丛海勇, 刘家旭, 刘培启
Haiyong Cong, Jiaxu Liu, Peiqi Liu
摘要: 随着国家“双碳”战略的深入推进和人工智能技术的迅猛发展,储能产业对高素质复合型人才的需求日益迫切。传统的储能材料与器件课程在教学内容和模式上面临知识更新滞后、理论与实践脱节、学生创新实践能力培养不足等挑战。本文以成果导向教育理念为指导,深度融合人工智能技术,从课程目标、教学内容、教学模式、评价体系及师资建设五个维度,系统构建知识图谱和数智赋能的新型课程体系。通过引入知识图谱、虚拟仿真、大数据分析等智能技术,旨在实现课程内容的动态更新、教学过程的个性化定制、实践环节的虚实结合以及教学评价的精准化,为培养适应未来储能产业发展需求的创新型人才提供有效路径。