人工智能技术与高职院校汽车类专业课程融合研究——以《汽车维护与保养》课程为例

张 芽

（陕西机电职业技术学院，陕西 宝鸡721001）

1 人工智能技术背景

近年来，以深度学习为基础的人工智能技术在自动驾驶、医疗诊断、人脸识别、在线教育等领域取得广泛应用。在国家对人工智能、大数据和区块链等技术的政策扶持下，各大院校也纷纷设立人工智能学院，成熟的人工智能技术为各大院校课程教学的信息化提供了技术保障。

高职院校汽车类专业课程的信息化一直是课程改革的重难点，以《汽车维护与保养》课程为例，课程内容的特殊性使得教学方式方法单一。将人工智能技术与该课程的有效融合，可以提高教学水平，调动学生学习积极性。同时，通过人工智能技术对汽车维护海量数据的智能化分析，可以提前发现汽车维护过程中的潜在问题，为人工维护提供参考，极大地降低人工维护成本，提高了维护效率。

2 人工智能技术课程应用现状及存在的问题

2.1 发展现状

随着国家对人工智能技术的大力扶持，各大院校纷纷尝试将人工智能技术引入到教学实践。就目前应用情况而言，人工智能技术主要包括课堂学生行为分析、学生人脸识别和校园智能安防等。然而这些实践应用并没有将人工智能技术应运到具体课堂教学过程，教学过程依然采用传统单一模式，尤其实践类课程中，缺乏人工智能技术的智能化应用环节。

2.2 存在的问题

（1）人工智能技术与专业课程教学缺少有效融合。近年来，各院校为积极实现校园信息化建设，不断加大人工智能技术投入，在校园安防、学生课堂行为分析等方面取得明显成效。然而课堂教学过程依然采用传统单一化教学模式，课堂缺乏人工智能技术互动引导，尤其在高职院校实践类教学过程中，缺乏实践与技术的有效结合。实践过程以课堂内容为主，缺乏与人工智能技术融合。

（2）人工智能技术复杂度较高。目前，以深度学习为核心的人工智能技术普遍应用在人脸识别、自动驾驶、目标检测等领域，并取得了较好效果。然而深度学习技术的掌握需要了解机器学习、数据挖掘、统计分析等多门学科知识，是一种多学科交叉技术。不仅如此，深度学习模型的训练过程需要大量数据作为基础支撑，训练过程对服务器要求较高，一般常用服务器无法满足其训练模型需要，这些基础性要求使得职业院校教师无法将该技术与相关课程结合并在实践应用。

（3）专业人工智能教师欠缺。人工智能作为近年兴起的新兴技术，首先在商业生产活动得到广泛应用，从近几年开始，各大院校开始设立人工智能学院。但和商业化公司相比，其仅注重于理论知识学习，缺乏课堂应用实践，究其原因是院校缺少人工智能工程化教师，不能有效针对特定课程制定与之相融合的实施方案。

3 《汽车维护与保养》授课现状

《汽车维护与保养》作为高职院校汽车类专业中一门重要课程，也是汽车维护与保养环节知识的重要理论课程，该课程需要理论与实践相结合授课。当前很多院校该课程只停留在理论知识讲解，实践较少，实训课程仅作为理论知识延伸，没有充分发挥人工智能技术强大的神经网络感知和预测功能，导致人工智能技术在实践环节应用的缺失，学生缺乏实践积极性。

4 人工智能技术与《汽车维护与保养》课程融合

为进一步推动校园信息化建设，实现人工智能技术在课堂的应用，更好的提高教学水平和学生课堂积极性，在专业课程授课与实践过程，将人工智能技术融入贯穿其中，从而激发学生学习兴趣，利于专业知识学习掌握和对新技术的好奇与探索，正确引导学生发挥自主想象与创新意识。

4.1 课堂与实践相结合

人工智能技术与《汽车维护与保养》课程的融合，离不开课堂授课与实践，在课程内容设计时，依然要注重基础知识授课和动手实践环节。融入的人工智能技术在课堂与实践环节都会体现，且人工智能技术通过基础授课与实践表现，教学过程，要使学生掌握理解基础知识和专业实践，在此基础上将人工智能技术与其有机结合，并通过人工智能技术作用于专业实践过程，为学生理解知识点提供动力。

4.2 人工智能技术融入

人工智能技术作为数据与图像处理利器，通过对汽车硬件参数和关键部位采集图像的分析，可以智能化告警，提前预测未来一段时间可能出现问题。在汽车保养方面，通过其强大的图像处理技术，只需对摄像头视频帧分析便能找出需要保养和存在潜在问题的汽车部位，极大降低人工维修与保养成本，提高汽车维护效率。

（1）前期模型准备。人工智能技术涉及面广、技术难度大，对授课老师而言，完全掌握人工智能相关基础理论，并将其与对应的专业教学课程融合较为困难。在实践当中，需要具备相关理论与工程化知识的人预先针对不同课程训练不同模型。在《汽车维修与保养》课程教学中，收集大量汽车维护与保养相关数据和图像，对于图像数据，需要人工手动进行标注，从而完成数据集准备工作。根据不同融入需求，训练不同模型，为后续模型在课堂与实践中的融入做准备，

（2）课堂教学过程融入人工智能。在传统课堂教学模式基础上进行创新，授课过程加入人工智能体验环节，提高学生积极性，加深学生对知识点理解。

《汽车维护与保养》课程安排时，针对重难点知识，通过人工智能技术智能化分析处理加深知识理解。利用课堂老师现场演示激发学生兴趣，实现课堂讲学融合，使学生掌握汽车维护和保养知识的同时融入人工智能思维，激发学生创新思维意识，提高专业素养。

（3）注重实践课程训练。《汽车维护与保养》课程涉及内容多，操作性强，针对课程和人工智能技术特点，有针对性选择汽车发动机维护与保养、汽车故障诊断、汽车运行数据异常告警等汽车关键部件和数据进行智能分析。为了更好在课程实践环节融入人工智能技术，在前期准备过程中，将已训练完成的模型预先部署到硬件。实践过程，对实践内容分组，使学生对课程内容进行实践，加深对知识理解，提高动手能力。该过程中通过硬件内置的人工智能模型对汽车发动机、运行数据、故障诊断等实践结果进行预测，为学生实践提供依据和参考，培养学生实践兴趣和分析问题解决问题能力。

（4）校企合作引入新模式。《汽车维护与保养》课程具有很强的实践性，为最大程度融入人工智能技术，在教学过程中，该课程可采用与企业合作模式。将汽车相关人工智能技术部署到企业生产设备中，院校通过组织学生定期到企业实习方式，不仅使学生了解企业真实生产工作环境和掌握知识，而且有助于学生通过对人工智能技术的应用提升专业技能。学生在学校学习基础知识，掌握理论，企业实习过程结合专业与人工智能技术为学生拓宽技能。

（5）建立人工智能与专业课程创新基地。《汽车维护与保养》课程与人工智能技术的深度融合，更重要是让学生利用技术学习专业知识的同时了解两者之间的内在原理。院校根据自身条件为课程设置创新基地，积极组织学生在业余时间学习了解人工智能知识，使学生掌握汽车运行、故障分析等数据收集、标注、训练、部署等一整套人工智能技术，并根据课程内容设置将模型部署到汽车硬件设备。通过在创新基地实践，充分发挥学生团队合作精神，了解人工智能技术与课程融合背后深层次原理。

5 结 语

通过对人工智能技术和高职院校《汽车维护与保养》课程分析，从课堂讲授、线下实践、校企合作和建立创新基地等方面就人工智能技术与课程融合进行探讨。为高职院校课堂技术引入提供借鉴和参考思路，使学生在掌握专业知识的同时理解技术背后的工作原理，为后续人工智能技术与其它课程融合提供思路，增强了学生的创新意识，对实践类课程改革具有重要意义。