虚拟仿真机械课、“无恐”仿真牛解剖、数字草业实验室……青农大发布新农科教育教学大模型

12月2日，青岛农业大学新农科教育教学大模型发布会在校内举行。该模型包括6个核心模块，结合农业教育特点，搭建起集“知”“训”“学”“教”“评”“管”于一体的农科专业智能知识创新平台。通过该模式，构建了农业特色知识图谱、个性化学习路径设计、虚拟实践教学、智能农科实验辅导、智慧农场数据分析等，为农业教育高质量发展提供智慧化技术支持。

青岛农业大学新农科教育教学大模型发布会在校举行。

机电工程学院的虚拟仿真实验室内，一堂农业机械学的课程正在进行。

虚拟仿真实验室内，同学们佩戴着3D眼镜，聆听农业机械学的课程。

而动物医学院中，学生正在利用牛解剖虚拟仿真实训系统进行训练。

数字草业实验室直观地展示数字草牧业的管理流程和生产过程。

据悉，本次发布的新农科教育教学大模型由青岛农业大学与超星集团合作，以超星汇雅大模型为技术基座，融合农业教育特点，通过超星与学校海量农科知识数据对接，辅以高质量指令精调，不断优化模型性能，同时采用自然对话方式实现跨领域知识的语义理解和任务流执行，实现农业情境下的智能互动。

当日该校多个学院相关课程同步进行中。机电工程学院的虚拟仿真实验室内，同学们佩戴着3D眼镜，聆听着一堂农业机械学的课程，最直观的了解农业机械作业的真实场景，以动态方式学习复杂的机械结构的知识，并减少初学者经验不足带来的风险。

而动物医学院中，不少学生正在利用牛解剖虚拟仿真实训系统进行训练。据学院老师介绍，相比起传统的解剖学课程大多只能在实验室观察器官标本，以这种新形式进行解剖学授课，更形象地展示动物器官形态与位置关系，有着可反复操作的优点，起到减少实验动物和时间成本的作用。另外对于首次接触解剖课的大一新生，作为接触真实解剖实验的过渡，虚拟实验可以明显地帮助他们克服恐惧。

而草业学院针对智慧化教学搭建了数字草业实验室，向学生直观地展示数字草牧业的管理流程和生产过程。实验室还搭建了虚拟仿真平台、模拟智慧传感器的使用等等教学方式，实现高效教学。

据了解，新农科教育教学大模型建设是青岛农业大学教育数字化转型的重要里程碑，也是全面提升师生数字素养，促进产学研用深度融合，强化办学特色的关键环节。青岛农业大学持续加强教育数字化建设，学校把培养适应时代需要的农业“新质”人才作为学校人才培养新目标，结合数字化转型新趋势，积极推进新农科教育教学大模型赋能教育教学改革，从资源环境信息化评估、动植物生产关键环节虚拟仿真与真实场景体验等农科特有的教、学、管全过程进行AI赋能，全面推进新农科专业建设的“人工智能+”转型进程。未来，青岛农业大学将持续深化数智教育理念，聚焦“新农科”专业创新应用型人才培养，不断发掘新农科教育教学大模型的应用场景，探寻农业教育与现代科技深度融合的创新道路。

数字草业实验室内，可以直观地向学生展示数字草牧业的管理流程和生产过程。

模拟智慧传感器使用课程进行中。

而动物医学院中，学生正在利用牛解剖虚拟仿真实训系统进行训练。

相关信息：

基于大模型建成的农科专业智能知识创新平台，涵盖六大核心模块：

一、“新农科”自主知识体系——AI赋能“知”对农科类专业教材、线上课程、论文、试题库、实验实践教学案例等海量资源进行知识的规范化、结构化梳理和沉淀，增加农业数据科学、智能农业系统、无人机操作与应用等“新农科”教材及课程内容，整合计算机科学和农业科学的内容，如农业编程与算法基础，将“新农科”专业知识聚合组成横向融通、纵向贯通的“知识森林”，形成自有知识库，实现知识的数字化管理、主动推送和智慧应用。

二、农业智慧化实践教学——AI赋能“训”配备先进物联网与AI算法的实验实训平台、设计数字化实验与实习课程，利用VR和AR技术进行模拟教学。搭建虚拟“智慧农场”“智慧牧场”等综合应用场景，将生物系统感测、农业智能装备、智能灌溉与排水、病虫害预测等课程的关键应用技术在综合场景中进行整合与展示，弥补现实条件下实验场景的不足。对接成熟的农业人工智能应用案例，如农田杂草识别、牧场羊脸识别等，让学生在虚拟环境中完成农业种植、养殖项目的规划和执行。通过实时数据收集和分析，将智慧农场中的生产数据（如作物生长状态、土壤湿度、天气数据等）引入课堂，大模型可以为这些数据进行智能化分析，让学生理解和掌握数据驱动的农业管理和决策过程。

三、个性化学习规划——AI赋能“学”通过人工智能技术，将智能体“小侬”训练成精通不同农科领域知识的“学霸”，为师生提供个性化教学辅助，推荐定制化学习资源。在教学中，无感知收集学生学习数据，进行多维度分析，生成报告以指导教学改进并帮助学生精确掌握学习情况。

四、教师智能化教学——AI赋能“教”利用AI技术分析学生学情，为教师提供个性化教学方案和智能化工具，以促进以学生为中心的教学理念转变。AI助教工具包括高质量教案的快速生成、富媒体资源的制作、高质量试题的创建以及作业和试卷的批改。同时，AI技术还帮助教师开发与现代农业相关的智慧课程，增强课程互动性和个性化教学效果，将农作物管理、土壤科学、动物养殖、病虫害防治等内容模块化、结构化，并通过知识图谱呈现出来，方便学生在学习过程中直观理解农业各领域知识的关系和逻辑结构。

五、智能教学评价——AI赋能“评”通过大数据分析，实时评估学生学业表现，提供个性化学习建议。AI技术分析教师教学情况，评估教学质量并提出改进建议和方案。创建学生、教师、课程画像，辅助教学评价。AI结合“五育并举”，重塑评价体系，利用机器学习算法构建测评模型，生成综合成绩和五育画像，支持素质教育。

六、智慧化教学管理——AI赋能“管”大数据分析技术助力提升人才培养方案顶层设计效能，提供专业建设的完成度、重复度、相似度数据。专业对比分析支持专业调整决策，通过构建农科岗位能力模型，明确所需知识、技能、素质，建立人才培养方案数据库，提升方案质量，生成专业图谱，实现企业需求与培养目标匹配。AI通过教学数据挖掘支持开课计划、师资分配等管理决策。

（半岛全媒体记者 吴璟）