为深化学校《AI赋能教育教学—DeepSeek专题培训》学习成效，推动人工智能技术与实验教学实践的有机融合，3月20日，机械工程学院实验教学中心组织教师在实验教学中心研讨室召开专题学习交流研讨会。会议围绕培训内容展开深度研讨，结合机械工程学科特色，共探AI技术赋能实验教学创新的可行路径，为中心教师团队的教学实践提供新思路。
会上，机械工程学院陈海俊副院长系统回顾了学校专题培训的核心内容。他提出：“AI技术为破解实验教学中的资源复用率低、个性化指导难等痛点提供了新视角，教师需主动探索技术落地的可行模式。”参训教师代表张斌斌老师结合自身课程，交流了如何通过DeepSeek平台快速生成虚实结合的教案框架，激发了与会教师的浓厚兴趣。
在研讨环节，教师们立足机械工程实验教学特点，展开热烈讨论。孟文丹老师提出，可将DeepSeek工具应用于“机构运动创新设计实验”中，通过输入设计参数自动生成三维运动仿真动画，帮助学生直观理解机构动力学特性；陈康康老师提出了AI在“数控加工虚拟调试实验”中的潜力，例如利用大模型技术模拟加工误差来源，为学生提供多维度故障诊断建议。陈俊老师结合培训所学，分享了AI技术在实验教学中的拓展设想：“未来或可探索基于DeepSeek的智能辅助工具，通过自然语言处理技术优化实验报告批改流程，例如自动提取关键数据、生成共性错误分析报告，从而提升教学反馈效率。”
研讨会上，教师们一致认为，AI技术为实验教学提质增效提供了重要抓手，后续需进一步结合机械学科特色细化应用场景。陈院长总结指出：“本次研讨会为AI与实验教学融合提供了丰富的一线视角，中心将汇总教师建议，积极向学院及学校反馈，共同推进教学数字化改革进程。期待通过院校联动，逐步构建适应新工科需求的智能实验教学生态。”
本次研讨会是实验教学中心落实学校提升教师数字素养的积极实践，后续将持续跟踪AI技术应用成效，通过教学案例分享、师生调研反馈等方式优化实践路径，为机械工程实验教学创新注入活力。
（文/张斌斌 图/陈康康 审核/李莉 马兴飞 陈海俊）
