AI时代的虚拟仿真实验建设探索与展望
近日,教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》,《意见》指出,将人工智能技术融入教育教学全要素全过程,建设“通用+特色”高校人工智能通识课程,建设一批高校智慧课程,鼓励开设人工智能特色课程。通过智能学伴、数字导师等探索人机协同教学新模式,实现人工智能驱动的大规模因材施教,提高教育教学效率和质量。
虚拟仿真实验作为现代信息技术与实验教学深度融合的产物,已成为提升实验教学质量和水平的重要举措,不断推动教育数字化转型发展。
南开大学实验室设备处副处长张金教授,对于AI时代虚拟仿真实验的建设现状、面临的挑战以及未来的发展方向,有着自己独到的见解,为我们打开了 AI 时代虚拟仿真实验建设的新视野。
一、AI时代的教育挑战与机遇
1、人工智能对教育的影响
麦肯锡的报告指出,AI和自动化正在深刻改变劳动力市场需求,在人工智能和自动化推动下,企业需进行重大技能升级,技术、社交和情感技能需求上升,基本认知技能需求下降。到2030年,约30%的工作可通过AI实现自动化,需职业转型人数达1200万。
与此同时,传统教育也面临着挑战:传统课堂“知识传授为主,学习路径组织为辅”的授课模式低效循环频发,难以达成个性化能力培养目标。受低成本的数字人技术和高质量知识内容的冲击,个性化学习需求日益凸显。
2、智能时代的实验教学
实验教学强调实践过程,从而帮助学生培养难以通过理论文字传递的能力,如创新能力、数据处理能力、交叉融合能力和人际协作能力。AI时代的教育需要重新思考如何利用智能工具辅助教学,培养时代亟需的人才。
二、虚拟仿真实验的兴起与价值
1、国家政策支持
教育部自2017年起推动虚拟仿真实验教学项目建设,旨在拓展实验教学内容的广度和深度,延伸教学时间和空间,提升教学质量和水平。突出以学生为中心的实验教学理念、准确适宜的实验教学内容、创新多样的教学方式方法、先进可靠的实验研发技术。虚拟仿真实验以其高技术、高效能、高质量的特点,成为实验教学的重要发展方向。
2、虚拟仿真的优势
时空折叠:通过虚拟技术突破物理限制,实现实验教学的灵活性和扩展性。
快速迭代:能够快速构建真实问题的场景和交互学习模式,适应产业发展的需求。
成本优化:降低实验教学的沉没成本和闲置资产,支持教育大数据的构建。
三、虚拟仿真实验的推广困境
尽管虚拟仿真实验具有显著优势,但其大规模推广仍面临诸多挑战:
1、普及率低:全国2868所高校、816个本科招生专业,虚拟仿真实验的覆盖率远远不足。
2、良性生态有待形成:优质资源尚未形成良性闭环,厂商和服务企业发展受限。
3、自主开发后继乏力:经费与技术支持不足,校拨运行经费难以持续性支持,教师程序设计开发素养普遍不足
4、本地化困难:一线产业实践难以快速转化为教学资源,迭代改进周期长。
5、成本高昂:生均教学运行成本高,采纳成本居高不下。
四、虚拟仿真的破局之术——AIGC
虚拟仿真教学项目实施以来已经成为实验教学领域的重要方向,随着AIGC技术的快速发展和普及,凭借其“成本低廉、实施高效、人人可用”的特点,利用AIGC对虚拟仿真教学项目进行赋能已经成为重要的前沿问题。
1、AIGC的功能与特点
自然的交互表达:支持文字、图像和声音的多模态交互。
强大的知识集成:整合文献、方案和代码,降低开发成本。
快捷的仿制生成:快速生成数据、文档和对象。
2、AIGC与虚拟仿真结合——以南开大学为例
南开大学从2024年开始启动了人工智能赋能虚拟仿真实验教学改革项目,探索了以下三个方向:
(1)知识集成
充分利用AIGC的知识汇聚集成功能,为学生提供实时问答和个性化学习路径,包括智能助手、步骤引导和过程评价等。
(2)资源构建
通过AIGC快速构建实验内容素材和虚拟仿真场景,动态生成实验内容素材编制和实验流程再造组装。
(3)协同创新
充分挖掘AIGC的协同创新能力,通过与任务内容有机融合方式,重新赋能虚拟仿真实验。结合代码生成、角色模拟、分子推衍等应用,丰富实验内容,提升任务难度。
结语
AI时代为虚拟仿真实验带来了无限可能。展望未来,张金教授呼吁大家要积极探索更多AIGC技术路线,解决真实问题的创新性实验设计,推动虚拟仿真实验的良性生态,形成资源供给、迭代改进。
南开大学的实践为高等教育领域提供了宝贵参考,也为进一步探索智能技术与实验教学的深度融合指明了道路。通过AIGC技术的赋能,虚拟仿真实验将更好地满足社会对能力需求的变化,成为未来实验教学的主要方向。
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