大模型赋能的远程FPGA实验教学模式重构研究

摘要

随着生成式人工智能技术的迅猛发展，编程与工程教育正经历深刻的结构性变革。以DeepSeek为代表的大模型具备强大的自然语言理解、算法推理与代码生成能力，使传统以“编程实现”为核心的教学模式面临重构。该文以“FPGA图像处理远程实验平台”为研究载体，探索大模型赋能下实验教学的系统性转型路径。通过将AI智能体嵌入教学全过程，构建了“AI伴学指导—协同代码生成—智能反馈分析—创新设计展示”的闭环式教学体系。该研究从教学目标、教学活动与教学评价3方面实现了系统重构。以“图像去噪与边缘增强系统设计”为案例的教学实践表明，AI赋能的远程实验教学显著提升了学生的学习效率（平均缩短35%的准备时间），提高了代码理解率与创新设计比例（分别提升24%和28%），并有效降低了教师重复指导负担。研究结果表明，大模型赋能的远程实验教学不仅优化了教学流程，更推动了教学逻辑从“操作驱动”向“智能驱动”的转型，为工程教育的数字化与智能化改革提供了新范式。

关键词

大模型 / 远程实验 / FPGA教学 / 教学模式重构 / 工程教育改革