问题——传统实验软件“可用但不够聪明” 近年来，虚拟仿真与实验软件高校实验教学中加速普及，在缓解场地设备紧张、降低耗材成本、提升安全性等发挥了作用；但在不少院校的实际使用中，传统实验软件多停留在“按流程操作—给出预设结果”的单向模式：学生沿着固定步骤完成操作，系统主要以对错或结果作反馈，而关键的操作路径、时间分布、错误环节及原因往往难以清晰呈现。由此带来两个突出问题：一是学生出错后很难获得有针对性的指导，纠错效率不高；二是教师难以把握学生实验过程中的共性短板与个体差异，教学评价仍偏重结果，缺少可用于过程评价的证据。 原因——过程数据缺失与工具封闭制约教学创新 业内人士指出，实验教学的重点不只是“做对”，更在于“为什么这样做、出了问题如何改”。传统工具更强调模拟呈现，缺少对过程数据的持续采集与结构化分析；同时，一些软件架构相对封闭，教师难以围绕课程目标快速调整参数、重构任务或自定义评价规则，导致内容迭代慢，与学科前沿和产业实际衔接不足。随着新工科、新医科、新农科、新文科建设推进，以及复合型、创新型人才培养需求提升，实验教学亟需从“演示型、重复型”向“探究型、诊断型”升级。 影响——从“能做实验”走向“会做研究式学习” 针对上述问题，南京恒点信息技术有限公司推出AI+虚拟仿真实验软件，主打让系统“看得见过程、讲得清问题、追得踪成长”。据介绍，该软件可实时捕捉学生实验操作的关键动作与步骤细节，并与标准流程、常见错误模式进行比对。当学生操作偏离规范路径时，系统不仅提示错误，还会对偏差出现的环节、可能原因及修正建议进行拆解反馈，帮助学生形成“发现问题—定位原因—调整策略—验证结果”的闭环训练。 同时，系统通过持续积累学习过程数据，形成个性化能力画像，并生成可视化学习报告，呈现操作轨迹、用时分布、错误类型及改进情况等维度。对学生而言，这有助于把“感觉学会了”变成“报告显示掌握了”，进步路径更清楚；对教师而言，可在班级层面获得汇总分析，识别共性问题与薄弱环节，从而优化课堂组织、强化关键步骤训练、调整评价权重，实现更有针对性的教学管理。 对策——以开放架构降低创新门槛，推动校内系统协同 值得关注的是，该软件设计强调开放与可扩展，提供标准化二次开发接口，支持教师围绕课程目标自主创建实验模块、调整实验参数、设计评分与评价规则。配套的虚拟仿真编辑器面向教学一线降低开发门槛，便于学校在不高度依赖专业开发团队的情况下，结合本校学科特色与实验条件快速搭建场景与内容。 在应用层面，软件支持与多种终端设备协同，可实现多用户协作操作与数据贯通；对应的实验数据可同步至学校学习管理平台，能力画像也可按需接入综合素质评价体系，减少“信息孤岛”。业内认为，这类“可对接、可复用、可沉淀”的架构，有助于将虚拟仿真从单个实验项目扩展为可持续运营的实训资源体系，也为校企联合共建实训基地、开展项目式教学提供数据支撑。 前景——以数据驱动质量评价，以场景牵引学科交叉 在高等教育加快数字化转型的背景下，虚拟仿真与智能分析的结合正从“更新工具”走向“调整教学方式”。一上，过程数据的采集与分析为实验教学质量评价提供更可量化、可追溯的依据，有助于完善形成性评价与能力导向评价；另一方面，开放平台形态使教师能更快把科研成果、产业案例转化为实验任务，推动跨学科综合实验与项目化训练落地，让学生更接近真实的复杂场景中提升问题求解能力与工程思维。 同时也应看到，数据应用需要遵循教育规律与合规要求，明确数据使用边界与安全标准，避免“唯数据论”，坚持让技术服务教学、促进公平并提升质量。下一步，行业仍需在标准接口、资源共享、内容审核、教学评价模型等上加强协同，推动优质实验资源跨校流动与共建共享。
实验教学的核心在于培养学生的科学方法、工程思维与创新能力。以人工智能与虚拟仿真为代表的新工具，若能把“看不见的过程”转化为“可分析的证据”，把“单次的操作”沉淀为“持续的成长”，就有望推动实验课堂从完成任务走向理解规律、从机械训练走向能力建构。面向教育数字化的深化——关键不在技术“更炫”——而在更贴合教学规律，更有效支撑人才培养质量提升。