为响应教育数字化战略，生物与环境工程学院《固体废物处理及资源化》课程团队，基于工程教育认证（OBE）理念，融合AI技术与知识图谱，成功构建线上线下混合式智慧课堂！作为环境工程专业的核心课程，该课程以“服务环保产业需求”为导向，致力于培养具备扎实理论基础与创新实践能力的高素质应用型人才。  

课程简介：聚焦实践，助力绿色发展

《固体废物处理及资源化》课程总学时44，包含理论教学（36学时）与实践环节（8学时），涵盖固体废物的分类、预处理、生物处理、热处理、资源化利用等核心内容。

通过虚拟仿真实验与课程设计，学生可深入掌握垃圾焚烧、堆肥化、填埋等技术的实际应用，培养解决复杂环境工程问题的能力。课程注重思政融合，将“生态文明建设”“工匠精神”等理念贯穿教学全过程，强化学生的社会责任与职业素养。  

AI赋能教学：知识图谱驱动智慧学习

课程团队以AI技术为核心，打造“知识图谱+AI智能辅助”的创新教学模式，实现教学资源个性化、学习路径动态化：  

1. 知识图谱构建系统性知识网络  

通过梳理160个知识点，构建覆盖全课程的立体化知识图谱，清晰呈现固体废物处理技术的逻辑脉络。学生可随时查看知识点间的多维联系，自主查漏补缺，告别传统“碎片化学习”。  

知识图谱

问题图谱

能力图谱

2. AI助教与助学双引擎  

AI助学：24小时智能助手“固废小智-废弃物重生应用小帮手”提供一对一答疑、个性化学习建议，实时生成测试题并分析学习进度，助力学生高效掌握难点。  

AI助教：可一键生成教案、习题与课件大纲，并深度嵌入课堂教学全流程，实现智能出题与实时互动答疑的无缝衔接，提升课堂趣味性与互动性。  

3. 双库共建：AI精准教学新基石

知识库建设：课程团队基于树智学习平台，构建了覆盖“分类-处理-资源化”全流程的AI知识库，整合教材、教学大纲、虚拟仿真案例及真实工程数据；通过RAG技术外挂知识库，大幅提升“固废小智-废弃物重生应用小帮手”回答的专业性与时效性，动态更新行业前沿标准，杜绝AI“幻觉”。

知识库

指令库建设：针对教学高频场景，课程开发了标准化指令模板，精准驱动AI生成教案、生产测试题与互动活动；建立分类指令库（课前/课中/课后），并持续优化版本，确保AI输出与课程目标深度契合，让备课效率提升50%！  

指令库

4. 智慧教室应用：动态捕捉，互动升级

AI录播系统基于自然语言处理技术，智能识别课程核心知识点并自动生成可回溯的知识点切片，学生可精准定位薄弱环节，提升复习效率；课堂结束后，系统自动输出AI多维教学分析报告，为教师优化教学设计提供数据支撑。

教学改革：从传统课堂到生成式学习

课程团队历经多年迭代，逐步实现从“知识传递”到“能力生成”的跨越：  

第一阶段（混合式教学）：整合线上慕课资源与线下实训，初步打通理论与实践壁垒；  

第二阶段（双循环模式）：引入探究式教学，通过项目驱动培养学生批判性思维；  

第三阶段（AI深度赋能）：依托知识图谱与智慧教室，推动学生从“被动接收”转向“主动生成”，在互动中构建知识体系，实现高阶思维培养。  

未来展望：智能引领，持续创新

《固体废物处理及资源化》课程将继续深化AI与教育的融合，优化知识图谱的智能推荐功能，引入行业前沿案例，打造“产学研用”一体化平台。课程团队计划联合环保企业，开发基于真实工程项目的实训模块，让学生“足不出校”即可参与固废处理全流程设计与运营，为绿色产业发展输送更多实战型人才！  

生物与环境工程学院以AI技术为支点，撬动传统工科课堂的革新浪潮。《固体废物处理及资源化》课程不仅是知识传授的载体，更是能力生成与价值引领的智慧场域。未来，这里将走出更多兼具创新精神与社会担当的环境工程师，为守护绿水青山贡献树人力量！