为持续深化AI技术与数控加工实训教学深度融合，创新实训教学模式，提升教师AI教学应用能力与学生智能制造职业素养，2026年6月2日下午，智能制造装备与自动化教研室开展专题教研活动，以数控加工实训AI编程与实操应用实践为核心主题，由谢兵老师主讲，教研室全体教师参加此次活动，共同探索AI赋能数控加工实训教学的新路径、新方法。
活动伊始，谢兵立足智能制造产业发展背景，深入剖析了数控加工实训教学面临的新挑战。谢兵从传统教学痛点出发，指出编程手工计算耗时长、刀具参数设置高度依赖教师经验、程序调试依赖实物试切成本高昂、个性化指导难以覆盖每位学生等突出问题，并结合产业新需求，阐述了将AI技术融入数控加工实训全流程的教学改革目标。随后，谢兵通过AI学情分析报告，基于课堂数据、测试记录与操作日志的智能分析，精准描绘了学生现状全景图——学生们在G代码基础、坐标系设定方面掌握较好，但在宏程序应用、切削参数选取方面存在明显短板，并依托智能测评系统、操作行为分析和学习轨迹追踪三大工具，为后续个性化教学提供了坚实的数据支撑。
在AI辅助编程教学设计环节，谢兵详细展示了将AI工具嵌入图纸解析→工艺决策→参数选取→代码生成→仿真验证→实际加工全流程的教学实践，强调通过人机协同降低学生认知负荷，让其更专注于工艺思维培养。接着，他以典型配合件平面铣削为例，完整呈现了AI介入数控铣削编程与操作的全程实践——从AI自动识别图纸特征、生成工艺决策与G代码，到仿真预演消除隐患，再到机床实操与质量诊断，帮助学生从代码的书写者转变为工艺的决策者，有效提升了实训教学的针对性与实效性。
随后，谢兵重点讲解了AI在刀具路径优化与故障诊断方面的创新应用实践。他通过铝合金6061加工案例，现场演示了AI如何根据工件材料、刀具规格等输入参数，智能推荐主轴转速、进给速度等核心切削参数，并对比分析单向铣削、双向铣削、跟随轮廓铣削等不同策略的优劣，引导学生建立科学的参数选取方法论。同时，谢老师还展示了AI辅助加工异常诊断与质量管控的实践应用，通过振纹、尺寸超差、表面粗糙度超标等典型缺陷的智能诊断，以及实时加工状态监控和课后质量诊断报告的自动生成，有效培养了学生的质量意识和问题解决能力，让虚拟师傅全程护航实训安全与质量。
演示结束后，谢兵基于一学期的实践数据，对AI介入前后的教学成效进行了客观对比分析。数据显示，AI融合教学使单件编程耗时从45分钟降至29分钟，首件废品率降低42%，整体加工效率提升28%，学生学习满意度提升40%，充分验证了人机协同模式在数控实操教学中的可行性与先进性。同时，他也进行了深刻反思，指出需警惕学生对AI的过度依赖，并提出下一阶段将设计去AI化实战挑战、强化底层逻辑训练等优化策略，确保技术真正服务于人才培养。最后，谢兵对本次实践进行总结，并就AI与职业教育融合的未来发展路径进行了展望，引发在场教师的深入思考。
汇报结束后，教研室各位老师围绕AI在数控加工实训中的应用边界、教学效果评估方法、学生能力培养方向等问题展开深入交流，结合自身教学实践，积极建言献策，共同探讨优化方案，形成了相互学习、共同进步的良好研讨氛围。此次专题教研活动，进一步拓宽了教师们对AI赋能实训教学的认知视野，为后续数控加工课程提质增效、推动AI与实训教学深度融合奠定了坚实基础。下一步，智能制造装备与自动化教研室将持续聚焦AI赋能教学创新，常态化开展此类专题教研活动，不断探索AI技术在专业实训中的创新应用，切实把教研成果转化为教学实效，助力实训教学质量与教师专业能力双提升。
拟稿人：赵一楠
审稿人：刘娜
审签人：胡枫