12月5日下午，机制教研室在J8-309教室成功举办“数字化教学资源的开发、整合与高效应用”专题研讨会。会议由刘杰老师主持，周细林、王训杰、陈云、张美芸、黄雪梅、郭芳芳等多位骨干教师齐聚一堂，围绕人工智能技术赋能教学资源建设这一核心议题，展开深入交流与热烈讨论，共同探索数字化教学提质增效的实施路径与未来方向。
会议伊始，主持人刘杰老师明确了本次研讨的目标与意义。他强调，在教育教学数字化转型不断深入的背景下，如何有效利用人工智能、知识图谱等前沿技术，系统性开发、整合教学资源，并将其贯穿于课前、课中、课后全环节，是实现教学现代化、提升育人质量的关键所在。他鼓励与会教师结合自身教学实践，分享真知灼见，碰撞思想火花。
聚焦专业特色，开发立体化、结构化资源
周细林老师首先从资源开发的源头谈起。他指出，对于工程类专业而言，数字化资源开发必须突破传统PPT的平面局限，紧密结合专业的生产实际与工程特性。他建议以课程组为单位，协同开发一批高质量的动态三维机构模型、加工仿真动画和虚拟检测实验资源，这些不仅是直观的教学素材，更是构建AI知识图谱的底层数据基础。知识图谱能够将力学分析、工艺规划等原本离散的知识点有机连接，形成网络化、可视化的知识结构，从而帮助学生建立系统性的工程思维框架，这种非线性、关联性的知识呈现方式，更符合人类的认知规律，有助于深化学生对复杂工程系统的理解。
赋能教学过程，探索AI助教与AI教案的协同模式
随后，王训杰老师聚焦于AI技术在教学过程中的具体应用场景。他认为，AI助教不应仅仅是一个简单的问答机器人，而应深度融入课程平台，成为学生的“实时辅助工程师”。他以《机械设计》课程设计为例，提出当学生面对复杂的设计参数选择与优化问题时，AI助教可以基于内置的工程规则和丰富的案例库，提供实时建议、设计校验与风险提示，极大地拓展了教学支持的时间与空间边界。同时，他也指出，这一目标的实现需要教师与技术人员深度合作，持续“喂养”高质量、结构化的数据和精准的规则，并不断迭代优化，是一个长期而系统的工程。
陈云老师则从教师备课的角度，探讨了AI教案工具的定位与价值。他充分肯定了AI在快速生成教案草稿方面的效率优势——能够依据教学大纲和知识图谱，自动串联知识点序列、关联相关资源、配置基础例题，将教师从繁重的资料搜集与整理工作中解放出来。但他特别强调，教师在教学中的创造性主导地位不可动摇。教案中最能体现教学艺术与育人深度的部分，如贴合工程实际的高阶案例剖析、启发思考的课堂互动设计、自然融入的课程思政元素，以及紧跟学科前沿的动态内容更新，都必须依靠教师丰富的经验、深厚的学养和教育的智慧来精心雕琢。“AI是强大的助手，但教师才是教学舞台上的导演。”陈老师总结道。
优化评价与反馈，释放AI出题与学情分析的潜能
在教学评价与学情诊断方面，张美芸老师和黄雪梅老师分别带来了创新性的思考。
张美芸老师关注AI在习题生成与能力考查中的应用潜力。她指出，传统题库易导致题目固化，学生容易陷入机械刷题的思维定式。而AI能够基于核心知识点和预设的能力目标，通过参数变异、情境创设等方式，自动生成一系列新颖且有针对性的题目。例如，围绕“轴系结构设计”这一知识点，AI可自动变化支撑形式、载荷条件、工作环境等要素，生成不同的问题变体，有效考查学生的知识迁移能力和解决工程实际问题的应变能力。同时，她谨慎地指出，AI生成的题目必须经过专业教师的严格审核，确保其在工程上的合理性、教学上的有效性与科学性，避免出现“为变而变”脱离实际的情况。
黄雪梅老师则着重阐述了AI学情分析对于实现个性化教学、精准施教的重要意义。她介绍，通过采集和分析学生在数字化学习平台上的多维度行为数据——如视频学习时长与停顿点、虚拟实验的操作步骤与顺序、在线测试的答题轨迹与正误情况等，AI可以构建起学生个体和班级整体的学习画像，精准定位知识薄弱环节、技能短板乃至不良的学习习惯。这些分析结果以直观的可视化图表形式呈现给教师，使得教学干预从传统的“基于经验推断”转变为“基于数据驱动”。教师可以据此更有针对性地组织专题复习、推送个性化的学习资源包，或实施一对一的精准辅导，真正推动因材施教走向深入。
直面现实挑战，推动资源整合与应用落地
在充分探讨各项技术应用的潜力后，郭芳芳老师将话题引向了资源整合与落地应用中面临的现实挑战。她指出，当前普遍存在资源“散”与“冷”两大问题。“散”体现在优质资源分散存储于不同平台、不同教师手中，缺乏统一的汇聚门户、规范的标准和便捷的共享机制；“冷”则表现为部分教师对新技术、新工具存在畏难情绪或应用不熟练，导致先进技术被束之高阁。为此，她提出两项核心建议：一是学院层面加强顶层设计与统筹，建设学院或专业级的数字化教学资源中心，制定统一的资源建设、描述与接入标准，实现资源的有效汇聚、规范管理和便捷检索；二是建立常态化的教师发展支持机制，通过定期举办工作坊、教学沙龙、案例分享会等形式，围绕“如何解读AI学情报告并调整教学策略”、“如何高效利用AI助教开展答疑辅导”等具体议题，开展实操性培训，降低技术应用门槛，提升教师数字素养，让技术真正“活”起来，服务于教学质量的实质性提升。
凝聚共识，展望未来
会议最后，主持人刘杰老师对本次研讨进行了总结。他衷心感谢各位老师结合自身教学实践与思考所作的精彩发言，认为通过讨论，大家对数字化教学资源开发的方向、AI技术在教学中的优势与局限性、以及资源整合应用的难点与路径都有了更清晰、更统一的认识。研讨会不仅交流了思想，更凝聚了共识，明确了行动方向。
刘杰老师表示，学院将积极吸纳老师们的宝贵建议，下一步计划成立专项工作小组，选取部分可行性高的方案（如重点课程的知识图谱构建、AI助教试点、资源中心标准制定等）开展试点工作，以点带面，稳步推进。他期待全体教师共同努力，将今天的研讨成果转化为实实在在的教学生产力，携手推动学院数字化教学建设迈向新台阶，为培养适应时代需求的高素质工程人才奠定更坚实的基础。
本次研讨会现场气氛热烈，交流充分，展示了学院教师积极拥抱技术变革、潜心钻研教学创新的良好风貌，也为学院教育教学数字化转型的深入实践绘制了清晰的路线图。
