数智赋能实验教学：创新人才培养的新路径

在数字化与智能化技术迅猛发展的今天，高等教育正面临前所未有的机遇与挑战。教育部高等学校实验室建设与实验教学指导委员会秘书长、东南大学熊宏齐教授提出“数智赋能实验教学”理念，从实验教学的再认识、虚拟仿真与AI技术的融合、实验教学的整体设计三个方面，探讨如何通过数智技术提升实验教学的质量和效率，为创新人才培养提供了全新的思路和方法。

对实验教学的再认识：从验证到引领

传统的实验教学通常分为基本验证、综合设计、研究探索三个层次（即“三性实验”）。然而，随着科技的快速发展，实验教学的内涵正在发生深刻变化。实验教学不应仅停留在验证已有知识的层面，而应通过“前沿引领+产教融合”的方式，培养学生解决复杂问题的能力。

具体而言，实验教学需要引入前沿科技设施与工程环境，让学生从“适应”社会需求逐步转向“引领”社会发展。例如，学生可以通过虚实结合的实验项目，对前沿技术进行验证，并融入团队开展多路径、多参数的探索性实验，不断优化方案和结果，将结果开展工程验证，推动实验教学引领社会发展，培养学生复杂问题能力为“新质人才”的培养奠定基础。

虚拟仿真与AI赋能：技术驱动的教学革新

虚拟仿真技术和人工智能（AI）的结合，为实验教学带来了革命性的变化。熊宏齐教授在PPT中详细介绍了面向科研和教学的两种系统架构：

1、面向科研的融合系统架构：强调高精度和可拓展性，系统包括五个核心模块——

领域知识库：包含学科理论知识和历史实验数据

大语言模型引擎：经过领域微调的LLM系统

虚拟仿真平台：基于精确数学模型的计算系统

参数优化模块：基于实验结果持续优化参数推荐

研究协作界面：研究者与系统交互的平台

这些模块通过标准化接口相互连接，形成完整的教学实验闭环系统。

2、面向教学的融合系统架构：面向教学的架构则更注重交互性和解释性，包括五个核心模块——

基础知识模块：包含学科教材知识和典型实验案例

实验引导模块：由LLM提供的实验设计指导

虚拟仿真环境：安全、可重复的实验环境

结果分析模块：对实验结果进行自动分析与解析

学习评估模块：评估学生实验设计与操作水平

这些模块通过标准化接口相互连接，形成完整的科研实验闭环系统。

两种架构的共性是均采用大语言模型（LLM）与虚拟仿真的双系统结构，建立了完整的反馈环路。差异则在于科研架构更注重结果精度，而教学架构更强调知识传递和能力培养。此外，AI技术的引入还带来了效率提升、成本降低、安全性提高等优势，为实验教学注入了新的活力。

实验教学的整体设计：构建智慧教育生态

为了充分发挥数智技术的潜力，实验教学需要从资源建设、教学组织、学生评价等多个维度进行整体设计。

1. 资源建设：通过共享平台汇聚全国优质虚拟仿真实验资源，打造适应不同高校培养目标的虚实融合实验体系。例如，东南大学已构建了128项虚拟仿真实验项目，覆盖25所高校，形成了具有前沿性、交叉性和挑战性的实验课程。

2. 教学组织：采用三层架构（表现层、逻辑层、数据层）设计AI教学系统，实现知识的双向流动。数字教材、能力图谱和智能指导工具的引入，进一步提升了教学的个性化和精准性。

3. 学生评价：通过多源数据融合和智能分析，动态评估学生能力，将其分类为“天赋型”“基础扎实型”等类型，并提供个性化指导。这种闭环反馈机制为因材施教提供了科学依据。

新质生产力与人才培养的未来

熊宏齐教授在《数智赋能实验教学》主题报告中，引用了“新质生产力”的概念，指出创新是先进生产力的核心。教育、科技、人才的良性循环是实现新质生产力的关键。通过教育链、科技链、人才链“三链并驱”的一体化布局，高校可以培养出具备创新能力和复杂问题解决能力的“新质人才”，为社会发展和产业升级提供强有力支撑。

结语

数智赋能实验教学是高等教育改革的必然趋势。通过虚拟仿真与AI技术的深度融合，实验教学正从传统的验证性模式向探索性、引领性模式转变。未来，随着技术的不断进步和教育理念的持续创新，实验教学将在培养创新人才、服务社会发展中发挥更加重要的作用。