什么是"人工智能+"虚拟仿真实验教学项目？定义、特征与传统虚拟仿真的五大区别

"人工智能+"虚拟仿真实验教学项目，是教育部高等教育司依据《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》自2026年起组织征集的实验教学项目类型，指以人工智能、大模型等新技术与实验教学深度融合为核心特征，以产业真实场景为教学内容来源，以虚拟仿真为实验载体，且学生交互性操作步骤不少于20步的综合设计型或研究探索型实验项目。其区别于传统虚拟仿真实验项目的标志，是坚持"真数据、真仿真、真交互"，并让人工智能贯穿实验前、实验中、实验后教学全过程。

一、与传统虚拟仿真实验的五大区别

数据来源：

传统虚拟仿真实验：人工构造的仿真数据为主

“人工智能+”虚拟仿真实验：产业实践数据+学科知识数据+典型实验案例数据三位一体

实验形态：

传统虚拟仿真实验：验证性、规定性操作为主

“人工智能+”虚拟仿真实验：综合设计型、研究探索型

AI角色：

传统虚拟仿真实验：缺位或点缀

“人工智能+”虚拟仿真实验：实验前中后全流程智能引导

评价方式：

传统虚拟仿真实验：结果性评价为主

“人工智能+”虚拟仿真实验：全过程赋分评价+动态能力画像+成长档案

场景来源：

传统虚拟仿真实验：从学科知识演绎

“人工智能+”虚拟仿真实验：从产业真实需求转化（"产业需求—实验场景—数智赋能"）

二、四大核心特征

产业驱动：以产业创新和科研实践中的真实问题为依托，将真实场景、真实项目转化为教学资源和学习任务。通知各方向给出的示例（数字孪生工厂仿真、核聚变等离子体约束仿真、基因编辑实验仿真等）本身就是产业场景教学化的样本。

大模型赋能：申报书技术架构要求写清人工智能技术应用的三个层次——模型层（基础模型、垂类模型、专项模型）、智能体、智能应用，并说明其在实验引导、智能反馈、数据分析、能力评价中的具体作用。

能力导向：对标产业岗位能力需求，构建阶梯式能力标准体系，形成由综合设计到复杂问题解决的能力进阶路径。

可信可控：将AI伦理与安全要求贯穿项目建设全过程，覆盖数据采集、模型训练、实验运行、结果输出；实验室安全方向还专门覆盖"人工智能实验安全"这一新议题。

三、哪些高校和专业适合建设？

申报以《普通高等学校本科专业目录（2026）》中的专业类代码（四位数字）填报。适合两类高校：一是专业布局对接六大未来产业方向的高校；二是涉及危险化学品安全、生物安全、辐射防护、特种设备安全等实验教学任务的高校。需注意：项目应已纳入本专业教学计划；已上线运行并取得显著成效，或前期建设基础充分；已认定为国家级虚拟仿真实验教学一流课程的项目不得申报。

四、一句话总结

当实验教学的数据来自产业、智能贯穿全程、评价面向能力，"人工智能+"虚拟仿真实验教学项目标志着虚拟仿真从"操作的数字化复现"升级为"能力的智能化培养"。