引言：
在传统的教学模式下，学生的学习进度和方式通常由教师主导，教学内容和方法较为固定，缺乏足够的灵活性和个性化，无法完全适应不同学生的需求。在材料科学与工程这一技术性要求高的专业领域，传统的教学形式常面临挑战，难以有效应对学生在学术旅程中遭遇的个性化挑战。在教育领域，探究新型教学方法以提升教学成效，此课题已成为研究的焦点所在。
一、基于人工智能的材料科学与工程课程个性化教学的概述
个性化教学作为一种新的教学理念，旨在根据学生的不同特点、兴趣、学习进度以及认知水平，设计出适合每个学生的学习方案。人工智能作为一种创新的技术手段，为个性化教学的实施提供了技术支持[1]。AI技术通过数据挖掘和分析，能够识别学生的学习行为和学习需求，进而提供定制化的教学内容和学习支持。
材料科学与工程专业教学领域，课程设置涵盖繁复的理论体系与实验操作技巧，学生学习进度存在显著差异。借助人工智能技术，教学过程得以适应学生的个体差异，进而为每位学生打造专属的学习轨迹。基于学生的学习历程、测验成效及学习时数等多元信息，人工智能系统得以对其知识掌握度进行精确评价，进而对教学资源的编排与深浅作出相应调整。
在“材料力学”课程中，利用人工智能技术开发的学习管理系统，能够分析每个学生的作业成绩和在线学习行为，自动推送适合其当前学习状态的复习材料。针对学业表现相对薄弱差的学生，系统将主动推送更为丰富的基础理论教育视频以及实践案例解析；针对学业表现优秀的学生，系统精心筛选并供应丰富的课外读物及难度递增的实际操作题，助力学生在定制化教育路径上实现持续提升。
二、材料科学与工程课程中基于人工智能的个性化教学实施面临的挑战与问题
尽管基于人工智能的个性化教学在理论上具有巨大的潜力，但在实际应用中，仍然面临一系列挑战和问题。当前人工智能技术尚不完全成熟，特别是在教育领域的普及与应用层面，特别是在专业课程设置中，如何实现人工智能技术与教学内容、教学方法的结合，成为一个亟待解决的复杂问题。人工智能的广泛应用受到教师技术运用水平的显著影响，在众多高校采纳人工智能技术之际，教师如何巧妙融合此技术于日常教学中，以优化教学成效，此问题亟待解决。
另一个问题是，虽然AI可以根据学生的学习行为和数据进行预测和推荐，但学生的学习过程不仅仅是技术层面的问题，情感、动机等心理因素也会影响学习效果。因此，在探讨课题时，需聚焦于融合人工智能技术的优势，同时关注学生情感需求，以构建更为人性化的、个性化的学习氛围[2]。在“材料工程导论”课程教学实践中，教师运用人工智能系统对学生的学习过程进行实时监控，进而识别出部分学生在面对复杂实验任务时，情感层面出现阻抗现象。
三、基于人工智能的材料科学与工程课程个性化教学策略
（一）教学内容的个性化推送与调整
利用人工智能技术，教师可以根据学生的学习数据，自动调整教学内容和进度，确保每个学生都能在自己的学习节奏下掌握知识。AI可以根据学生的测试成绩、学习时长以及课堂参与情况等数据，推送个性化的学习内容。例如，面对学习步伐稍显迟缓的学生，系统将精选更为详尽的基础知识教程及辅助教学材料予以推荐；具备充足学习潜力的学生，适宜接受更为深奥的理论与实践问题处理范例的推介。在“材料表征”课程中，AI系统借助数据分析方法，揭示若干学生在基础材料属性理解方面存在薄弱环节。自动对教学内容进行调整，定向投放高效的学习资料，涵盖视频解析与互动性练习，助力学生深化对基本知识的掌握。系统针对具备一定基础的学生，精心设计了一系列挑战性课题，例如涉及材料分析的实际操作实验案例，旨在显著提升学生的实验设计及问题解决技能。
（二）在线互动与自我学习的强化
AI能够通过学习管理系统、互动平台等技术手段，促进学生之间的互动交流，增强学生的学习主动性。学生可以通过在线平台进行讨论和交流，分享学习心得和经验，教师可以根据学生的反馈调整教学策略。此外，AI能促使学生迈向自主学习。借助智能化的推荐机制，向学生提供个性化的学习资料与习题，在“材料工程实验”课程框架下，教师融合人工智能技术构建了模拟的实验场所，学生得以通过网络平台执行材料实验的虚拟实践。在实验前，学生根据自己的学习进度选择适合自己的实验内容，并在AI系统的指导下进行实验操作。
（三）数据驱动的学习评估与反馈机制
人工智能能够通过数据分析实现学生学习过程的实时监控，并提供即时的学习反馈。借助AI技术，教师得以精确掌握学生们的学习实况，进而为每一位学生量身打造个性化的学习评价策略，并实时优化教学手段，旨在实现卓越的教学成效[3]。在“材料腐蚀”这一课程中，人工智能系统依循学生作业表现、网络考试表现以及论坛互动情形，实时地向每位学生递送学习成效评估。例如，实验环节中若某生成绩欠佳，系统即刻启动辅助机制，自动推送复习资料与实验辅导影片，助力其提升表现。
总结：基于人工智能的个性化教学在材料科学与工程专业课程中的应用具有巨大的潜力。通过AI技术的应用，能够有效提升教学的灵活性和个性化，帮助学生突破学科中的难点，提高学习效果。然而，AI的应用在实践中仍然面临着技术普及度、教师能力和学生情感等方面的挑战。
参考文献：
[1]柳红东,韩涛,胡荣,等.基于人工智能和大数据技术的材料科学与工程专业课程体系的改革研究[J].广东化工, 2021, 48(16):3.
[2]任永力,唐涛.学科教学知识视野下师范生人工智能素养培养探析[J].科学大众:智慧教育, 2023(7):0095-0098.
[3]吴玉辉,高迪."阶度"指标在人工智能教育中的应用展望[J].长春理工大学学报:社会科学版, 2022, 35(6):82-86.