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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">SDME</journal-id><journal-title-group><journal-title>Scientific Development of Modern Education</journal-title></journal-title-group><issn>2998-9027</issn><eissn>2998-9043</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/SDME.2025250015</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>AI 大模型赋能教学数字化转型发展—— 以工程地下水课程链为例</title><url>https://artdesignp.com/journal/SDME/2/25/10.61369/SDME.2025250015</url><author>周洁,周华德,刘成君,班超,石振明</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>25</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-10-31</published-time></date></history><abstract>针对传统教学存在的课程资源更新慢、教学案例资源库匮乏、知识体系与工程实践脱钩、课程试验流程繁琐等问题，AI 大模型能够有效利用自身优势，实现现代信息技术与教学的深层次、多角度融合，赋能教学数字化转型发展从而解决传统教学存在的诸多问题。本文以工程地下水课程链为例，系统阐述AI 大模型与课程链中理论知识、课程试验、课程设计、实践教学等环节的深度结合，构建基于数字教材模块- 试验数据智能监测模块-Modflow 云计算模块- 云平台案例库模块于一体的数字化教育新平台，扎实推进智能型、创新型人才的培养。</abstract><keywords>AI 大模型,数字化,传统教学,工程地下水</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 刘邦奇, 聂小林, 王士进等. 生成式人工智能与未来教育形态重塑: 技术框架、能力特征及应用趋势[J/OL]. 电化教育研究,2024(01):13-20.[2] 毛芳, 李正福. 我国高等教育数字教材发展的现状、问题与对策[J]. 出版参考,2023(05):11-16.[3] 刘钢, 任星龙, 赵明志等. 纳米硅溶胶改良辽宁台安砂土的抗液化性能研究[J/OL]. 地震工程学报:1-11.[4] 杨尚东, 陈蕾, 陈兴国等. 交互式大模型驱动的大数据技术实践课程教学探索[J]. 计算机教育,2023(11):55-59.[5] 唐益群, 严婧婧. 谈《工程地下水》课程的教学与实践[J]. 湖州职业技术学院学报,2013,11(03):24-26.[6] 陈贵翠, 刘玉申, 陆鑫, 等. 高职纺织专业科教融汇的实践路径研究[J]. 现代职业教育, 2024(25):141-144.[7] 宋晓红, 李艳红, 张立浩, 等. 新工科和专业认证" 双驱" 背景下环境类实验教学平台建设, 实践与赋能[J]. 职业教育发展, 2024, 13(6):2545-2551.DOI:10.12677/ve.2024.136388.[8] 李亚美. 成果导向理念赋能教学质量评价[J]. 科学大众. 科学教育研究, 2022(007):000.[9] 段彩屏. 职业教育如何培养创新型拔尖技术人才[J]. 湖南师范大学教育科学学报, 2024, 23(3):83-89.[10] 张瑞 , 廖慧娇. 智能技术赋能课程思政效果增值评价: 模型设计与实施路径[J]. 黑龙江高教研究, 2024, 42(12):72-79.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
