近期，教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》（简称《意见》）。作为中国教育数字化转型的顶层设计，《意见》横向与数字中国、人工智能等国家战略形成协同联动，纵向承接“十四五”规划、《中国教育现代化2035》等中长期发展目标，同时与“双减”政策、职业教育改革等具体举措形成互补，构建起“技术赋能教育、教育反哺社会”的良性发展闭环。《意见》明确提出要加强人工智能等前沿领域的战略布局，推动学科专业建设、课程教材体系、教学模式等方面的数字化变革，以师生为核心提升全民数字素养与技能，全面支撑教育决策与治理体系优化，赋能教育评价改革创新，加快建设人工智能教育大模型，推动其与教育教学的深度融合。

    在此背景下，如何推进课程教学改革创新，实现人工智能与数字教育前沿技术的深度融合，成为教育工作者亟待思考的重要命题。本文系西华大学研究生教育质量工程项目“人工智能背景下计算材料学课程混合式教学改革研究”阶段性成果（项目编号：YJG202536）。

    “新工科”作为中国高等工程教育实践探索的全新阶段，其核心在于构建有别于传统工科专业建设与工程人才培养的新型体系、创新模式与发展动能。深化新工科建设，需要突破传统工科的学科结构壁垒，构建面向新领域、新技术、新业态的新兴学科体系，培养能够引领未来社会发展需求的智能化、复合型创新人才。

    计算材料学作为材料科学与信息科学交叉融合的典型学科，其教学模式亟待突破传统“理论教学+实验教学”的线性框架，构建“数据驱动+智能算法+虚实协同”的数字化教学新范式。该范式的核心在于以人工智能技术为驱动引擎，将机器学习辅助材料设计、高通量计算模拟、数字孪生实验平台等前沿技术工具深度融入课程体系，通过虚拟仿真教学、自适应学习系统及跨学科项目实践等多种方式，重构“理论认知—计算分析—应用实践”的全链条能力培养模式。这一教学改革不仅是对传统材料类课程的补充完善，更是以数字教育为支撑，推动教学模式从“知识传授”向“智能赋能”的战略性跃升，助力学生掌握材料基因组计划、智能制造工艺优化等关键技术，为攻克高端材料“卡脖子”技术难题、服务新能源与集成电路等国家重大战略需求注入创新动力。

    基于此，西华大学以“人工智能赋能教育”与“数字技术驱动创新”为双核心战略，以“知识体系重构—技术深度融合—价值引领塑造”为主线，构建“虚实共生、学研贯通、智能适配”的新型教学体系，着力解决传统《计算材料学》课程在跨领域协同、知识迭代更新、价值引领渗透等方面存在的核心问题。具体实施路径如下。

    构建课程先修知识体系，完善理论知识架构。项目依托学校网络学习平台，打造“课程先修知识库+动态学习地图”一体化学习系统，整合量子化学、分子动力学、有限元分析等核心模块的碎片化知识资源，通过多模态知识图谱技术（如图文关联展示、3D模型嵌入等）实现知识体系的可视化重构。同时，利用AI学习行为分析系统，实时诊断学生的知识掌握盲区，基于诊断结果动态推送个性化预习资源，包括微课视频、交互式仿真工具等，有效解决学生知识结构断层问题。

    追踪学科前沿动态，建立人工智能赋能新材料研发案例库。Materials Project是由劳伦斯伯克利国家实验室主导建设的开源计算材料科学数据库，其核心目标是通过高通量计算技术加速新材料的发现进程。该数据库提供超过15万种无机材料的结构、电子、热力学等性质数据，并支持数据挖掘与实验定向研究。在教学实践中，可利用该数据库开展材料搜索与筛选工作，通过密度泛函理论等计算方法深入研究材料特性，进行材料性质预测与分析，并根据特定应用需求，调整材料组成、结构参数等实现材料性能优化。此外，还可利用该数据库提供的材料数据集开展数据分析与机器学习研究，探索人工智能在新材料研发中的应用路径。在本次教学改革中，项目组拟基于Materials Project提供的材料数据集，建立材料多尺度模拟在人工智能新材料研发中应用的案例库，使课程教学内容紧密贴合学科科研前沿，有效提升学生学习兴趣，培养材料类高端专业人才。

    构建“三阶递进+双环反馈”智能教学模式。遵循“教师主导、学生主体”的教学原则，采用课前智能预诊、课中深度交互、课后研创赋能的递进式教学方式。课前通过雨课堂、中国大学MOOC等移动学习平台发布学习任务与预习资料，利用AI技术分析学生认知偏差，动态生成课堂教学重点分布图谱。课中采用材料计算模拟案例教学法，突出人工智能技术的引领作用，丰富课堂学习内容，使学生在学习材料专业知识的同时了解科技前沿动态，提升学习兴趣。课后设计“科研反哺教学”项目，将课程知识点有机串联，要求学生结合教师纵向课题，完成从仿真设计到工程验证的全流程实践攻关，培养学生分析解决实际问题的综合素养与专业技能。在整个教学过程中，教师借助人工智能技术分析学生的学习偏好与能力水平，实现定向化精准指导。

    深化价值引领，构建“科技报国”沉浸式思政教学场景。在教学过程中，融入“科技报国”主题思政元素，构建沉浸式思政教学场景。例如，介绍师昌绪院士团队通过计算机辅助设计航空材料的先进事迹；在讲授材料模拟方法（如第一性原理计算、分子动力学模拟）时，以我国半导体材料（如光刻胶、高纯靶材）、航空发动机高温合金等领域存在的“卡脖子”技术问题为例，展示如何通过高通量计算筛选替代进口的半导体材料；通过对比中外技术差距，组织学生讨论计算模拟技术如何加速关键材料的国产化进程等。

    通过上述教学改革举措的系统实施，西华大学在计算材料学课程教学中实现了人工智能技术与教育教学的深度融合，构建了适应新工科建设要求的混合式教学新模式，为培养具有创新能力和实践能力的材料类专业人才提供了新的教学范式，为推动高等教育数字化转型和服务国家重大战略需求贡献了高校智慧与方案。