跨学科、数智化赋能“智能交通”教学创新实践研究

　　文/广州市交通运输职业学校巫兴宏张毅

　　随着人工智能、物联网、大数据、云计算等前沿科技在社会经济生产中的快速渗透，交通领域正迎来前所未有的智能化变革浪潮。这些先进技术为交通出行的便利化、高效化提供了可能，但同时也对交通行业的人才培养提出了新的挑战。2022年，笔者团队牵头国家中职新专业“智能交通技术应用”的申报工作，同年获教育部批复进入国家专业目录，在新专业开发与建设的过程中，重点开展了数智化赋能教学创新的实践研究。

　　一、组建跨学科教师团队的必要性、具体实施方法和建议

　　（一）跨学科教师团队组建的必要性

　　智能交通技术应用涉及交通工程、信号控制、通信技术、计算机、人工智能等多个学科领域的知识。在人才培养实践中，师生需要综合运用多种知识和技能，才能有效地达成教学目标。职业院校中单一专业系部的教师对于涉及跨学科的智能交通类课程很难开展有效的备课与资源建设。

　　跨学科教师团队由来自不同学科领域的教师组成，他们各自具备专业学科知识背景和技术能力。多元化结构有助于团队在教学和科研过程中形成对智能交通更全面、更深入的理解，从而为学生提供更丰富、更有深度的教学内容。团队注重不同学科之间的交叉融合，鼓励教师打破传统学科界限，共同探索新的教学方法和手段。强调教师之间的协同合作，鼓励团队成员相互学习、相互借鉴，共同解决教学和科研过程中遇到的问题。

　　（二）具体实施方法和建议

　　以课程为纽带，教学资源（实训项目）开发为抓手，推动跨学科教师团队共同进行课程设计与开发，将不同学科的知识和技能有机融合到教学资源中。注重课程的实用性和创新性，确保教学资源与智能交通领域的实际需求紧密相连。以实际问题为导向，通过团队协作、问题解决等环节，培养教师的跨学科思维和实践能力，鼓励教师团队在项目过程中进行学术研究和成果转化。与企业、高职等建立紧密的产学研合作机制，共同推进智能交通领域的技术研究和人才培养工作。组织教师参与企业项目研发、技术讲座等活动，利用开源社区与项目共享提升团队的实践能力和影响力。

　　建立科学的跨学科教学评价体系，对跨学科教师团队的教学质量、研究成果等进行全面评价。完善激励机制，为跨学科教师团队提供必要的支持和保障，激发团队成员的积极性和创造力。

　　二、数智化赋能教学资源建设

　　在跨学科教师团队的支持下，运用多种前沿数字化、人工智能技术赋能教学资源建设成为可能。在充分尊重学生职业成长规律、认知规律及职业教育特点的基础上，重点着眼于新形态教材、数字资源和智能交通仿真教具等方面的开发建设，以此为教学创新提供坚实基础。

　　（一）教学资源建设内容

　　1.编写新形态教材，联动智能交通场景

　　针对中职学段的教学需求，团队编写了新形态的《智能交通概论》教材。摒弃了以系统技术为模块的传统编写方式，转而从学生日常生活中能接触到的智能交通场景切入，阐述城市道路交叉口交通信号控制、卫星导航、智能停车场等九种智能交通场景。在内容架构上，为每个场景都精心设计了知识模块和模拟实验部分。这两部分内容既相互关联又逐步深入，旨在引导学生由表及里地探究智能交通场景的工作机制与技术内核。此外，还通过整合实验工作页、现场体验指南等多样化辅助资料，利用二维码链接外部数字化资源，有效提升教材的功能性和趣味性。

　　2.开发智能化教学道具，深化教学层次

　　针对抽象且难以理解的专业基础理论，我们借助各类开源社区、学习网站及标准化硬件，结合跨学科知识和实际应用场景，开发出与课程内容高度相关的智慧路口、智能停车场、远程驾驶、自动驾驶等智能交通认知与模拟搭建教学道具。以远程驾驶项目为例，教师引导学生挑选功能适配的电子模块，从拼接遥控器开始，到改造RC模型车，随后学习网络搭建与部署，最终通过远程遥控车辆完成相关的任务获得课程成绩。项目汇集了单片机、物联网、C语言、交通车辆控制等领域的知识技能。

　　3.整合数字化资源，支撑混合教学

　　运用先进的在线课程构建技术和方法论，我们秉承“线上+线下”混合教学的理念，自主开发并完善了一系列数字化课程资源，包括教学视频、在线测试题图、教学文档等，从而完善在线课程体系建设，教学中利用MOOC平台进行课程的前置学习、课堂实验指导以及课后延伸拓展，形成了一套完整的教学闭环。

　　依托交通控制虚拟仿真软件，将交通数据模型具象化，使学生在宏观环境中能够以高纬度视角进行城市道路的设计与分析，模拟交通控制、违法处理以及自主设计道路交通路线、绿信比、交通枢纽等复杂场景，模拟不同人流量和车流量状态下的交通负荷情况，从而加深学生对实际交通状况的理解。

　　4.私有化部署开源大模型，拓宽“智-教”融合新范式

　　团队积极探索并实践人工智能开源大模型与教育教学的深度融合。利用Langchain-Chatchat框架，紧密结合“智能交通”数字化资源，成功在本地电脑上实现“通问千义”开源大模型与智能交通数据集的融合。这一举措为教学资源的智能化整合提供了新范式，为教育教学注入了强大的智能动力。

　　（二）教学资源构建模式

　　智能交通教学资源建设通过深度融合虚拟仿真软件Linkboy、Arduino开源环境等先进工具，并与MOOC平台和新形态教材（工作页）紧密对接，形成了一种创新性的“线上+线下”“虚拟+实物”“理论+实操”相互支撑联动的构建模式，我们将这种模式命名为“X-D-I模式”。

　　“X”代表交叉（Cross）和融合（Blend）的跨学科概念，意味着不同教学元素和模式的交汇与融合。这种交叉融合不仅体现在不同学科知识的整合上，还体现在教学方法、教学资源以及教学环境的多元化配置上。通过“X”的引领，我们能够打破传统学科的界限，实现多学科知识的有机结合，从而培养学生具备跨学科的综合素养和创新能力。

　　“D-I”是对数字化（Digitalization）和智能化（Intelligence）赋能过程的精准概括。在数字化方面，我们利用先进的虚拟仿真软件、开源环境等工具，将传统的教学内容转化为数字化资源，实现了教学信息的高效传递和共享。这不仅丰富了教学手段，还提高了教学效率。在智能化方面，我们借助人工智能、大数据等技术，使得教学更加贴近学生的实际需求，有效提升了教学质量。

　　“X-D-I模式”在智能交通教学资源建设中发挥着举足轻重的作用。它通过交叉融合的跨学科理念，打破了传统教学的束缚，实现了多元化教学资源的优化配置；同时，通过数字化和智能化的赋能过程，推动了教学的创新升级，为培养具备跨学科素养和创新能力的人才提供了有力支撑。

　　三、“智能交通”教学创新

　　1.智能助手引领课堂教学变革

　　在开源大模型私有化部署与本地知识库结合的基础上，我们进一步开发了智能交通课程教学问答助手。这一智能化工具的出现，在教育领域中变革出一种全新的教学互动关系，打破了传统课堂教师与学生的二元教学结构，形成一种更加动态、多元和交互式的教学环境。

　　在这种新型教学环境中，智能教学问答助手充当了一个智能中介的角色，它不仅能够快速地回答学生的问题，提供准确的知识点解析，还能够根据学生的学习进度和反馈，进行智能化的教学建议和资源推荐。同时，智能助手还可以协助教师进行跨学科备课，从而减轻教师的教学负担，提高教学效率。

　　教学环境的变革，带来了多方面的积极影响。首先，它增强了学生的学习自主性和探究能力。学生可以通过与智能助手的互动，自主地探索知识、解决问题，从而培养起独立思考和自主学习的能力。其次，教师可以借助智能助手，更好地了解学生的学习需求和困惑，提供更有针对性的指导和帮助。最后，它推动了教育的个性化和智能化发展。

　　2.开源汲取与共享反哺相互促进

　　课程团队秉承“开放、共享、协作、创新”的理念，从开源社区中汲取灵感与帮助用于课程数智化资源的建设，同时也积极反馈社区，贡献力量。将专业课程中多个实验案例的开源代码与硬件清单进行优化整合，形成一批独具特色的交通场景搭建案例并上传至知名开源社区CSDN，供全球的学习者与开发者免费下载与使用。通过这一举措，能够促进智能交通技术教育的普及与发展，激发更多人的学习兴趣与创新热情。

　　3.创新“MEIS”混合教学模式

　　以MOOC为核心的混合教学模式在现代教育领域中正逐渐展现出其独特的优势和潜力。这种教学模式巧妙地结合了在线学习与线下实践，打破了传统教学的时空限制，为不同教学主体提供了更加灵活、高效的学习路径。

　　智能交通教师团队通过把优质数字化资源整合为在线课程，学生可以随时随地获取高质量的教育资源，自主安排学习进度，实现个性化的学习体验。同时，MOOC的开放性和共享性使得不同学校、个人都能轻松获取到这些宝贵的教学资源，从而极大地促进了教育公平和普及。

　　但线下实验实训教学一直是线上线下混合教学模式中的难点：非在线课程建课主体所在校的师生，如何将线上资源与自身的线下实验实训硬件进行教学适配？团队通过统一实验设备标准，强调低成本和易得性，优化软硬件匹配，开源共享、完善技术支持等方式，在实践中高效地解决了这一难点。不同的教学主体（学校和个人）间非常便捷地构建起一种从在线课程获取理论知识“MOOC”（实验指导）→线下开展实验实训教学“Experiment”（免费仿真系统与低成本标准化零件）→线上交流进阶“Interaction”（互动平台）→线下拓展创新“Stretch”(标准化智能教具)的创新“MEIS”教学模式，实现跨时空多地共研共育。

　　[课题来源：广州市教育科学规划2022年度课题；课题类别：教育科研创新团队项目；课题名称：“智能交通”跨学科协作教学创新的实践研究（课题编号202213870）。]

　　责任编辑朱守锂

关注读览天下微信， 100万篇深度好文， 等你来看……