夜雨聆风为深入推进人工智能与教育教学的深度融合，构建“AI+虚实融合”的新型实验教学范式，近日，海洋工程学院海洋信息工程教研室柳振明老师为24级海洋信息本1班讲授了一堂“数字电子技术实验——集成门电路测试与AI赋能实践”公开课，旨在通过AI助教、智能仿真与实物实操的有机结合，提升学生的工程实践能力与数字化素养。
课程伊始，柳振明老师从学生普遍面临的“硬件接线复杂、故障排查困难”这一痛点切入，提出核心观点：AI不仅是代码生成器，更是硬件开发的“智能协作者”。他强调，AI在工程教育中的本质是增强型辅助工具：Web端AI擅长知识问答与逻辑推演，而实验平台集成的AI助教则能提供实时反馈，形成“设计-仿真-实操-排查”的闭环支持。他告诫学生：“实验成败的关键，在于工程师对电路原理的理解与故障判断力。AI是助手，而非替代者。”这一理念为整堂课奠定了“工具赋能、人本核心”的基调。
在理论与技术融合环节，柳老师重点展示AI如何提升实验设计效率。学生通过Multisim的AI智能仿真插件，一键生成74LS00与非门的引脚图及派生逻辑门电路，并自动生成真值表。AI系统实时比对仿真数据，精准标记逻辑错误，确保学生在实物操作前完成理论验证。这一过程大幅降低了因接线错误导致芯片烧毁的风险，让学生直观感受到算法对工程效率的质变提升。柳老师指出：“AI不是替代思考，而是将工程师从重复性验证中解放，聚焦创造性设计。”
课程进入硬件实操阶段，学生需利用两片74LS160芯片搭建六十进制计数器，观测数码管循环显示。遵循“先仿真、后实操”原则，学生完成仿真验证并上传数据至学习通平台，经AI比对无误后方可进行实物接线。当遇到“LED不亮”“计数异常”等故障时，AI成为“智能排查向导”：学生输入故障现象，系统推送“电源未接”“悬空引脚处理不当”“清零信号时序错误”等可能原因，引导学生自主查线验证。柳老师穿梭各组指导：“AI给出方向，工程师亲手验证触点——这才是真正的工程素养。”这一“AI提示+人工确认”模式，既提升排错效率，又避免了工具依赖，实现“智能辅助，人在回路”的工程实践训练。
课程强调“工具驾驭能力”与“工程规范”的双重培养。柳老师指导学生运用结构化提示词模板（角色设定-任务描述-技术约束-输入输出定义-附加要求）撰写实验报告，要求定义“接线颜色标准”“数据记录格式”等规范文件，确保AI输出与工程实践高度一致。他总结道：“工程师的核心竞争力，在于用专业判断力审视AI输出。实验数据需经亲手验证，专业尊严不容妥协。”
此次教学实践，是海洋工程学院“新工科”建设的重要探索。通过将AI技术深度融入硬件实验，课程不仅提升了学生的实操能力与数字化素养，更塑造了“人机协同”的工程思维。当芯片的脉冲与AI算法共振，新时代海洋工程人才的模样愈发清晰：他们既深谙硬件的严谨，又具备驾驭智能工具的视野。在烟台这片海洋科技热土上，这样的课堂变革正书写着教育未来——人机共生，而非替代；协同创新，永不止步。
