ETREducational Theory and Research2995-34482995-3456Art and Technology10.61369/ETR.2026200034ArticleAI 赋能材料类课程教学改革：现状、路径与挑战https://artdesignp.com/journal/ETR/4/20/10.61369/ETR.2026200034李传强20264202026-05-15人工智能技术正重塑高等教育教学生态，并为材料类课程缓解“多尺度机理难直观、工艺过程难再现、工程场景难低成本进入”等问题提供新路径。本文围绕材料类课程的知识结构与能力培养需求，梳理AI 赋能课堂教学、课程体系与任务链重构、虚实融合实践教学及证据链评价的研究进展[1]。研究表明，“教师— 智能系统— 学生”协同机制可强化学习诊断与反馈闭环；递进式课程体系与项目驱动任务有助于实现知识向能力转化；跨尺度模拟与虚拟仿真支撑的“虚实共生”平台可提升实践训练的可达性与可重复性。本文据此提出面向材料类课程的实施建议：以核心能力为锚点优化任务与资源供给，构建可评价、可迭代的质量保障机制，并协同推进教师数智素养提升与产教融合场景嵌入。人工智能,材料类课程,教学改革,虚实融合,学习分析

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