在人工智能与教育深度融合的时代浪潮中，兰州信息科技学院智能装备学院余文静老师主讲的《数字化设计制造A》课程，正悄然发生一场教学变革。借助超星平台的AI助教、知识图谱、智能实践等功能，这门机械类专业核心课不再局限于传统的“教师讲、学生听”，而是构建起“课前预习—课中互动—课后巩固”全流程智慧课堂，让工科教学既有科技的速度，也有人文的温度。

让专业知识“看得见、联得通、学得透”

《数字化设计制造A》知识点多、逻辑链长、实操性强，传统教学往往陷入“碎片化”困境：学生记不住、连不通、用不上。余文静老师依托超星平台，系统构建了课程专属知识图谱，将计算机辅助设计与制造概论、CAD/CAM系统数据结构、计算机图形建模技术、SolidWorks三维建模、CAPP系统、数控加工技术、PDM系统等核心内容，梳理为清晰的“父子关系”、前后置依赖与知识分类体系，并明确标注重点、难点、考点及课程思政融入点。

这一图谱不再是静态的目录，而是一张动态、可视化、结构化的一体化知识网络。学生打开平台，便能俯瞰全局、定位薄弱；教师则能实时掌握班级学情，精准调整节奏，真正实现“以学定教、精准施教”。工科课程“难教、难学、难练”的痛点，在此找到了破解之道。

从“被动听讲”走向“主动建构”

AI助教的价值，不在于技术本身，而在于它如何真正嵌入学生的学习行为。余文静老师设计了贯穿课前、课中、课后的三类AI实践任务。

智能答疑实践：学生遇到问题，首先向AI助教提问。AI基于知识库给出解答，并链接相关知识点。若仍有疑问，再带到课堂讨论。学生王韩兵在学习“数控编程”时，对G代码格式反复困惑，连续三次向AI提问，AI不仅给出标准格式，还推送了例题与视频讲解。“以前不好意思总问老师，现在问AI毫无压力，问到懂为止。”

知识路径推荐：AI根据学习行为数据分析薄弱环节，主动推荐下一步应学内容。学生赵双亮在“三维建模”章节停留时间过长，AI判断其基础不牢，主动推送前置知识点复习资料。赵双亮按推荐路径学习后，后续章节测试成绩明显提升——真正的“因材施教”，由此落地。

学习行为分析：教师通过后台查看学生与AI的互动数据，包括提问频率、常见难点、知识点掌握情况。当多位学生在“公差配合”上反复提问，余老师随即在课堂上增加案例讲解与练习，精准解决共性难题。

课前五分钟学生主讲，AI成为“共同成长的伙伴”

技术落地，最难的是“用起来”。余文静老师鼓励学生在“课前5分钟”轮流担任“小讲师”，分享超星AI助教的使用技巧、功能亮点与学习心得。从AI答疑操作、知识图谱检索、思维导图制作，到智能评分标准解读、学习资源获取方法——学生们用真实体验、通俗语言，把看似“高冷”的AI工具讲得生动亲切。

这一环节的意义远不止技能分享：它提升了学生的信息素养与表达能力，更在班级中营造了“主动用AI、高效学专业”的氛围。当学生成为AI工具的主人而非被动接受者，技术便不再是外挂的“插件”，而真正内化为学习的“利器”。

以评促学，让知识内化于心

基于超星平台AI实践模块，余文静老师设计了“用思维导图串联课程知识点”等实践任务，系统训练学生的知识整合、逻辑梳理与结构化表达能力。平台智能生成评分标准，从知识点完整性、逻辑层级结构、关联整合性、表达清晰度、结构创新性五个维度自动赋分，并提供客观诊断与改进建议，实现“任务发布—在线完成—智能批改—即时反馈”的闭环教学。

学生王桐说道：“AI评分很客观，能清楚看到自己的不足，修改后再提交，知识掌握更扎实。”这种以评促学的机制，让每一次实践都成为一次深度学习的契机。

从知识图谱构建、AI知识库搭建，到AI助教应用、智能实践开展，余文静老师以超星平台为支撑，将人工智能深度融入教学全流程。这不仅减轻了教师的重复性劳动，更实现了个性化、精准化、高效化的教学——真正践行了“数智驱动，因材施教”的理念。

智能装备学院正持续推进智慧教学改革，鼓励教师运用数字化工具与AI技术创新课堂形态。在这场人与技术协同进化的教育变革中，课堂不再是一个“教”与“学”的二元空间，而成为一个动态生长、共同建构的智慧生态。而这，或许正是未来工程教育的应有模样。

未来，学院将继续深化“AI+教育”的融合应用，打造更多优质智慧课堂，培育更多具备数字化素养与工程实践能力的高素质应用型人才，为地方装备制造业高质量发展注入新动能。

审核/陆学斌