《结构力学》为土木工程专业提供了重要的思想库和方法源，连接着基础理论与复杂工程实践。如何让这门灵魂核心课程从传统的公式推导与例题讲解中破局，迈向智能化、可交互、数据驱动的新工科教学新时代？武汉工程大学徐丰教师团队借助“三图谱”联动与“任务引擎”驱动，实现从静态知识传授到动态能力培养的跨越。

一、AI赋能：构建“知识-能力-问题”智慧教学体系

传统教学侧重知识的线性传递而智慧课程的核心在于系统化重构。本课程以三大图谱为核心，构建了立体化的智慧教学基座。

1、知识图谱：编织结构化的认知网络

课程将几何组成分析、静定结构内力计算、力法、位移法等核心内容，拆解为逻辑严密的知识点网络。图谱清晰揭示知识点间的先修后续关系，帮助学生构建系统性学科认知，让学习从点连成线与面。

2、能力图谱：锚定工程实践的能力坐标

教学目标被精准转化为结构分析能力、工程计算能力、结果表达与规范应用能力等可观测、可评价的指标，直接对标工程师的职业需求，确保学习闭环从“我懂了”升级为“我会用”。

3、问题图谱：启动深度学习的驱动引擎

围绕“如何使结构内力分布更合理？”“如何利用影响线判断最不利荷载布置？”“如何增大结构的跨度而不增大结构的变形？”等典型工程问题组织教学，以问题为锚点引导学生主动探究，培养解决复杂工程问题的综合素养。

三图谱在AI技术支撑下联动互通：知识图谱为能力培养提供理论素材，问题图谱为知识应用创设真实场景，能力图谱为学习效果提供评价标尺。AI助教智能推送学习资源与针对性练习，实现个性化学习路径导航。

二、教学设计：从“静态教案”到“动态任务流”

课程引入“任务引擎” 的设计理念，将以教师讲授为中心的教案转化为以学生探究为中心的智能任务流。学习不再是线性听讲，而是通过一系列有逻辑、有情境的任务链，在完成挑战中自然建构能力。

1、前置诊断任务

推送动画与自测题，探查学生对“转动刚度”、“分配系数”等前置概念的掌握情况，AI自动生成个性化知识预热包，确保学生具备必要的起点能力。

2、核心探究任务

学生以连续梁内力分析工程师的身份在AI实践环境中接收一个简化的实际工程梁模型，运用力矩分配法完成计算并提交计算书，AI自动评价并给予优化建议。

3、协作深化任务

通过布置分组任务，引导学生在讨论区对比不同计算步骤的差异，分析原因并共同优化计算流程。教师可在后台实时关注讨论动态。

4、拓展应用与反馈任务

学生将掌握的方法迁移至变参数模型中快速验证，并完成学习反思报告；系统自动收集全班计算准确率、任务耗时、讨论深度等数据，生成可视化报告反馈给教师。

通过这样一个闭环任务链，整个过程学习变得情境化，学生是任务的执行者与探索者，教师则是任务的设计者、引导者与基于数据的优化者。任务引擎带来的不仅是教学流程的重组，更是从教为中心向学为中心的根本转变。

三、教学特色：数据驱动与“师-生-机”协同的新生态

1、教学决策数据化

课程门户的“课程统计”模块将学情全面可视化。教师可精准掌握每个知识点的班级掌握率、学生任务完成轨迹、高频错题分布等，教学改进基于数据的精准诊断与干预。

2、学习过程可交互、可感知

通过AI实践、智能批阅、AI助教等工具学生随时可以获得反馈。任务引擎中的每一次挑战与互动，都让学习过程清晰可见。

3、构建“师-生-机”协同新范式

教师专注于价值引领、高阶思维激发和复杂工程情境的设计；AI技术承担知识传递、重复训练、个性答疑、数据收集等基础工作；学生在智慧环境中主动探究、协作建构。三者共同致力于能力目标的达成。

结语

课程从系统化的“三图谱”到动态化的“任务引擎”，生动诠释了“快速建、创新用、智慧学、深度管、课堂评”的五位一体现代智慧课程建设框架。依托课程平台让《结构力学》的学习从枯燥的静力计算变为充满挑战的工程探索，让能力的培养从模糊的目标变为清晰可见的成长轨迹。教育的数字化转型浪潮已至，以AI赋能教学，以智慧重塑课堂，我们正在为未来的建筑与桥梁打下最坚实的智慧基石。