人工智能正在介入社会运行系统，而教育场域作为技术渗透的典型场景，其底层逻辑正经历由工具辅助向范式迁移的质变。实验教学体系设计聚焦认知建构与能力转化的协同关系，眼下正需解决三个维度的问题：真实情境模拟的具身性、操作反馈机制的即时性、方法论迁移的可持续性。技术的飞速发展倒逼着教学评价体系重新校准观测指标，因此，实验教学革新路径要聚焦现代技术对实验流程的优化重构，以实现精准高效且个性化的目标。人工智能可以打破传统物理条件桎梏，依托虚拟仿真平台、自适应指导模块与动态数据解析三大核心组件，构建具备高沉浸度与强交互特征的新型实验体系。这种技术赋能的实践教育模式展现出双重价值维度：教学层面通过情境化任务设计提升操作规范性，认知层面则借助即时反馈机制激发探究式学习行为。
优环境，建平台。科学实验环境的构建直接影响教学效果的真实性与可靠性。而人工智能技术能为高等教育机构破解物理空间限制、设备资源不足及安全管控等传统难题提供全新路径。基于虚拟现实与增强现实技术搭建的仿真实验平台，可动态呈现实验室三维场景、仪器设备交互模型及完整操作规范。这种数字化环境不仅可突破时空边界，实现随时随地的实验训练，更可通过多模态感官反馈形成深度沉浸体验。运用3D建模技术精确重构离心机、光谱仪等精密设备的内部构造，配合粒子物理引擎模拟液体流动、电路通断等实验现象，可使虚拟操作产生的数据变化与现实实验保持同步映射关系。这种虚实融合的教学模式显著增强了认知具象化程度，可有效解决传统教学中设备损耗、危险操作等实践难题。很明显，这种数据驱动的教学模式革新，已经为创新人才培养开辟了新型实践范式，可使复杂问题解决能力在虚实融合场景中得到系统性淬炼。
重适配，促提升。实验教学质量提升的关键，除了教学内容多样性之外，更依赖于训练任务与学习者认知能力的深度契合。人工智能驱动的自适应模拟系统突破了传统教学模式同质化桎梏，正推动教学实践向差异化方向转型。智能系统则依托机器学习算法精准识别学习特征、操作习惯及知识水平，进而便能动态调整实验难度、步骤与资源配置，将学生操作轨迹、成绩波动、反馈数据转化为个性化训练参数。这种数据驱动模式使每位学习者都能获得与其认知发展曲线相吻合的教学方案，在维持知识体系完整性的前提下实现训练效率最大化。
强交互，优反馈。实验教学承载着知识传递与能力构建的双重使命，其核心价值在于培育实践技能与复杂问题应对机制。人工智能技术为实验教学提供了新范式，智能辅导系统突破了传统教学师生互动不足、反馈延迟等瓶颈，通过即时响应与精准指导优化教学过程。该系统依托自然语言处理、语音识别及多模态数据解析技术，可实时捕获实验过程中的认知障碍与操作偏差，基于智能诊断生成精准解析与动态引导策略。这种技术赋能的实时交互机制有效缩短了学习路径，显著提升了学习流畅度与效率，形成了“实践—反馈—迭代”的良性认知循环体系。同时，智能反馈机制还可以通过实时采集学生操作轨迹、实验数据及错误类型，动态生成适应个体需求的训练方案并推送个性化指导策略。这种数据驱动的交互模式促使实验教育体系从单向灌输转变为双向智能互动，让学生操作规范性显著提升，学习过程流畅性也得以增强，进而让知识内化效果持续优化。
优流程，精评估。实验教学能否取得预期效果受实验内容多样性、设备技术水平的直接影响。科学设计实验环节并确保数据评估的精准性同样不可或缺。人工智能算法能够深入解析实验环节中的瓶颈、低效节点，自动筛选干扰实验结果的核心变量。而基于分析结论定向优化操作步骤，则可显著提升实验系统的运行效能及操作连贯性。与此同时，智能系统也会实时采集实验操作数据、学习反馈与实验结果，深度解析实验教育成效并构建多维评价体系。那么，基于机器学习算法构建的量化分析模型，就可精确识别学生操作流程中的共性认知偏差，为教学策略动态调整提供数据支撑。系统可进一步通过特征工程提取关键学习行为指标，建立实验技能与创新能力的关联图谱，持续优化教学资源配置方案。这种数据驱动的教育模式可显著提升实验教学精准度，在培养复合型人才方面形成可验证的科学培养路径。
促融合，谋创新。实验教学体系的革新路径蕴含于技术迭代与教育理念协同演进的动态过程中。智能技术深度融入教学实践，催生虚实交互、动态反馈的创新实验模式，这种模式重构能够打破时空限制与资源壁垒，实现教学场景从单向传授向自主探究的结构性转变。而教师与学生需要协同开展实验教学创新实践，也就是借助智能系统、虚拟仿真平台及数据分析工具优化教学模式，确保教学实践精准对接人才培养目标。跨学科协作也将在人工智能的帮助下，成为实验教学革新的核心路径。当人工智能与工程技术、生命科学、环境科学等领域深度融合，便可推动形成多维度交叉的实验教学体系。这种技术赋能可以重构教学底层逻辑，打破传统的单科实验教学框架，让多元化教学方法持续涌现，为培育具备跨界整合能力的创新人才提供核心支撑。（银文通，广西科技师范学院人工智能学院）
