯(lián)系，學生很難將理論知識靈活運用到實際操作中，影響了學習效果。

傳統(tǒng)教學過于注重知識和技能的傳授，忽視了對學生綜合能力的培養(yǎng)，如創(chuàng)新能力、團隊協(xié)作能力、溝通能力等。在現(xiàn)代汽車維修行業(yè)，維修人員不僅要具備扎實的專業(yè)知識和技能，還需要具備良好的溝通能力與客戶交流，具備團隊協(xié)作能力與其他維修人員共同完成復雜維修任務，具備創(chuàng)新能力不斷學習和應用新的維修技術(shù)。傳統(tǒng)教學模式在這些方面的缺失，使得學生畢業(yè)后難以快速適應工作崗位的要求。

3 AI技術(shù)融入汽車維修教學的策略

3.1 基于AI模擬故障場景的實踐教學

在硬件方面，高仿真的汽車模擬駕駛艙是核心組成部分。它按照真實汽車駕駛艙1∶1的比例打造，配備了齊全的儀表盤、方向盤、變速桿、踏板等裝置，儀表盤上的各類指示燈、儀表數(shù)值都能根據(jù)車輛模擬狀態(tài)實時變化，讓學生仿佛置身于真實駕駛環(huán)境。同時，還裝配多種高精度傳感器，如車速傳感器、發(fā)動機轉(zhuǎn)速傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器等。這些傳感器分布在模擬汽車的各個關鍵部位，能夠精準采集模擬汽車運行時的各種數(shù)據(jù)，包括發(fā)動機的工作狀態(tài)、車輛行駛速度、各部件的壓力和溫度等，為軟件系統(tǒng)分析和模擬故障提供準確的數(shù)據(jù)支持。

軟件系統(tǒng)則依托強大的人工智能算法，構(gòu)建全面且精準的故障數(shù)據(jù)庫。通過與多家汽車制造企業(yè)建立長期合作關系，收集海量實際車輛故障數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了不同品牌、型號汽車在各種工況下出現(xiàn)的常見及罕見故障。數(shù)據(jù)收集后，運用專業(yè)的數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)，對涉及車輛所有者隱私和企業(yè)商業(yè)機密的信息進行處理，然后將脫敏后的數(shù)據(jù)納入故障數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫采用先進的分類索引技術(shù)，根據(jù)故障類型、故障部位、汽車品牌等多個維度進行分類存儲，方便快速檢索和調(diào)用。

3.2 借助大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化維修流程教學

通過收集大量汽車維修案例數(shù)據(jù)，包括故障現(xiàn)象、維修方法、維修時間等信息，運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以挖掘出不同故障類型與維修方法之間的潛在關聯(lián)。例如，分析發(fā)現(xiàn)某一特定品牌汽車的發(fā)動機故障中，某種傳感器故障出現(xiàn)的頻率較高，且特定的維修流程能夠更高效地解決該問題，從而為優(yōu)化維修流程提供依據(jù)?；诖髷?shù)據(jù)分析，還可以預測汽車的維修需求。通過對車輛運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和歷史維修數(shù)據(jù)的分析，提前預測車輛可能出現(xiàn)的故障，為預防性維修提供支持。例如，根據(jù)車輛發(fā)動機的運行參數(shù)和歷史維修記錄，預測發(fā)動機在未來一段時間內(nèi)可能出現(xiàn)的故障，提前安排維修保養(yǎng)，降低車輛故障帶來的損失。

將大數(shù)據(jù)分析得到的維修流程優(yōu)化方案融入教學內(nèi)容中，使學生學習到最先進、最有效的維修方法。教師可以根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整教學重點和難點，讓學生掌握實際工作中最常用和最關鍵的維修流程。以大數(shù)據(jù)分析挖掘出的實際維修案例為基礎，開展案例教學。在課堂上，教師引導學生對這些案例進行分析和討論，讓學生學會運用大數(shù)據(jù)思維和方法解決實際維修問題。例如，給出一個復雜的汽車故障案例，讓學生根據(jù)大數(shù)據(jù)分析提供的可能故障原因和維修方法，制定自己的維修方案，然后進行討論和總結(jié)。

3.3 培養(yǎng)學生運用AI工具的能力

增設AI基礎課程，如人工智能概論、機器學習基礎等。這些課程旨在讓學生了解AI的基本概念、原理和算法，為后續(xù)學習和運用AI工具打下基礎。例如，通過講解機器學習算法中的決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等，讓學生理解AI工具是如何進行數(shù)據(jù)處理和故障診斷的。開設專門的AI工具應用課程，如汽車故障診斷軟件應用、智能維修設備操作等。在這些課程中，詳細介紹各種AI工具在汽車維修中的應用場景和操作方法。例如，教授學生如何使用先進的故障診斷軟件，通過對車輛傳感器數(shù)據(jù)的分析，快速準確地診斷出故障類型和位置。

在課程教學中，注重實踐操作，通過項目驅(qū)動的方式，讓學生在實際項目中運用AI工具解決汽車維修問題。例如，安排學生完成一個汽車故障診斷項目，要求學生運用所學的AI工具，對模擬故障車輛進行診斷和維修，并撰寫項目報告。通過這樣的方式，提高學生對AI工具的熟練掌握程度和實際應用能力。加強校企合作，與汽車維修企業(yè)建立實習實訓基地。讓學生在實際工作環(huán)境中接觸和使用企業(yè)正在應用的AI工具，了解行業(yè)最新的技術(shù)和應用趨勢。

4 創(chuàng)新教學模式的實施與保障

4.1 教學模式實施步驟

明確課程目標，結(jié)合汽車行業(yè)對智能化維修人才的需求，制定清晰明確的課程目標。例如，培養(yǎng)學生掌握AI技術(shù)在汽車故障診斷、維修流程優(yōu)化等方面的應用能力，使學生能夠運用AI工具解決實際維修問題，具備創(chuàng)新思維和團隊協(xié)作能力。

規(guī)劃教學內(nèi)容，重新梳理汽車維修專業(yè)課程體系，將AI技術(shù)相關內(nèi)容有機融入其中。在基礎課程中，增加AI基礎知識和原理的講解；在專業(yè)課程中，結(jié)合具體的汽車維修項目，引入AI模擬故障場景、大數(shù)據(jù)分析等教學內(nèi)容。例如，在汽車發(fā)動機維修課程中，設置基于AI模擬故障平臺的實踐教學環(huán)節(jié)，讓學生在模擬環(huán)境中診斷和維修發(fā)動機故障。

明確AI技術(shù)融入的具體環(huán)節(jié)，在課堂講授中，運用多媒體資源，展示AI技術(shù)在汽車領域的應用案例，如智能駕駛輔助系統(tǒng)的工作原理、車輛故障智能診斷的流程等，讓學生了解AI技術(shù)的實際應用場景，增強學生對理論知識的理解。同時，通過引入實際案例分析，引導學生運用所學的AI知識，分析和解決汽車維修中的問題。

4.2 保障措施

開展AI技術(shù)培訓，定期組織教師參加AI技術(shù)培訓課程，邀請行業(yè)專家和高校學者進行授課，提高教師的AI技術(shù)水平和應用能力。培訓內(nèi)容包括AI基礎知識、機器學習算法、汽車故障診斷軟件應用等。通過培訓，使教師能夠熟練掌握AI技術(shù)在汽車維修教學中的應用方法，為教學改革提供師資保障。支持教師到汽車維修企業(yè)進行實踐鍛煉，了解企業(yè)的實際需求和最新技術(shù)應用情況。教師在企業(yè)實踐過程中，參與實際的汽車維修項目，積累實踐經(jīng)驗，將企業(yè)的實際案例和技術(shù)引入課堂教學，使教學內(nèi)容更加貼近實際工作。

開發(fā)AI教學資源，組織教師和企業(yè)技術(shù)人員共同開發(fā)AI教學資源，包括教材、課件、實訓指導書、在線課程等。教材和課件應注重理論與實踐相結(jié)合，突出AI技術(shù)在汽車維修中的應用；實訓指導書應詳細介紹AI模擬故障平臺和大數(shù)據(jù)分析工具的使用方法，以及實踐教學項目的操作步驟和要求；在線課程應提供豐富的教學視頻、案例分析、在線測試等資源，滿足學生自主學習的需求。

5 結(jié)論

通過分析人工智能在汽車運用與維修領域的應用現(xiàn)狀，如智能駕駛輔助系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及車輛故障智能診斷等，明確了汽車維修行業(yè)智能化發(fā)展趨勢。針對傳統(tǒng)教學模式在內(nèi)容、方法以及綜合能力培養(yǎng)方面的問題，提出將AI技術(shù)融入教學的策略?；贏I模擬故障場景的實踐教學，為學生提供豐富且安全的實踐環(huán)境，有效提升學生實踐能力；借助大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化維修流程教學，使教學內(nèi)容更貼合實際工作需求；培養(yǎng)學生運用AI工具的能力，為其未來職業(yè)發(fā)展奠定堅實基礎。展望未來，AI與汽車維修教學的融合將朝著更深入、更全面的方向發(fā)展。隨著AI技術(shù)的不斷進步，如深度學習算法的優(yōu)化、傳感器技術(shù)的革新，AI模擬故障場景將更加逼真和復雜，能夠模擬出更多罕見和復雜的故障案例，進一步提升學生應對實際問題的能力。

基金項目：2024年來賓市教育科學“十四五”規(guī)劃研究項目《基于“崗位引領、虛實融合、生態(tài)共享”的新能源汽車虛擬仿真實訓教學模式的實施研究》（LBJK2024B149），主持人：龍鏡森。

參考文獻：

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