教育与研究

“AI识曲霉”赋能食品微生物学：教学改革与应用探索

蔡 振东

宁波大学食品科学与工程学院

邵 佳琪

宁波大学食品科学与工程学院

何 俊

宁波大学食品科学与工程学院

蓝 航镇

宁波大学食品科学与工程学院

吴 振

宁波大学食品科学与工程学院

曾 小群

宁波大学食品科学与工程学院

潘 道东

宁波大学食品科学与工程学院

DOI: https://doi.org/10.59429/jyyj.v8i5.13716

Keywords: AI 识曲霉；食品微生物学；实验教学；数字化教学资源

---

Abstract

食品微生物学是普通高等学校本科食品类专业的核心基础课程，曲霉识别是课程核心教学内容，传统教学存在微观结构呈现不足、实验资源受限、评价维度单一等短板，难以匹配当前人才培养的相关要求。本文首先明确 AI识曲霉在课程教学中的价值定位，梳理其在曲霉形态观察、检测实验、学生自主探究三类教学场景的具体应用实践路径，最终针对性提出配套的教学改革优化策略。研究成果可为食品类专业微生物课程数字化教学资源建设提供参照，助力提升教学精准度，强化学生理论认知与实践能力的协同发展。

---

References

[1] 刘倩，赵娜，杨晓沁等. 人工智能赋能临床微生物学检验微课初探[J]. 中国真菌学杂志，2025,20(02):198-201.

[2] 崔晓文，李壹，熊晓辉. 生成式人工智能赋能新工科专业课程教学——食品分析与检验[J]. 化学教育 ( 中英文 )，2025,46(12):83-88.

[3] 刘畅，胡珏，卢芳国等.“ 人工智能 + 教育”时代背景下医学教育教学改革与发展研究——以免疫学基础与病原生物学为例[J]. 中国免疫学杂志，2025,41(06):1315-1319.

[4] 刘丽艳，娄文勇. 科研成果转化为食品微生物学综合实验的教学探索[J]. 实验室研究与探索，2025, 44(12):134-140.

[5] 李超，肖领平，王彩印等. AI 赋能“色彩学”课程内容从线性结构到多核心体系的转型[J]. 印刷与数字媒体技术研究，2025,(03):149-155+192.