近日，在学院2025年工学一体化AI教案设计比武中，一份聚焦于“智慧物流订单处理”的教案脱颖而出，其设计者——基础教学部宫学玲老师荣获一等奖。这项赛事不仅是一次教学能力的竞技，更被视作我院探索职业教育数字化转型的关键一步。宫老师获奖后系统分享的“工学一体化AI赋能六步融合法”，为全院教师提供了一份将前沿技术扎实落地的“教学设计蓝图”，标志着我院在“AI+教育”融合创新上，从工具应用迈入了方法论构建的新阶段。

 本次比武紧扣产业实际，设定了“处理50个异构物流订单”的复杂场景。宫学玲老师的获奖教案《物流订单处理实务》，其卓越之处在于，它没有将人工智能（AI）作为炫技式的点缀，而是将其作为深层“赋能引擎”，有机融入了“获取信息、制定计划、做出决策、实施计划、过程控制、评价反馈”的完整教学闭环。

在传统教案中，“获取信息”环节可能止步于学生手动查找资料。而在宫老师的创新设计中，AI被预设为智能信息协理员。学生可通过自然语言指令，让AI快速完成对海量、非标订单的智能识别与关键信息（如地址、时效、特殊要求）的标准化提取，将师生从重复性劳动中解放出来，更聚焦于信息甄别与策略思考。在“做出决策”这一高阶能力培养环节，她引入了 “AI情景生成器” 概念，能模拟出远超传统课堂容量的突发状况（如客户临时变更、系统突发故障），让学生在高度仿真的压力环境中进行决策演练，极大地拓展了能力训练的广度与深度。

这份教案清晰地传递出一个信号：AI的应用价值，在于精准破解传统教学中的痛点——效率瓶颈、场景局限与个性化指导不足，从而让工学一体化教学更加“真”、更“深”、更“活”。

比获奖教案本身影响更为深远的，是宫学玲老师从中提炼出的 “工学一体化AI赋能六步融合法” 。这套方法将看似高深的AI技术，分解为可嵌入现有教学六步各个环节的“标准化插件”，为全院教师提供了清晰、可迁移的实施路径。 

 该方法对教师的核心启发在于三重转变： 一是角色重构，从“讲授者”变为“设计师”。教师的核心任务不再是单向传递知识，而是精心设计包含真实任务、智能工具和互动规则的学习情境。正如宫老师所做，她的主要工作是架构订单处理的项目流程、设定AI的交互规则与评价维度。 二是路径创新，倡导“微创新”启动。它鼓励教师不必追求课程的全面重塑，而是可以从任一薄弱环节（如耗时耗力的“过程控制”或形式单一的“评价反馈”）切入，设计一个精准的AI增效模块，显著降低技术应用的心理门槛与实践难度。 三是目标升华，聚焦于“难以教授的能力”。当AI承担了信息处理和流程模拟，教学便能更专注于教案中强调却难以培养的复合型职业素养。例如，利用AI扮演苛刻的“客户”或“调度员”，来强化学生的沟通应变与抗压能力；利用AI生成的过程性学习数据，对学生的协作精神、规范意识进行客观、精准的评价。

 学院将以“六步融合法”为框架，组织系列化、分主题的教师工作坊。工作坊将引导各专业教师进行“对标式”研讨：在我的课程中，哪个环节最值得用AI赋能？如何设计专业的“提示词”让AI成为本领域的“专家助手”？这种以具体教学问题为起点、以成熟方法为依托的教研活动，正有效驱散广大教师对技术的陌生感与焦虑感。 从一份获奖教案，到一套可推广的方法论，再到一场全院参与的教学进化，我院的“AI+教育”探索正走出了一条务实而清晰的路径。它证明，真正的教育创新不在于技术的简单堆砌，而在于教师设计智慧的闪耀。宫学玲老师的“六步融合法”，正是这种智慧的具体呈现，它正在帮助每一位教师，成为智能时代卓越课堂的构建者，共同绘制职业教育高质量发展的新图景。