“人工智能+”赋能香料香精品控学课程建设研究

摘 要：香料香精品控学是香料香精技术与工程专业的一门专业必修课，在人才培养中占有重要地位。该文针对当前教学存在的知识点分散、个性化学习不足和安全性评价实验受限等问题，提出基于知识图谱和AI的创新教学方法。通过构建知识图谱、实施AI助手以及创建虚拟实验室，提高教学质量和学生学习体验，并为相关课程提供可资借鉴的教学研究参考。AI技术在香料香精技术与工程专业课程教学中展现出显著优势，有助于培养高素质人才并推动专业创新。尽管面临存储资源支持、技术更新和数据安全挑战，但AI技术在教学领域的潜力巨大，有助于推动教育行业的创新与发展。

关键词：人工智能；知识图谱；香料香精品控学；教学模式；教学探究

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）33-0001-04

Abstract： Fragrance and Fragrance Quality Control course is a required professional course for the Fragrance and Fragrance Technology and Engineering major and plays an important role in talent training. This paper proposes an innovative teaching method based on knowledge graphs and AI to address the existing problems of scattered knowledge points， insufficient personalized learning， and limited safety evaluation experiments in current teaching. By building knowledge graphs， implementing AI assistants， and creating virtual laboratories， the quality of teaching and student learning experience are improved， and teaching implementation plans that can be used as reference for relevant courses are provided. AI technology has shown significant advantages in the teaching of flavor and fragrance technology and engineering courses， helping to cultivate high-quality talents and promote professional innovation. Despite facing storage resource support， technological updates and data security challenges， AI technology has great potential in the teaching field and helps promote innovation and development in the education industry.

Keywords： artificial intelligence; knowledge graph; Fragrance and Fragrance Quality Control; teaching model; teaching research

2022年全国教育工作会议明确提出实施国家教育数字化战略行动，2023年全国教育工作会议进一步提出要纵深推进教育数字化战略行动。正值国家教育数字化战略行动第3年开启之际，教育部部长怀进鹏在2024世界数字教育大会强调，我国教育数字化战略行动要从“联结为先、内容为本、合作为要”的“3C”走向“集成化、智能化、国际化”的“3I”，为教育数字化发展指明方向[1-2]。近年来，人工智能（AI）作为新一轮产业科技革命变革的重要驱动力量，人类社会的各个领域都深受其影响，同时也为高等教育带来了前所未有的机遇和挑战[3-6]。

人工智能技术在现代教学领域的应用趋势愈发明显。在新时代背景下，AI技术在香料香精品控学课程教学中具有巨大的潜力。香料香精品控学是香料香精技术与工程专业的重要课程之一，旨在培养学生对香料香精品质的控制和评价能力。然而，由于香料香精品质的影响因素众多且复杂，检测分析方法多样，安全性评价流程繁琐且周期长成本高，因此，理想的教学效果通过传统的教学方法难以达到。通过引入AI技术，可以实现内容优化、个性化教学、智能辅导和虚拟实验等多种功能，从而提升教学质量和效率。例如，利用AI技术对大量香料香精数据进行分析和处理，可以帮助学生更好地理解和掌握香精香料指纹图谱知识和技能；同时，AI技术还可以用于香精的智能化调配以及香料香精的安全性评价等，为学生提供更加直观的学习体验。基于此，提出将AI技术引入香料香精品控学课程教学中，以期通过智能化的教学手段、方法和模式探索，提高教学质量和效果。

一 香料香精品控学课程概述、教学中存在的问题和思考

香料香精品控学课程是香料香精技术与工程专业的一门专业核心课程，总学时为48学时，其中实验学时占16学时，开设在第6学期。本课程旨在为学生提供香料香精质量控制的全面知识和技能，为后续课程的学习和职业发展打下坚实基础。香料香精品控学课程的教学内容涵盖了香料香精的质量感官评价技术、理化检测技术、安全性评价和数据库建立等多个方面。课程的目标在于使学生能够系统掌握从香原料质量把控、生产加工、产品制成、成品检测到成品入库等全过程的质量控制和管理链。

课程对学生的毕业要求提供了强有力的支撑。具体而言，通过本课程的学习，学生将能够基于香精香料香气评价的具体指标，掌握香精香料领域加香感官评价技术；能够基于微胶囊的原理与制备方法，掌握香精香料缓控释技术；同时，学生还将具备将安全性评价流程和指标、香料指纹图谱的构建以及香精香料数据库的建立应用于香精香料的安全评价、管理、调配以及在日用/食用/烟草领域的加香应用中的能力。此外，学生还将能够在与香料香精制备与品质安全控制领域相关的多学科环境中理解、掌握、应用工程管理原理与经济决策方法，具有一定的组织、管理和领导能力。

香料香精品控学课程的传统教学模式在教学中存在的问题主要体现在以下三个方面。

一是知识点分散且记忆性强，导致学生难以形成系统的知识体系：香料香精品控学课程内容涉及质量感官评价、理化检测、安全性评价、控缓释方法和指纹图谱构建与应用等多个方面，知识点较为分散。传统教学模式往往采用线性教学，按照章节顺序逐一讲解，使得学生难以掌握知识点之间的内在联系，难以形成系统的知识体系。学生需要花费大量时间进行记忆和复习，但往往容易遗忘，效果不佳。

二是互动与反馈不足，个性化学习受限。在传统的教师—学生二元结构中，通常只存在单一的教师—学生互动渠道，而缺乏其他形式的辅助支持。这导致学生在学习过程中遇到的疑问和问题难以及时得到解答，反馈机制不够完善。同时香料香精品控学课程对学生的化学、仪器分析、生物和医学背景知识均有一定要求，教师在提供个性化的学习建议和辅导方面不太现实。

三是安全性评价实验受教学条件限制无法开展，影响学生的实践能力和创新能力培养；香料香精品控学课程中的安全性评价实验是课程的重要组成部分，对于培养学生的创新能力和实践能力具有重要意义。然而，由于实验条件限制（如对动物数量、饲养环境、化学试剂安全性等方面）、经费不足等原因，许多学校无法开展相关的食品添加剂或者香料香精毒理学安全性评价实验。这会导致学生缺乏实际操作经验，难以将理论知识与实际应用相结合，影响学生的实践能力和创新能力的培养。

为解决这三大问题，本文开展了三方面的研究和思考。首先是在教学思路上，转理念，学会利用知识图谱技术，可以将香料香精品控学中的知识点进行系统化整理，形成一个清晰的知识网络。其次，转模式，形成人工智能驱动的三元教学模式。在教学模式上，人工智能技术的引入将改变传统的“教师—学生”二元结构，形成“教师—机器—学生”的三元结构。在这个新的教学模式中，AI助手（智能助教、学伴或导师）可以为学生提供更多的互动机会，使学习过程中的问题能够及时得到解决，帮助学生建立自信心，提高其学习的动力和积极性。最后，转手段，利用人工智能技术创造新的学习场景和方式。针对安全性评价实验受限的问题，可以利用虚拟现实（VR）和模拟实验技术。通过虚拟仿真技术，学生可以身临其境地参与到实验过程中，了解实验原理和注意事项，掌握评价指标，并获得即时的反馈和指导。可以让学生在没有实际风险的情况下进行实验操作，且可以反复操作，锻炼实践能力和创新能力。

二 人工智能在教育教学中的应用现状

AI在教育教学中的应用不仅提高教学效率，也为学生提供更加个性化、多样化的学习体验。AI技术通过分析学生的学习数据、习惯和偏好，为每名学生提供量身定制的学习路径和内容。例如，智能编程教学平台利用AI技术，为学生提供个性化的编程学习路径和练习题，帮助学生快速掌握编程技能。AI技术为教师提供智能备课、授课、在线答疑和作业批改等支持，减轻教师的工作负担。例如，知识图谱驱动的智慧教学系统利用AI技术为教师提供智能备课、推课和答疑等工具，提高教学效率和质量。AI与VR技术结合，构建虚拟仿真教学环境，为学生提供身临其境的学习体验。例如，口腔虚拟仿真智慧实验室利用VR技术，为学生提供口腔解剖、手术操作等虚拟仿真教学环境，帮助学生提高实践能力。AI技术通过自然语言处理、机器学习等技术，对学生的作业、考试进行智能评估，为教师提供准确、客观的评价结果。同时，AI还能为学生提供个性化的学习反馈和建议，帮助学生改进学习方法。

三 人工智能在香料香精品控学课程建设中的探索研究

在香料香精品控学课程中，人工智能技术的应用正逐渐深入，为学生和教师提供更为丰富和高效的教学与学习体验。

（一） 构建AI知识图谱和智能推荐学习路径

利用AI技术，对香料香精品控学的知识点进行系统化整理，形成知识图谱。学生可以通过图谱快速定位所需知识点，并理解它们之间的逻辑关系，从而更容易形成系统的知识体系。基于学生的学习习惯和进度，AI可以为学生推荐个性化的学习路径和学习资源（如在线课程、学习社区学习工具等），帮助学生系统地掌握香料香精品控学的知识体系。

（二） 智能学习评估和自适应教学系统

利用自然语言处理和机器学习技术，智能评估系统能够自动分析学生的作业、实验报告或在线测试答案，并给出即时反馈。这种系统不仅可以快速评估学生的表现，还能提供个性化的学习建议和辅导，帮助学生了解自己的薄弱环节，并针对性地加强学习。基于评估结果，AI可以为学生制定个性化的学习计划和资源推荐。构建自适应教学系统，根据学生的学习进度和能力水平，自动调整教学内容和难度。这样可以确保每名学生都能在自己的学习节奏下取得最佳的学习效果。

（三） 虚拟实验平台和智能风险评估

利用AI和VR技术，构建香料香精分析检测或者安全性评价虚拟实验平台。学生可以在平台上模拟利用精密大型仪器对香精香料进行理化检测、进入虚拟实验室进行香料香精毒理学安全性评价实验，了解实验原理、实验流程、操作方法和注意事项，提高实践技能。此外，虚拟实验室还能模拟各种实验条件，帮助学生了解不同条件下实验结果的变化。通过AI技术，对实验过程进行实时监控和风险评估。一旦发现异常或风险，系统会立即发出警告，并为学生提供相应的解决方案。这样可以确保学生在安全的环境下进行实验学习。

四 AI在香料香精品控学课程教学案例中的分析研究

（一） 构建知识图谱

利用AI技术，对香精品控学课程中各章节知识点进行深度挖掘和关联分析，形成一张庞大的知识网络。例如，通过自然语言处理（NLP）技术，我们可以对课程教材、相关文献、网络资源和测验等进行文本分析，提取出关键知识点和它们之间的关联关系，构建出一张知识图谱[7]。这张图谱不仅可以展示知识点之间的层次关系和逻辑关系，还可以帮助学生发现新的知识点和关联关系，从而拓宽视野、深化理解。

在实际教学中，采用基于AI的知识图谱构建工具，对香料香精品控学课程进行了知识图谱的构建。通过对学生使用知识图谱前后的学习效果进行对比分析，了解使用知识图谱的学生在知识掌握程度、问题解决能力等方面的效果。此外，设置调查问卷，统计学生对于知识图谱在帮助他们理解课程内容和知识体系方面的反馈。

（二） 个性化学习

个性化学习是现代教育的重要趋势之一[8-9]。在香料香精品控学课程中，可以利用AI技术实现个性化学习。首先，通过对学生学习行为数据的收集和分析，了解学生的知识背景、学习风格、兴趣偏好和学习能力等个体差异。然后，基于这些数据，为每名学生提供个性化的学习资源和路径推荐。例如，对于学习能力较强的学生，可以推荐更高难度的学习内容和挑战性问题；对于学习兴趣浓厚的学生，可以推荐与其兴趣相关的拓展阅读和实践项目。

在实际教学中，采用基于AI的个性化学习平台，为香料香精品控学课程的学生提供个性化的学习服务。通过对学生学习数据的分析，可以自动为每名学生生成个性化的学习计划和资源推荐。经过一段时间的实践，针对个性化学习平台在提高学生的学习效果和满意度方面的结果，进行对比反思，为调整课堂授课教学设计提供依据。

（三） 安全性评价虚拟仿真实验

在香料香精品控学课程中，选择智能虚拟实验室在香料香精安全性评价实验中的应用为教学案例。该案例旨在通过VR技术，为学生提供一个模拟的实验室环境，让他们能够在没有实际风险的情况下进行香料香精的毒理学安全性评价实验。教师为学生准备了VR设备和相关的实验指导材料，确保学生能够在虚拟环境中顺利进行实验。学生戴上VR设备，进入虚拟实验室，根据实验指导进行香料香精的前处理、动物的给药、饲养、解剖分析和结果分析等操作。系统根据学生的实验操作过程和结果，给出即时的反馈和建议，帮助学生了解自己在实验中的表现。

通过虚拟实验室，学生能够在安全、无风险的环境中进行实验操作，避免了因误操作而导致的化学品伤害和实验动物意外死亡。同时，虚拟实验室还允许学生反复进行实验，加深对实验原理和操作过程的理解。由于虚拟实验室的模拟程度有限，学生在虚拟环境中进行的实验操作与真实环境中的操作可能存在一定的差异。

为了验证AI技术在香料香精品控学课程教学中的效果，研究选取两组学生，一组使用传统的实验教学方式，通过视频播放和实验室简单操作，另一组使用基于AI的虚拟实验室进行实验教学。实验结束后，对比两组学生的实验结果和学习反馈。使用虚拟实验室的学生在实验中表现出更高的参与度和兴趣，实验过程更加顺利，实验结果也更加准确。传统实验教学组的学生在实验过程中出现了较多的误操作，实验结果也存在一定的误差。

五 AI技术在香料香精品控学课程教学中面临的挑战与对策建议

（一） 面临的挑战

首先，AI技术的应用需要强大的计算能力和存储资源支持，对于资源有限的学校来说是一个难题。其次，AI技术日新月异，新的算法、模型和应用不断涌现。对于香料香精品控学课程来说，如何及时跟进这些技术更新，确保香料香精品控学教学内容的前沿性和实用性，以适应不断变化的教学需求和学生特点，是一个不小的挑战。此外，在利用AI技术进行实验教学和数据分析时，涉及大量的学生信息和实验数据。如何确保这些数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用，是需要关注的问题。AI技术与传统教学的融合[10-11]需要一定的时间和经验。如何将AI技术有效地融入香料香精品控学课程中，提高教学效果和学生的学习体验，需要教师进行深入的探索和实践。

（二） 对策建议

随着计算机硬件和软件技术的不断发展，AI技术的应用成本将不断降低，更多的学校将能够享受到AI技术带来的便利。针对技术更新迅速的问题，学校可以定期组织教师培训活动，邀请专家学者介绍最新的AI技术和应用，提高教师对AI技术的认识和应用能力。学校应建立健全的数据管理制度，明确数据的使用范围和权限，加强数据的安全防护和隐私保护。同时，教师也应加强对学生数据的管理和保护意识，确保学生信息的安全。在引入AI技术进行教学时，教师应关注学生的学习体验和反馈。如果学生在使用AI技术进行学习时遇到了困难或问题，教师应及时给予帮助和指导，确保学生能够充分利用AI技术提高学习效果。

六 结束语

通过构建知识图谱、实施AI助手以及创建虚拟实验室等方面的探索研究，可以将AI技术融入香料香精品控学课程教学中，不仅能提升教学质量，也可以极大地丰富学生的学习体验。随着AI技术的不断发展和完善，我们有理由相信，它将在更多领域和层面为教育行业带来革命性的变革。这种“人工智能+”赋能的教学研究应用模式可以推广至香料香精技术与工程专业的其他课程教学中，AI技术将继续发挥其独特优势，助力我们培养出更多具备创新精神和实践能力的高素质人才。同时，需要不断探索和完善AI技术在教育中的应用模式，确保其在推动教育行业创新发展的同时，也能够保障师生的信息安全和隐私权益。

参考文献：

[1] 王小梅，王灿运.数字教材赋能教育数字化的必要性、挑战及对策[C].中国电子劳动学会.“产教融合、校企合作”教育教学发展论坛优秀论文集.山东劳动职业技术学院，2024：5.

[2] 杨宗凯.从“3C”走向“3I”：推动高等教育数字化纵深发展[J].中国高教研究，2024（4）：1-6.

[3] 李艳，谢惠丽.人工智能背景下高职院校职业生涯规划教育的三重逻辑[J].机械职业教育，2024（6）：46-49.

[4] 田芬，王祯怡.国际人工智能教育研究的基本图景及热点分析[J/OL].甘肃开放大学学报，1-18.[2024-11-01].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/62.5125.G4.20240618.1522.004.html.

[5] WU F， LU C， ZHU M， et al. Towards a new generation of artificial intelligence in China[J]. Nature Machine Intelligence， 2020， 2（6）：312-316.

[6] ZHANG C， LU Y. Study on artificial intelligence： The state of the art and future prospects[J]. Journal of Industrial Information Integration， 2021（23）：23.

[7] GUAN H. An Online Education Course Recommendation Method Based on Knowledge Graphs and Reinforcement Learning[J]. Journal of Circuits， Systems and Computers， 2023，32（6）：2350099.

[8] SHARIF M， UCKELMANN D. Multi-Modal LA in Personalized Education Using Deep Reinforcement Learning Based Approach[J]. IEEE Access， 2024（12）：54049-54065.

[9] ZHOU C. Integration of modern technologies in higher education on the example of artificial intelligence use[J]. Education and Information Technologies， 2022，28（4）：3893-3910.

[10] ZHANG Y. Development and Application of Artificial Intelligence Multimedia Technology Based on Big Data [J]. Mobile Information Systems， 2022（1）：2073091.1-2073091.10.

[11] GUO J， BAI L， YU Z， et al. An AI-Application-Oriented In-Class Teaching Evaluation Model by Using Statistical Modeling and Ensemble Learning[J]. Sensors， 2021， 21（1）： 241.