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■ 朱浩东
在新一轮科技革命与产业变革的背景下，我国正大力推进“新工科”建设，旨在培养具备创新能力、实践能力与跨界整合能力的高素质工程科技人才。在创新创业教育领域，人工智能凭借大数据分析、机器学习等核心技术，能够精准匹配教育需求与资源，构建智能化、场景化教学体系，为新工科创新创业教育的转型升级提供关键支撑。这一应用方向契合新时代教育改革要求，有助于持续为产业升级输送复合型工程创新人才。
人工智能在新工科创新创业教育中的应用路径
构建智能化教学资源体系。借助人工智能技术，可搭建“新工科创新创业教育资源平台”，将国内外优质课程资源、产业一线实践案例及行业技术标准等进行系统化整合与分类。该平台可通过大数据技术深度分析学生的学习习惯、知识掌握程度及薄弱环节，进而实现教学内容的个性化精准推送。以机械工程专业为例，平台能根据该专业学生的学习进度与核心需求，自动筛选并推荐智能制造领域的前沿创新创业案例及相关技术课程，助力学生构建与产业发展需求高度契合的知识体系。
打造虚拟仿真实践场景。在实践教学环节，可运用虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术，模拟工业生产流程、产品研发全周期及商业运营模式等实际场景。学生在虚拟环境中，可开展设计智能生产线、研发新产品原型、制定商业运营计划等创新创业实践活动，有效规避实体实践所需的高额成本与潜在风险。
实现个性化创新创业指导。借助机器学习算法，可为每位学生建立“创新能力画像”。通过综合分析学生的学业成绩、实践经历和项目成果等数据，精准评估学生的创新潜力与发展方向。针对不同学生的特点，系统会智能推荐适配的创新创业项目、专业导师资源及专项培训课程。例如，对于擅长编程与算法设计的学生，可推荐人工智能应用开发类项目；对于具备商业洞察力与运营思维的学生，则推荐创业孵化类项目，真正落实“因材施教”的教育理念。
应用保障措施与发展展望
为确保人工智能在新工科创新创业教育中有效落地，需从两方面完善保障措施：一是加强师资队伍建设，开展人工智能技术与创新创业教育融合的专项培训，提升教师的智能化教学能力；二是完善制度保障，建立跨学科、跨院校的资源共享机制，推动高校与企业、科研机构开展合作，为人工智能技术的应用提供数据与场景支持。
从未来发展趋势来看，人工智能将进一步与区块链、元宇宙等技术融合，构建更加沉浸和开放的教学与实践环境。同时，“产学研用”协同将不断深化，实现教育与产业需求的精准对接，为新工科人才培养提供持续动力。
（作者单位：中共湖南省委党校（湖南行政学院）马克思主义学院）
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