生成式人工智能赋能数字地形测量学教学改革研究与实践

生成式人工智能赋能数字地形测量学教学改革研究与实践摘要[目的]为解决传统测绘教育内容更新滞后､实践环节薄弱､评价体系单一等问题，探索AIGC与数字地形测量学教学深度融合路径｡[方法]构建“理论讲授-AI辅助-实践操作-成果反馈”闭环教学模式，将AIGC作为“认知增强工具”,设计个性化学习路径与多维评价体系。[结果]试验组综合实践能力测评得分86.7分，显著高于对照组73.5分(p<0.01);任务效率提升42.3%,85.4%学生认为AIGC促进复杂概念理解｡[结论]该模式有助于解决传统教学中存在的部分结构性问题，使教学重心由知识传递转向工程思维培养，可为测绘类专业教学改革提供借鉴｡关键词生成式人工智能；数字地形测量学；教学改革；个性化学习；多维评价

正文数字地形测量学是测绘工程专业的核心基础课程，其教学质量直接关系到测绘人才的培养质量[1-2]｡根据《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准(测绘类)》,该课程旨在培养学生掌握现代地形测量理论和技术，并具备解决复杂测绘工程问题的能力[3-4]｡当前，人工智能与大数据技术的迭代演进正影响现代测绘技术，催生了从传统模拟测绘向智能时空信息处理的产业转型，这一变革对测绘人才知识结构与能力体系提出了适应性重构需求[5-6]。在此背景下，国家教育战略规划对高等教育数字化转型提出明确要求｡其中，《中国教育现代化2035》强调“加快信息化时代教育变革”,《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》进一步指出工程教育需主动对接技术革新与产业升级｡在测绘学科领域，数字地形测量学教学内容与方法的更新明显滞后｡通过对国内主要工科院校测绘专业培养方案的系统分析发现，课程内容结构仍以传统测量理论与方法为主导，对人工智能､大数据等新兴技术在测绘领域的应用涉及有限｡实践教学方面，多数高校的试验项目设计仍停留在单一技能训练层面，缺乏多技术融合的综合性实践环节[7-9]｡与此同时，行业技术迭代加速，智能测绘装备与方法已在工程实践中广泛应用，教学内容与行业需求之间形成明显断层｡这种教学与实践的脱节，不仅影响学生专业能力的全面发展，也制约了测绘高等教育对产业转型升级的人才支撑效能｡为此，如何将AIGC等前沿技术融入专业教学体系，重构符合时代需求的教学模式，已成为测绘教育创新的紧迫课题｡本文立足数字地形测量学课程教学实践，通过将AIGC定位为认知增强工具，提出了AIGC与专业教学深度融合的创新路径｡该路径以学科本质为核心，从知识建构的内在逻辑出发，系统设计了教学内容重组与教学方法创新的协同｡1教学现状分析与技术赋能需求1.1教学现状与核心挑战数字地形测量学教学的核心问题在于教学系统与工程实践本质间的割裂[10]｡传统教学模式将测量原理､仪器操作和工程决策割裂开来，导致学生难以形成系统化的知识体系与工程思维｡例如，在课堂上清晰讲解的等高线绘制原理，当应用于真实山地环境中的鞍部或陡崖等地形特征时，学生常感到困惑，难以将理论知识转化为实际操作能力｡此外，传统教学模式难以提供真实的工程情境体验｡数字地形测量本质上是一个涉及空间思维和决策的过程，要求在不确定性条件下进行技术方案的选择[11-12]｡然而，标准教材和试验设计通常呈现的是理想化场景，忽略了实际工程中常见的障碍物遮挡､控制点布设受限等问题｡多数学生仅在规整的校园环境中完成测量实习，缺乏应对复杂地形下测量方案动态调整的经验，从而影响其毕业后面对非标准场景时的实际操作能力｡同时，现有课程内容更新滞后，对AIGC辅助建模､地形特征自动识别等前沿技术的关注不足，进一步限制了学生适应行业快速变化的能力｡1.2AIGC技术赋能潜力AIGC技术为解决上述教学困境提供了新的解决方案，其核心价值在于增强传统教学在模拟复杂场景方面的能力[13-14]｡传统教学受限于地理条件约束，通常只能安排有限的典型地形场景供学生实践学习｡然而，AIGC技术的引入能够突破这一限制，根据教学需求即时生成从平原到高山､从城市到森林等多种虚拟地形场景，并精确控制难度梯度，使学生能够在逐步增加的挑战中建立起系统的地形认知能力｡在概念解释方面，AIGC技术通过可视化手段显著提升了抽象概念的理解效果[15-17]｡例如，针对高程异常､投影变形､误差传播等较为抽象的概念，传统教学模式高度依赖公式推导､板书讲解等形式讲授｡这种教学模式不仅花费的教学时间较长，学生理解起来也较为困难｡相反，AIGC工具能将这些过程动态可视化，通过实时展示不同投影参数下地形变形的演变过程､模拟误差在控制网中的传播路径，实现知识的直观传递(图1)。图1基于AIGC的投影变形动态可视化示意

（标注：抽象概念动态可视化呈现、AIGC技术支持的动态可视化平台、地形图生成、中央投影参数设置、高程异常、投影变形演示）综上，AIGC技术的引入有助于推动测绘教学范式从知识传递向认知建构转变[18-19]｡相较于传统讲授式教学，AIGC工具支持下的教学过程具备更强的自优化能力｡能够通过不同学生的个性化需求，实现相应的测量方案生成，并进一步结合评估结果迭代优化｡例如，在控制点布设教学中，学生可基于自身认知优先设计指令生成相应的实践方案，而后基于对比分析反复优化直至彻底掌握核心原则｡这种个性化的迭代学习更符合工程师的认知发展规律，有助于培养学生的系统思维与创新意识｡2AIGC赋能的数字地形测量学教学模式构建2.1教学内容的适应性重构数字地形测量学课程改革的核心在于教学内容与现代技术的有机融合｡传统课程体系通常按照“基础理论-仪器操作-数据处理”的线性结构设计，在技术快速迭代的背景下已显僵化｡AIGC技术的应用推动重新思考课程内在逻辑，将教学内容重构为“问题驱动-技术支撑-决策优化”的动态框架[20]｡例如，在“控制测量”单元，教学依然强调控制网设计的基本原则､精度评定方法等核心知识，但在应用层面引入AIGC工具辅助点位优化｡学生首先通过传统方法完成初步设计，再利用AIGC生成的地形场景验证方案的合理性，最后对比分析2种方法的优劣｡这种设计既避免了技术喧宾夺主，又发挥了AIGC在复杂场景模拟中的独特价值｡教学内容重构的另一个重要维度是行业前沿的适时融入｡AIGC技术使得教学案例能够紧跟技术发展，不再受限于教材出版周期｡例如，在讲授数字高程模型构建时，传统教学仅介绍规则格网与不规则三角网2种方法，而借助AIGC工具可即时展示深度学习在地形特征自动识别中的应用案例，使学生理解技术发展的连续性(图2)。图2AIGC增强的数字地形生成

（标注：传统方法仅限于基础插值；AIGC增强方法：自动识别、实时数据、拓扑数据、AI处理引擎增强DEM、格网数据、DEM输出）2.2学习过程的深度重构AIGC对测绘教育的革新并非停留于辅助工具层面，而是触发了学习认知机制的根本性变革[21]｡就数字地形测量学课程而言，该课程广泛涉及各类复杂的测绘概念(如地形地貌､投影变形规律､误差传播机理)｡这些概念因其高度抽象性，对于学生的入门学习来说难度偏大｡基于过往教学经验发现，学生对此类复杂概念的理解普遍停留在定义与公式记忆层面，难以在实际测量中灵活应用｡为了有效弥补这一缺陷，本课程团队围绕数字地形测量学中存在的教学难点，围绕“地貌特征识别”教学单元开展验证｡传统教学模式下，教师通常在黑板上绘制典型地貌示意图，直接讲解鞍部､山脊等地形特征的判读要点｡这种讲授方式虽确保知识传递效率，却难以培养学生在复杂地形中的自主判别能力｡AIGC辅助模式下，教师在课前利用现有AIGC平台生成包含典型地貌特征的三维地形场景，但刻意保留部分模糊区域｡在课堂上，教师不直接给出判读标准，而是引导学生分组讨论同一地形在不同视角､不同等高距条件下的形态变化规律｡教学日志记录显示，学生面对复杂鞍部地形时，最初提出的判读标准普遍过于理想化，经过多次讨论修正才逐渐接近工程实际｡这一过程不仅使学生掌握了基本概念，更理解了测绘决策的条件依赖性｡需要指出的是，基于AIGC的教学实践也暴露出了一定的局限性｡其主要问题在于部分学生过度依赖AIGC生成的完美地形，对真实野外环境应对不足｡针对这一问题，后续教学考虑增加融合真实与虚拟场景的对比环节，要求学生先在校园实地观察微地形，再与AIGC生成的相似场景进行比较分析，最终实现专业判断力的显著提升｡3教学实践与效果评估3.1实施路径与教学组织研究采用“线上+线下”混合模式，在南京邮电大学测绘工程专业2024级(试验组16人，对照组16人)开展对比教学实践｡就具体操作而言，线上模块侧重于基础概念的学习和简单任务的完成，学生利用AIGC平台自主探索地形图绘制等基础知识｡线下模块则集中于复杂问题解决与高级能力培养｡例如，在“地形图应用”单元中，学生借助AIGC工具快速生成特定区域的地形图，并分析地形特征对工程项目选址的影响，诸如水库坝址的选择需综合考虑地形起伏及汇水面积等因素｡相比传统手工计算方式，这种方法减少了烦琐计算的时间成本，使学生能够更加专注于地形分析与工程决策，从而深化对地形图应用的理解｡总体上看，试验组学生在综合实践能力和创新思维方面表现优异，验证了AIGC技术的实践效果｡3.2教学效果与数据验证通过定量与定性相结合的方法评估教学效果｡定量方面，试验组在综合实践能力测评中平均得分86.7分，显著高于对照组的73.5分(p<0.01);任务完成效率提升42.3%,作品创新性评分提高31.6%｡在具体能力指标上，试验组学生在数据处理､软件操作熟练度､问题解决策略等方面的提升尤为显著｡定性分析表明，85.4%的学生认为AIGC工具帮助他们“更快理解复杂概念”,76.9%的学生表示“更愿意尝试创新性解决方案”｡在“误差理论与数据处理”教学单元中，传统教学依赖公式推导和手工计算，学生普遍反映抽象难懂｡引入AIGC工具后，学生可输入不同观测条件，实时观察误差传播规律和处理效果，加深了对教材中误差传播定律､最小二乘法等核心概念的理解｡就授课效率而言，AIGC赋能的数字地形测量学也具备更高的知识转化效率｡例如原有教学大纲中，等高线绘制原理的讲授需要2个学时完成，但在AIGC辅助教学下可大幅缩短至1个学时，显著提升了授课效率｡4结论与展望本研究通过将AIGC技术深度融入数字地形测量学教学，构建了一个以能力培养为导向的新型教学模式｡该模式有助于解决传统教学中复杂场景缺乏､抽象概念难以理解等结构性问题，提升学生在专业判断方面的能力｡不同于简单地叠加技术工具，这种教学重构使教学重心从单纯的技术操作转向工程思维培养，体现了技术赋能教育的核心价值｡然而，课程组在实践过程中也遇到了深层次挑战｡例如，在高程控制测量教学实践中，发现部分学生过度依赖AI