夜雨聆风
一、选题依据
（一）国内外相关研究的学术史梳理及研究进展
国内环境工程教学改革起步较早，彭永臻等（2007）率先聚焦环境工程实践教学体系搭建，提出依托实验室平台完善研究型实践课程框架，但彼时数字化、智能化技术尚未纳入改革范畴，改革重心仅停留在线下实验课时扩充、实训场地扩建层面。十余年后，饶品华、张文启（2023）针对环境工程导论课程优化，首次将卫星遥感、在线监测等数字化工具融入课堂，但未系统引入机器学习、大模型等人工智能核心技术。孙容容、吴少华（2026）指出传统环境工程课堂、实验、考核模式存在明显短板，提出 AI 与专业课程融合的四条改革路径，搭建知识图谱赋能核心课程的融合模型，成为国内 AI + 环境工程教学领域针对性较强的本土化研究。
现阶段国内已有清华团队开发天工GPT、天工 LCA 碳足迹数据库，为 AI 环境教学提供工具支撑，但现有研究普遍存在重技术应用、轻教学落地的问题，多数成果仅停留在理论构想，缺少可落地、可复制的课程改造方案，针对地方工科院校环境工程专业的分层教学改革研究仍存在空白。
学术价值层面，现有研究多单一讨论AI 技术环境应用或单一开展传统课程改革，本项目打通人工智能技术、环境工程核心课程、教学全流程评价三大板块，构建以 AI 知识图谱为核心的跨学科融合教学模型，弥补当前学界缺少系统化 “AI + 环境工程”完整教学框架的短板，丰富新工科背景下环境类专业数字化教学理论体系，为同类地方工科院校教学研究提供理论参考。
应用价值层面，现有教改项目多面向重点高校，适配资源充足的办学条件，本项目立足广东石油化工学院这类地方石化类本科院校，贴合基层院校实验设备有限、学生计算机基础薄弱的现实办学条件，开发低成本虚拟仿真实验、轻量化AI 助教评测系统。改革方案可直接落地于水污染控制、环境监测等核心课程，产出配套案例库、课程讲义，既能提升本校环境工程人才培养质量，也可向省内同类石化、地方工科院校推广，解决传统环境工程学生数据处理、智能治污技术应用能力不足的行业痛点。
二、研究内容
（一）本项目的研究对象
本项目研究对象为地方石化类本科院校环境工程专业本科教学全链条，具体分为四大核心载体。第一，环境工程核心理论课程，包含环境监测、水污染控制工程、大气污染控制工程、环境影响评价四门主干课，兼顾环境工程导论、固体废物处理与处置等基础课程，重点研究课程知识点抽象、理论与行业智能技术脱节等现实问题。第二，环境工程专业实验教学体系，涵盖水质监测、高级氧化水处理、废气净化、土壤修复等常规课内实验，同时覆盖毕业设计工程模拟实训环节，针对高危实验难以实操、实验内容滞后行业AI 治理技术两大痛点开展研究。第三，现有教学评价考核机制，以期末笔试为主、过程考核流于形式的传统评价模式为研究对象，聚焦作业抄袭、评价主观化、无法精准定位学生知识薄弱点等现存缺陷。第四，适配环境工程专业的人工智能教学配套资源，包含 AI 知识图谱、虚拟仿真实验素材、智能作业评测工具、行业 AI 治污案例库，研究数字化教学资源与线下课堂、线上自主学习的适配逻辑。研究样本以广东石油化工学院 2023—2026 级环境工程专业在校生、专任授课教师为实践调研对象，确保研究成果贴合地方工科院校真实办学场景。
（二）总体框架、重点难点
1. 总体框架
项目整体分为四大研究模块，形成闭环改革框架：一是课程体系重构模块，增设人工智能与环境工程交叉选修课，依托AI 知识图谱重构四门核心课程知识结构；二是教学方法革新模块，搭建虚拟仿真 AI 实验平台，推行跨专业联合实训、AI 辅助毕业设计建模教学模式；三是数字化教学资源开发模块，整合行业 AI 治污实例、大型仪器仿真素材、线上微课资源，建成专属教学资源库；四是智能教学评价搭建模块，开发轻量化 AI 助教评测系统，实现学习行为动态追踪、作业自动批改与个性化学习推送。四大模块相互支撑，以 AI 知识图谱为底层纽带，覆盖课前预习、课中授课、课后实验、期末考核全教学流程。
2. 重点难点
研究重点：构建适配环境工程专业的AI 知识图谱课程融合模型，开发低成本可落地的虚拟仿真实验教学方案，搭建兼顾客观性与个性化的智能教学评价体系。
研究难点：其一，环境工程知识点繁杂、跨理化、生物、工程多学科，知识图谱梳理、知识点与AI 技术匹配工作量大，知识点关联逻辑难以标准化；其二，地方院校经费有限，无法购置大型商用 AI 教学平台，需自主开发轻量化、低成本适配工具；其三，学生计算机基础参差不齐，分层设计 AI 教学内容，平衡专业理论与人工智能技术教学比重存在实操难度。
（三）主要目标
1. 理论研究目标：系统梳理当前地方工科院校环境工程专业教学现存三类核心问题，完善人工智能赋能环境工程专业教学改革理论框架，形成一套完整的 “课程 - 教法 - 资源 - 评价”四维融合改革理论成果，填补地方石化类院校AI 与环境工程交叉教学理论空白，产出 1 篇高质量教改学术论文。
2. 课程建设目标：完成环境监测、水污染控制工程四门核心课程 AI 知识图谱改造，新增《人工智能与环境工程应用》选修课，重构课程知识点体系，形成标准化课程教学大纲、配套教案。
3. 实践教学目标：搭建环境工程虚拟仿真 AI 实验素材库，覆盖 12 项高危、高耗材常规实验，实现学生线上模拟操作；建立计算机、环境工程跨学科联合实训机制，每年开设 2 期 AI 环境治理实践项目。
4. 教学评价目标：搭建简易 AI 助教自主评测系统，实现作业自动批改、学习数据动态分析，形成过程性智能考核方案，降低教师主观评分偏差。
5. 人才培养目标：经过两年教学改革试点，试点班级学生 AI 环境数据处理、智能污染治理方案设计能力显著提升，毕业设计引入 AI 建模比例提升 60%，毕业生适配环保数字化企业岗位的综合竞争力明显增强。
三、思路方法
（一）本项目研究的基本思路方法
1. 基本研究思路
本项目遵循“现状调研 — 理论梳理 — 方案设计 — 试点落地 — 优化完善 — 成果总结推广”完整研究思路。第一步，通过课堂听课、师生问卷、企业走访三重调研，全面摸清本校环境工程理论、实验、考核三大模块现存教学短板，同步梳理国内外AI + 环境教学相关文献、同类教改项目成果，总结现有研究不足；第二步，结合《新一代人工智能发展规划》与新工科建设要求，立足地方石化院校办学条件，设计课程、教法、资源、评价四大维度一体化改革方案；第三步，选取 2 个环境工程本科班级开展为期 2 学年教学试点，同步开发 AI 知识图谱、虚拟实验素材、智能评测工具配套资源；第四步，持续收集试点班级学习数据、教师授课反馈、环保企业用人评价，对比传统教学班与试点班学习效果差异，修正改革方案存在的实操漏洞；第五步，整理全部改革素材、教学数据、实践案例，形成标准化改革手册、课程资源库、学术论文，面向省内同类地方工科院校分享改革经验。整个研究全程以 AI 技术落地实用性为核心，拒绝脱离院校办学条件的理想化设计，所有改革举措均控制在常规教学经费可支撑范围内。
2. 具体研究方法
（1）文献研究法：系统检索国内外环境工程教学改革、人工智能环境应用、数字化教育三类中英文文献，梳理彭永臻、孙容容、ZHONG S F 等学者已有研究成果，归纳现有教改项目优势与局限，为本项目改革框架搭建提供理论支撑。
（2）实地调研法：设计师生调查问卷，面向本校环境工程专业教师、在校生发放问卷；走访本地环保设计院、石化污染治理企业，调研行业对人才 AI 技术能力的实际需求；赴省内 2 所开设环境工程专业的地方院校交流，对比不同院校 AI 教学落地现状。
（3）行动研究法：选取 2 个平行班级作为试点对象，实施本项目设计的 AI 融合教学方案，另外 2 个班级维持传统教学模式作为对照，持续跟踪两学年课堂学习、实验操作、考核成绩、毕业设计数据，动态调整教学内容与 AI 工具使用方式，边实践、边修正、边总结。
（4）案例分析法：依托天工 GPT、天工 LCA 数据库、机器学习污染预测等真实行业案例，拆解 AI 在水污染、大气治理、碳足迹核算中的应用逻辑，转化为适配本科课堂的教学案例，嵌入核心课程教学环节。
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