人工智能在电子对抗技术课程中的应用探究

    张润萍

    随着科技的飞速发展，电子对抗技术作为现代国防领域的关键支撑，其课程教学正面临着技术迭代快、实战场景复杂等挑战。而人工智能（AI）技术的崛起，为电子对抗技术课程注入了新的活力，推动课程从传统理论教学向智能化、实战化转型，开启了教学模式革新的新路径。

    一、AI构建虚拟仿真场景，破解实战教学难题

    在电子对抗技术课程中，AI的应用体现在虚拟仿真教学场景的构建上。以往课程中，受限于设备成本和场地条件，学生难以接触到真实的电子对抗装备操作与实战演练，导致理论与实践脱节。如今，借助AI技术打造的虚拟仿真平台，可模拟复杂电磁环境下的电子侦察、干扰、反干扰等多种实战场景。例如，AI 算法能根据学生的操作实时生成动态电磁信号，模拟敌方电子设备的变化规律，让学生在虚拟环境中反复练习装备操作和战术决策。这种沉浸式教学不仅降低了教学成本，还能让学生快速积累实战经验，提升应对复杂战场环境的能力。

    二、AI定制个性化方案， 实现“因材施教”目标

    AI能为电子对抗技术课程提供精准化的个性化教学方案。电子对抗技术涉及信号处理、通信原理、战术策略等多领域知识，知识体系复杂；而学生的学习基础、理解能力及兴趣侧重又存在明显差异。通过AI学习分析系统，可实时跟踪学生的学习数据，包括课堂互动、作业完成情况、模拟训练表现等，精准识别学生的知识薄弱点。针对不同学生的短板，AI会自动推送定制化的学习资源，如针对性的理论讲解视频、专项训练题库等。同时，AI还能根据学生的学习进度调整教学节奏，避免部分学生因跟不上教学进度而失去学习兴趣，或因知识掌握过快而浪费学习时间，实现“因材施教”的教学目标。

    三、AI 助力科研创新教学，提升技术研究效率

    在电子对抗技术课程的科研创新教学环节，AI也发挥着重要作用。电子对抗技术的发展依赖于对复杂电磁信号的分析与处理，而传统人工分析方式存在效率低、易受主观因素影响、误差大等问题，难以满足技术研究需求。 而AI算法，尤其是深度学习技术，能快速处理海量电磁信号数据，挖掘信号中的隐藏特征，辅助学生开展电子对抗技术创新研究。例如，学生可利用 AI 技术对新型电子干扰信号进行建模与分析，探索更高效的电子对抗策略，提升课程科研实践的质量与效率。

    四、应用挑战与未来发展方向

    然而，人工智能在电子对抗技术课程中的应用仍面临一些挑战，如AI教学平台在高并发操作下的技术稳定性、教学内容与AI技术的融合深度不足等。未来，需进一步加强AI技术与电子对抗技术课程的协同创新，优化AI教学资源，提升教师的AI应用能力，让人工智能更好地服务于电子对抗技术人才培养，为我国国防事业发展提供有力支撑。         

    （作者单位：海军航空大学）