在 “岗课赛证” 综合育人模式深化推进的背景下，化工产业向绿色化、智能化转型对高职院校专业师资提出更高要求。能源与建筑学院针对化工专业师资存在的实践教学能力滞后于产业技术迭代、竞赛指导资源分配不均、教材开发效率低等问题，引入人工智能技术赋能师资建设，通过搭建智能教学赋能平台、构建竞赛指导协同体系、打造动态教材开发矩阵，实现师资队伍专业素养与教学能力的全面提升，为化工专业人才培养提供坚实支撑。

一、搭建智能教学赋能平台，提升师资实践教学能力

学院联合人工智能技术企业，基于化工行业岗位技能标准与 1+X 证书考核要求，开发 “化工智能教学赋能平台”。平台整合虚拟仿真实训系统、产业案例库、智能测评模块三大核心功能，为教师提供沉浸式教学支持与精准化能力提升路径。

在实践教学能力提升方面，平台利用 VR/AR 技术还原化工生产场景，教师可通过虚拟操作熟悉精馏塔智能控制、HAZOP 分析数字化工具等产业新技术，解决传统实训中设备更新慢、高危操作难开展的问题。同时，平台接入化工企业实时生产数据，教师能获取最新工艺参数与操作规范，将产业一线案例转化为教学资源。例如，在 “生产事故应急救援” 技能选修课教学中，教师借助平台模拟不同类型化工事故场景，设计分层教学任务，结合智能测评模块实时分析学生操作数据，动态调整教学策略，使实训教学更贴合岗位实际需求。此外，平台设置 “师资能力诊断” 功能，通过分析教师教学过程数据、学生考核结果，生成个性化能力提升方案。针对1+X 证书教学薄弱的教师，推送专项培训课程与模拟考核题库，助力教师精准掌握证书教学要点。自平台运行以来，化工专业教师1+X 证书教学通过率提升至100%，学生证书考取过关率保持 100%，合作企业反馈学生岗位适应能力显著增强。

二、构建竞赛指导协同体系，优化师资竞赛指导效能

针对化工专业技能竞赛指导中师资精力有限、优质经验难以共享的问题，能源与建筑学院依托人工智能技术构建“竞赛指导协同体系，实现竞赛资源的高效整合与指导能力的精准提升。

体系包含智能选题推荐、指导资源库、跨校协同指导三大模块。智能选题推荐模块基于近五年省技能大赛化工生产技术、化学实验技术等赛项数据，通过算法分析竞赛趋势与考点分布，为教师推荐适配的训练项目与选题方向。例如，在2024年省化工生产技术赛项备战中，系统根据往年赛题变化规律，预测智能控制系统操作、绿色工艺优化等重点考核方向，帮助指导教师提前调整训练计划。

指导资源库汇聚行业专家视频讲解、往届优秀作品案例、仿真训练题库等资源，教师可通过 AI 检索快速获取所需内容，同时系统会根据教师指导记录，推送互补性资源，拓展指导思路。跨校协同指导模块则打破院校壁垒，教师可与省内其他高职院校的竞赛指导教师在线交流，通过 AI匹配功能对接具有不同优势的指导团队，实现技术经验共享。

通过该体系，近一年化工专业教师在竞赛指导中效率提升 40%，学生在省技能大赛中获奖数量较往年增长 30%，其中 “生产事故应急救援” 赛项连续两年斩获省二等奖，世赛斩获银奖，竞赛成果转化效果显著。

三、打造动态教材开发矩阵，增强师资教材建设能力

为解决传统教材更新滞后于产业技术发展的问题，学院利用人工智能技术打造 “动态教材开发矩阵”，助力教师高效开发活页式、工作手册式教材，构建适配 “岗课赛证” 需求的教学资源体系。

矩阵涵盖智能素材采集、内容自动编排、实时更新三大功能。智能素材采集模块可自动抓取化工行业新技术文献、企业生产案例、1+X 证书考核标准等内容，并通过 AI 分类整理，为教师提供丰富的教材素材。在 “日化产品制作” 技能选修课教材开发中，教师借助该模块快速获取新型绿色表面活性剂应用案例、智能化生产设备操作规范等前沿内容，显著缩短素材收集时间。

内容自动编排模块支持教师根据教学需求，一键生成教材框架，系统会根据知识点逻辑关系与学生认知规律，优化内容结构，并自动匹配习题、视频等配套资源。实时更新模块则与化工行业数据库、1+X 证书标准更新平台联动，当产业技术或考核要求发生变化时，自动提醒教师调整教材内容，确保教材时效性。

自矩阵应用以来，化工专业教师教材开发周期缩短 50%，已累计开发活页式教材 5 部、工作手册式教材 3 部，配套信息化资源覆盖全部技能选修课，教材匹配度与学生满意度大幅提升，有效支撑了个性化人才培养需求。

通过人工智能技术在师资建设中的深度应用，能源与建筑学院化工专业师资队伍的实践教学能力、竞赛指导水平与教材开发效率得到全面提升，形成 “技术赋能 — 能力提升 — 育人提质” 的良性循环。未来，学院将继续深化人工智能与师资建设的融合，探索智能教研、AI 助教等新场景，为 “岗课赛证” 综合育人模式的持续优化提供更强动力。