郭东旭,李大伟,沈 凯,郑岳久

在新能源汽车产业与动力电池技术高速发展的背景下，相关高校课程面临教学内容更新滞后、学生跨专业背景差异导致难以个性化教学、传统考核无法全面评估学生综合能力等严峻挑战。为此，本论文探索了一套基于大型语言模型的AI助教系统，该系统融合知识图谱、个性化伴学智能体与数据驱动的评价体系，贯穿课前个性化预习、课中实时互动、课后自主反馈全流程。实践表明，该系统在知识动态更新、支持个性化学习和智能化评价方面优势显著，有效提升了学生的学习效果与自主性。本研究不仅为“以学生为中心”理念在理工科课程的实践落地提供了有效方案，也推动了教师角色向“学习引导者”转型，为新工科人才培养模式的创新提供了有益借鉴。

AI助教；动力电池；个性化学习；大语言模型

[1] 蔡希贵,杨泽,施晓强.新能源汽车动力系统关键技术的发展与创新[J].汽车与新动力,2025,8(04):33-36. [2] 王佳泽,高广振.新能源汽车电池技术发展现状及前景展望[J].汽车维修技师,2025,(18):30-31. [3] 王迎辉,卢振生,苏继恒,等.新发展理念下新能源汽车工程专业人才培养与实践[J].内燃机与配件,2025,(18):132-134. [4] 张明慧.新工科背景下以学生为中心的工程应用能力案例式教学改革——以计算机网络课程的设计、组织与实施为例[J].高教学刊,2025,11(27):150-153+158. [5] 金瑞鑫.以学生为中心的教育管理理念的实践与反思[J].才智,2025,(28):117-120.

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