人工智能赋能地质类学科教育教学改革与科研创新

摘要

人工智能在地质科学教育与科研范式转型进程中正发挥着显著的推动作用。传统地质教育模式面临诸多困境，包括实验资源的匮乏、地质现象可视化程度不足以及科研方法的滞后，这些因素共同制约了“AI+地质”复合型人才的培养成效。本研究重点探讨了人工智能技术在地质课程教学、科研创新及地质大数据应用领域的具体实践路径。实验教学的优化方面，通过虚拟仿真技术与智能算法的结合运用，学生的认知水平与教师教学能力得到了有效提升；文献分析、灾害预警及矿产预测等科研环节中，自然语言处理与机器学习技术的应用价值得以充分体现；地质数据采集、处理与融合过程的智能化解决方案被深入探索，有效突破了“数据孤岛”现象的制约性。实例表明，人工智能技术的引入使得地质工作的精确度与效率获得显著改善，教育模式亦从经验驱动型向数据驱动型跨越式发展。未来研究方向应着眼于“AI+地质”课程体系的深度构建，跨学科协同机制的强化推进，以及“人机协同”人才培养新生态的系统化形成，应对资源勘探与环境治理领域日益复杂的挑战性需求。

关键词

人工智能 / 地质教育 / AI+地质 / 科研创新 / 数据驱动