贵大新闻网讯（学生记者 陈美美）教室里，几个学生围坐在一起，手中握着一叠卡片，时而热烈讨论，时而低头沉思。这不是桌游社的活动现场，而是贵州大学《传感器原理及应用》的课堂。
就在刚刚结束的第六届贵州省高校教师教学创新大赛中，这门由电气工程学院杨健晟老师主讲的课程获得了基础课程特等奖。而比奖项更让杨健晟感到欣慰的，是学生们在这门课上的变化——“大二的学生，已经能独立完成往年接近毕业设计水平的作品。”
“传感器是什么？怎么用？”
三年前，当杨健晟第一次在课堂上问学生对传感器的印象时，回答五花八门，却很少有人能说清楚。作为测控技术与仪器、自动化、物联网工程等专业的核心基础课，《传感器原理及应用》知识点繁杂、理论抽象，加上传感器本身精密微小、内部结构难以肉眼观察，不少学生一上来就“犯怵”。
“很多学生觉得这门课枯燥、难懂，不知道学了能干什么。”杨健晟坦言。
但传感器的地位却在悄然攀升。随着智能时代深度发展，传感器作为万物互联、数据采集的核心源头，应用边界持续拓宽。贵州大学将这门课定位为“智能感知通识基础课”，希望它能成为智能时代的“电工学”或“计算机基础”——面向的不再仅仅是传统工科专业，还包括智能建筑、大数据分析等新兴方向。
问题摆在了面前：怎样让一门“硬课”变得可感、可触、可乐？
把“看不见”变成“看得见”
杨健晟的突破口，是从解决“看不见”开始的。
传感器内部结构精密复杂，传统教学只能靠图片和动画演示，学生理解起来隔着一层。课程团队开发了一套沉浸式体验模块，让学生能够“走进”传感器内部，一层层拆解、观察、探究。
“有一次，我让学生先用这个模块自己去观察图像传感器的内部结构，然后凭记忆画出来，再去查资料了解每个部分的作用。”杨健晟回忆道，“后来我们再讲解的时候，学生们的眼神完全不一样了——他们不是被动接收，而是带着自己的发现来验证。”
这种“先探索、后讲解”的方式，让学生从“老师教我学”变成了“我自己想知道”。
不仅如此，课程还搭建了虚拟工程场景，让学生以数字人的身份进入矿山安全监测、大型桥梁健康检测等真实环境中。“很多工程现场学生去不了——时间不允许、空间太远、或者本身就存在危险。”杨健晟说，“但通过虚拟场景，他们可以身临其境地感受桥梁的振动幅度、观察环境湿度温差对传感器的影响，然后自己做出选型和布设决策。”
从“纸上谈兵”到“场景实训”，学生们的工程思维在沉浸式体验中悄然生长。
“AI不是答案，是工具”
如果说虚拟场景解决了“在哪用”的问题，那么AI技术则解决了“怎么学”的难题。
课程引入了人工智能辅助学习工具，但杨健晟特别强调一个原则：“AI为辅助，学生为主体。”学生可以借助AI查阅资料、分析数据、解决跨学科的编程难题，但最终的方案设计、逻辑表达、作品呈现，必须由学生自己完成。
“我们会通过答辩和问答来评判——他是不是真的懂了。”杨健晟说，“如果他只是把AI给出的答案复述一遍，那不算。他必须内化成自己的理解，说清楚为什么这么选、为什么这么设计。”
效果出乎他的意料。今年，他带的大二学生大部分都能完成软硬件结合的综合项目，有些作品的质量甚至接近往年的毕业设计。
“我专门去问了几个小组：这些东西真的是你们自己做的吗？”杨健晟笑着说，“他们告诉我，借助AI和网上资源，他们能快速掌握跨学科的知识、解决编程中的难题。最后他们拿出了真真实实的作品，而不仅仅是AI生成的文本。”
一个学生私下跟他说：“以前觉得传感器离我很远，现在觉得它就在我手边。”
“我们不是在培养‘答题机器’”
在杨健晟看来，《传感器原理及应用》的改革，核心不是用了什么技术，而是改变了什么关系——师生关系、学生与知识的关系、理论与应用的关系。
“我们不是在培养‘答题机器’，而是在培养能解决真问题的人。”他说。
课程引入了游戏化元素，将复杂的传感器选型、系统搭建等工程逻辑拆解为趣味化的互动任务，学生在“玩”的过程中逐步掌握智能感知系统的设计思路。轻松的氛围背后，是严谨的工程思维训练。
“学生从最初的迷茫，到能够独立完成小项目，再到团队协作完成复杂任务，最后自信地展示成果——整个过程让我觉得，所有的努力都是值得的。”杨健晟说。
不止步于课堂
这门课的改革成果，正在走出教室。
课程已获评省级金课、校级AI示范课程，教学创新模式曾获《贵州新闻联播》专题报道。更重要的是，学生们在课程中培养的能力，正在各类竞赛和科研项目中开花结果。
“我希望这门课在学生心里‘传感’出的信号是：我能用我所学的知识，去解决一个真实的问题。”杨健晟说。
从“怕学”到“乐学”，从“不知道学了有什么用”到“我能做出一个真实的作品”——一门工科硬课的“感知”革命，正在贵州大学的课堂上悄然发生。而这，或许正是教学创新的意义所在：不是把知识装进学生的脑子，而是帮他们打开一扇通往真实世界的门。
编辑：庞爱忠
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编审：姚作舟
