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非化学专业化学教育
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| 面向工程能力培养及成果导向的人工智能赋能实验教学机制:食品专业实验教学实证研究* |
| 张龄之, 谢云飞** |
| 江南大学食品学院 江苏无锡 214122 |
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| AI-Enabled Experiment Teaching Mechanisms for Cultivating Engineering Competence Based on OBE:Empirical Study in Food Science Experimental Teaching |
| ZHANG Ling-Zhi, XIE Yun-Fei** |
| School of Food Science and Technology, Jiangnan University, Wuxi 214122, China |
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摘要：为破解食品科学与工程实验教学在教学内容、实践路径与个性化辅导方面的核心困境,提出了“AI驱动的实验教学三元支柱模型”,旨在推动教学范式从工具辅助走向系统重构。模型以成果导向教育为理念,构筑了以动态知识供给、沉浸实践训练和个性化认知引导为核心的三大支柱。实证研究表明:模型有效促进了学生知识整合与创新能力提升,在项目式学习中有超过72%的学生展现出系统的跨课程知识整合能力,沉浸实践训练使学生关键操作一次性通过率从52%提升至78%,智能认知引导则推动学生高阶思维提问占比从15%显著增至40%。研究证实了人工智能能够结构性重塑实验教学体系,为实现从“知识验证”到“能力生成”的范式转变提供了经过实证的解决方案。
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| 关键词： 人工智能,
实验教学,
三元支柱模型,
范式重构,
食品科学与工程,
OBE
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收稿日期: 2025-08-02
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| 基金资助:*2024年江苏省高校“新时代教材数字化建设研究”专项课题——AI赋能食品营养与健康战略新兴特色专业教材体系建设(2024JCSZ33);教育部“新农科”研究与改革实践项目——食品科学与工程类一流专业建设标准研制(2020402);教育部“新农科”研究与改革实践项目——基于全产业链的食品专业多样化人才培养模式创新实践(2020337) |
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通讯作者:
**E-mail:xieyunfei@jiangnan.edu.cn
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| 引用本文: |
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张龄之, 谢云飞. 面向工程能力培养及成果导向的人工智能赋能实验教学机制:食品专业实验教学实证研究*[J]. 化学教育（中英文）, 2026, 47(10): 71-76
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