本中心构建多层次、立体化的教学方式和方法,并长期注重教学方式方法的提升与创新。
(1)实验教学方式
实验项目针对交通运输工程中空间跨度大、时间跨度长、极端环境条件、交通安全、高精尖科研仪器等实验开发必要的虚拟仿真实验项目;从性质上,分别设置演示性、体验性、验证性、设计性、综合性和创新性6大类实验落实实验教学体系;从环节上,分别通过课程实验、实验课程、课程设计、实习实训、毕业设计、创新训练项目、科研项目和学位论文等环节加以落实。
6大类实验的基本特征
实验类型 | 实验方案 | 实验过程 | 实验结果 |
演示性 | 教师指定 | 观看视频或操作 | 认知、体会、讨论 |
体验性 | 教师指定 | 分大组体验操作 | 认知、体会、讨论 |
验证性 | 按规范制定 | 分小组每人操作 | 验证结果的合理性 |
设计性 | 自行单体设计 | 分小组每人操作 | 结果用于课设和毕设等 |
综合性 | 自行交叉设计 | 分小组每人操作 | 结果用于毕设、创新等 |
创新性 | 自行交叉设计和研发 | 个人或分工协作 | 结果主要用于创新训练等 |
1)课程实验与实验课程
本中心构建了以课程为导向的三层次实验教学方式,用于达成学生共性基础实验能力,分别为与理论课一体的课程内实验、与理论课一体的课外开放预约实验、独立实验课程三个层次,从而构建了递进式的实验方式。
2)实体实验与虚拟仿真实验融合
本中心已开发道路材料MTS实验系统、沥青和沥青混合料实验系统、道路虚拟施工实验教学系统、道路交通安全仿真系统、交通规划与设计仿真实验系统、高铁列车虚拟驾驶训练平台等。虚拟的实验项目合计70项,其中用于本科生教学的52项,研究生教学的18项。
MTS虚拟仿真实验系统
道路虚拟施工实验系统
3)贯通式课程设计引导
交通运输工程学科已经试点进行全过程、贯通式的课程设计体系改革。要求学生在不同环节设计实验、实施实验,并将不同阶段获得的实验结果用于课程设计,实现不同阶段的实验及其结果的贯通。
4)创新训练项目驱动
在本科毕业设计(论文)、研究生学位论文和各类创新训练项目中,由学生根据设计或研究的内容,自主设计实验方案,以有效训练学生个体的实验创新能力。学科创新能力拓展项目写入了本科培养方案,每年具有一批学生参加“同路人”交通科技大赛、同济大学SITP项目、上海市和国家创新训练项目,以及全国交通科技大赛等竞赛,创新训练及创新性实验覆盖所有本科学生。
本科生自主设计的基于图像识别的应变场测试系统(已申请专利)
5)校企融合开展实验教学
同济大学已经与企业之间建立了良好的联合实验培养体系,包括国家大学生校外实践基地、产学研合作基地、实习基地、联合实验室等。利用这些校企合作资源,进一步丰富了实验条件,使同学能够在校园外加强自身实验能力的锻炼。此外,在认识实习、企业实习、“同路人”学术论坛等实践环节中,提供了额外的实验理念、实验装备、实验技术内容,可以为实验教学提供补充。
“同路人”学术论坛丰富实验知识
(2)实验教学方法
本实验教学中心的实验教学,与理论课程和理论知识紧密结合,搭建从基础理论到工程实践到创新开发的桥梁。实施从“教导”到“辅导”、“指导”、“引导”的精细化教学手段的综合运用,使学生通过实验经历“抬脚、起步、学步、走路、跑步”的能力提升培养过程,切实锻炼学生动手和创新能力。
针对演示性和体验性实验,以启发式、问题式的教学方法为主,通过新型设备、软件以及现场的演示和体验认识学科和专业的特色。激发学生的专业学习兴趣,引导学生主动观察、积极思考以调动学生学习的积极性,达到理解共性知识、夯实基础能力的目标。
针对验证性和设计性实验,采用启发式、问题式和讨论式的教学方法,以社会级和工程级的理念落实实验教学。利用科技新手段使学生进行工程实践训练,更注重对学生学习主动性、团队协作性和自主性能力的培养,以及在实验中引导学生找出解决问题的思路和方法,从而达到掌握基础理论、工程知识、强化专业能力的目标。
针对综合性和创新性实验,采用项目式、开放式和分层式教学方法,更加注重发展学生个性以及实施相应的个性化教学。以学生为中心,充分给予学生思考、选择、自学、尝试和失败的权利,以提高学生开展实验的自主性和独立性,激发批判性、创新性思维,培养学生的创新精神,促进学生知识、素质和能力的协调发展。
(3)AI新技术赋能情况
为适应交通学科的数智化发展趋势,中心以AI新技术深度赋能实验内容、实验手段、实验评价等方面,全面推动了实验教学的数字化转型。具体包括:
1)自主研发首个智能网联三相映射综合交通实验平台等重大测试装备,建设人工智能赋能的实验教学项目;
2)建立沉浸式虚实融合仿真实验手段,实现了高危险性、难以复现的极限场景的AI自动生成,解决了边界开放、动态时变、多体复杂交通环境的受控实验难题;
3)开发自动驾驶公共测试平台(Onsite),实现了实验资源共建共享、场景自动匹配、算法自动评测,增强了学习的灵活性和互动性;
4)利用大数据和人工智能技术实现教学资源的智能推荐,对实验过程和效果进行智慧评价,并提供即时的反馈和指导提高实验操作的准确性和安全性,实现个性化教学;
5)建立了全要素全方位的实验室信息化管理系统,支撑实验教学设备协同、知识互联、群智融合和数据共享。