人工智能技术在本科营养学教学中的应用探索

中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2025）14-0021-04

Abstract：ArticialIntellgence（A）techologyisdrivingaprofoudtransfomationineducation.TheappicationofAItec nologyinundergraduateteachingwillbreakthetraditionalteacher-centeredapproachbringingewopportunitiesandchallenges forteachinginnovation.ThisstudysystematicallyexploresthecurrentaplicationofAItechnologyinundergraduatenution teaching，focusingonteanalysisofemergingtechnologiessuchaspersonalizedleaning，inteligentteachingplatforms，augmentedrealityandvirtualrealityechnologyinighereducationeaching.Itrevealstesignificantadvantagesofthsetecholgies inimprovingteachingqualityandstudentlearingoutcomesintermsofintellgenttutoring，clasroommanagement，andeiching leamingresources.BasedonthechallengesfacedbytheaplicationofAIinundergraduatenutritionteaching，suchasinsufficientteacherAIliteracyandimperfectasessmentandfedbackmechanisms，thisarticleproposesinnovativeapplicationpathsincludingtheconstructionofpersonalizedlearningand teachingdecision-making，AI-supportedinteractivelearningmodels，andthe development of AI-assisted intelligent teaching platforms.

Keywords：Artificial Inteligence;undergraduate teaching; Nutrition;teaching innovation; individualized learning

人工智能（AI）技术起源于美国，指的是计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解语言和识别图像等，属于计算机科学的一个分支。作为计算机科学的一个重要分支，AI通过算法和模型对海量数据进行处理和分析，实现具有智能的行为。在高校教学中，传统的教学模式往往以教师为中心，学生处于被动接受知识的状态，缺乏主动学习的机会，这不仅影响了学生的学习效果，还限制了学生的学术发展。随着AI技术不断应用于教育领域，教学模式正经历着显著变革。“人工智能 + 教育"等政策的推动，为教育模式的创新和优化提供了重要的支持。在教学过程中，AI技术的应用逐渐成为提升教学质量与学生学习效果的关键因素。AI技术能够通过个性化学习和智能辅导系统显著提高学习效率。本文探讨AI在本科营养学教学中的应用，不仅有助于培养更高素质的医学人才，也为满足社会对专业人才的需求提供了新的路径。

AI技术在本科营养学教学中的应用现状

随着教育技术的迅猛发展，AI技术在本科教学中的应用逐步普及，为高等院校的教学创新提供了有力支撑。许多高校正通过智能化教学工具的引入，以期提高学生的学习效率和教师的教学质量。例如，浙江大学基于AI技术搭建的智慧教学生态体系，通过云计算实现了教学资源共享和学习方式创新，推动了学校教学模式的整体变革。该体系建立了教师、学生和教学资源之间的数据交互渠道，不仅提供了丰富的课程材料，还鼓励学生通过在线讨论和答疑来加深理解，提升学习效果。虚拟现实技术的应用，使学生能够在仿真环境中进行模拟操作，让学生得以突破时间和地点的限制，开展自主学习与实验操作，增强了学习的沉浸感与实践性。此外，在AI技术支持下，越来越多的课程探索混合式教学框架的构建，通过数据采集、信息传输、数据分析等技术层面的整合，实现了对学生学习的高效跟踪和分析，有利于提高学生创新、主动学习等综合能力。例如，在外科学的混合式教学中，AI技术的加入帮助教师更好地规划教学内容和授课方式。研究表明，AI驱动的混合式教学模式能够有效提升学生的学习成绩，并增强其自主学习能力，同时优化了课堂结构，使教学内容更为合理，提高了学生及教师的教学满意度。

AI技术在本科生教学中的应用优势也体现在智能辅导、课堂管理和资源丰富等方面。例如，智能辅导系统能为学生提供个性化的学习体验。通过分析学生的学习记录与成绩，精准识别每位学生的优势和劣势，并给予定制化的学习建议。例如，在英语学习中，借助AI平台制定个性化学习计划，帮助学生有针对性地复习和提升。这种教学模式不仅增强了学生的学习自主性，还推动了知识的深度理解。其次，课堂管理中的AI技术应用日益普及。借助自动化批改与数据分析工具，教师能够更快地掌握学生的学习状况。例如，“雨课堂”应用程序可以实时追踪学生的课堂表现，并为教师提供教学建议。这种方式使得教学策略能够随时调整，以贴合学生的学习需求，实现教学效果的最大化。综上所述，AI技术在教学中的应用逐渐深化，推动了教学模式的持续创新，为教育带来了新的发展空间。

二 AI技术在本科营养学教学中应用的挑战

尽管AI技术在本科教学中展现出显著优势，但在实际应用中也面临若干挑战。这些挑战不仅影响了AI技术在教学中的有效应用，同时也制约了教学效果的进一步提升。

（一）教师AI技术素养不足和角色焦虑

在高校教育领域中，随着AI技术的日益普及，教师作为教学活动的核心，不仅面临着技术素养提升的压力，同时也经历着角色定位的深刻转变。AI技术的有效应用需要教师掌握一定的技术技能，包括AI工具的操作、数据分析方法以及智能化教学平台的使用。然而，AI技术的快速迭代超出了许多教师的适应能力，导致他们难以及时掌握新兴的教学工具和技术。这种知识更新压力使得教师需要投入大量时间与精力来学习和应用新技术，而且技术的复杂性也增加了教师的学习难度，导致教师理解和应用能力参差不齐[]。由于缺乏足够的培训与支持，教师在使用AI工具时面临较大的学习压力，在教学过程中部分高校教师仍采用传统教学方法，也缺乏对AI技术的主动尝试和探索。

鉴于教师的技术素养直接影响学生的学习体验和教学效果，提升教师的技术能力显得尤为重要

在智能化教学逐渐普及的背景下，教师的角色也在发生转变。随着AI赋能教学，学生可以通过各种渠道获取知识，教师的知识权威性逐渐被弱化。此外，由于AI技术素养的不足，部分教师对自身的引导角色定位不清，不知道如何在智能化课堂中更好地发挥主导作用。这不仅影响教学效果，也可能削弱教师的自信与教学动力。因此，高校应加大AI培训和技术支持，提供系统的AI工具培训和技术使用指导，帮助教师更为熟练地使用智能化教学平台，帮助其适应角色定位的变化，支持教师在智能化教学中找到新定位。此外，通过提供最佳实践案例和经验交流平台，鼓励教师分享各自的应用成果与心得，形成教学创新的良好氛围，从而更好地推动智能化教学的开展。通过系统化的技术培训、情境化的教学应用支持，高校可以助力教师在AI支持的教育环境中发挥更有效的引导和支持作用，从而提升整体教学质量和学生学习体验。

（二） 教学内容与AI技术的整合

AI技术在教育领域的引入不仅影响了教学方法的转变，还对教学内容的设计提出了一系列前所未有的新要求。真正行之有效且富有深度的AI技术应用，不应仅仅在教学工具的智能化层面有所彰显，还应当全方位、深层次融合于教学内容的设计，以确保教学创新能够实现从内在内容到外在形式的系统性、整体性提升。然而，就当前的实际状况而言，在教学内容和AI技术的整合进程中，仍然面临诸多困境与挑战，尚未完全构建起一套成熟完善的整合系统。许多课程设计仍停留在传统知识传授的固有模式之中，未能切实地融入到课程结构的核心之中。为了有力地推动教学内容与AI技术达成深度融合的目标，高校肩负着极为重要的引领与推动责任。高校应当积极营造鼓励教师踊跃参与的良好氛围，在课程开发阶段，组织教师开展深入的研讨交流活动，促使教师们能够共同探索具有创新性的课程设计模式，进而逐步构建起一套可持续发展且行之有效的教学体系。例如，可以通过案例研究及富有实践意义的项目式学习等方式，巧妙地引入AI工具，充分发挥其强大的数据处理与分析能力，开展数据驱动的案例分析工作。在这一过程中，教师引导学生借助AI工具挖掘案例背后隐藏的深层次信息与规律，从而使学生在实践操作中深刻体会到AI技术与教学内容紧密结合所产生的巨大价值，从而真正实现教学内容与技术的深入融合与协同发展。

（三）教学评估与反馈机制不完善

在传统教学模式的框架之下，教学评估与反馈机制往往有着较为固定的模式与标准，因此相对明确清晰。然而，随着AI技术逐步深入教学领域，全新的教学评估需求应运而生。当前，针对AI技术在教学过程中的应用效果，尚未构建一套科学完备的评估机制。这一缺失导致难以精确且全面地了解AI技术对学生的学习成效以及学习体验的实际影响。为了切实有效地提升教学效果，当务之急是建立起针对AI应用效果的评估体系，以此来有力地保障AI技术应用在教学实践中的合理性与有效性。具体而言，可以借助先进的数据处理技术，对学生的学习行为数据和学习成绩数据展开深入细致的量化分析，通过这种方式，能够较为直观地评估出AI技术在推动学生学习成效提升方面所发挥的作用。与此同时，还应重视学生的主观感受与体验，通过设计问卷调查，开展有针对性的访谈等方式，广泛收集学生对于AI辅助学习的反馈，以了解学生对AI辅助学习的满意度、在使用过程中的实际体验优劣，以及学习兴趣是否因AI技术的介入而产生变化等。这些定性数据与量化分析相互补充，能够为教学改进，尤其是AI技术在教学过程中的引入提供完整的反馈视角。最后，通过建立起教师之间的协作评估机制，促使教师能够定期开展深人的交流与讨论，共同探讨AI应用在教学实践中的成效与不足，确保AI技术在教育领域中的应用策略与方法不断改进，从而有力地推动教学改革创新的持续深入。

三AI技术在本科营养学教学中的应用路径

AI技术在本科营养学教学中的应用，对于推进个性化学习与教学决策的构建、支持的互动学习、辅助智能教学平台的建设方面均具有十分重要的创新价值。

（一）个性化学习与教学决策的构建

将个性化教育理念融人营养学教学设计，基于AI技术开发个性化学习路径，将有助于提升学生的学习成效。个性化学习旨在尊重学生的多样化需求，通过学习方式、评价体系、资源分配等方面的差异化设计，满足学生在营养学课程中的多样化学习需求[13]。例如，基于“识别特征一定制任务一检验效果"三阶段模型[13]，通过AI技术分析学生的学习数据，包括营养学相关的学习历史、答题记录等，提供量身定制的学习建议[14]，通过构建个性化学习路径，帮助教师更好地理解学生的需求，并提供针对性的支持和反馈，让每位学生都能以最适合自己的方式进行学习。

此外，教师可以借助AI技术做出更为科学的营养学教学决策。教师通过AI算法对学生进行实时分析，精确识别学生的优势和不足，可以选择调整课程内容或增加补充材料，确保每位学生都能按照自己的节奏学习，从而提高教学效果。例如，在营养与食品卫生学课程中，对在某些教学模块表现不佳的学生，根据学生的学习能力、兴趣和需求，自动推送相关的学习资源和练习题，以帮助他们巩固基础知识，能够有效满足不同学生的需求。这种方式能够增强学生的学习动机，提高其学习效果。此外，通过收集和分析学生的学习数据，教师能够及时了解学生的学习行为和心理状态[15]，为教师提供个性化的教学建议，以便更好地满足学生的需求。通过数据驱动的教学决策，教师不仅能够优化教学内容，还能更好地关注学生的个体差异，提供更具人性化的教育服务。