Reinventando los cursos clásicos: un estudio de reconstrucción de paradigmas del currículo de procesamiento de señales potenciado por IA

Abstract

With the rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) technology, traditional signal processing education faces challenges such as outdated knowledge structures misaligned with industrial advancements, single teaching models and insufficient cultivation of innovation ability, and an imbalance between theory and practice, and lack of real-world application scenarios. This study adopts constructivist learning theory and backward curriculum design, proposing an “AI-empowered Four-Dimensional Reconstruction Framework”. Building on the national first-class course construction experience at Beijing Institute of Technology, this framework drives the transformation of Digital Signal Processing (DSP) curriculum from “mathematics-oriented” to “engineering problem-driven”, from “knowledge transmission” to “meta-cognitive ability cultivation”, from “tool application” to “intelligent method innovation”, and from “single assessment” to “multimodal competency evaluation.” It establishes a systematic course architecture, covering “demand analysis, content construction, teaching implementation, and dynamic evaluation”. By restructuring knowledge systems, innovating experimental methods, and reforming assessment mechanisms, a new teaching ecosystem is created, deeply integrating fundamental theories, intelligent technologies, and cutting-edge applications. Teaching practice demonstrates that the reconstructed course significantly enhances students’ innovation capabilities and complex problem-solving skills, providing a replicable model for upgrading traditional core courses in the new engineering context.Artificial (IA), la educación tradicional en procesamiento de señales se enfrenta a desafíos como estructuras de conocimiento obsoletas que no se ajustan a los avances industriales, modelos de enseñanza únicos y un desarrollo insuficiente de la capacidad de innovación, un desequilibrio entre la teoría y la práctica, y la falta de escenarios de aplicación en el mundo real. Este estudio adopta la teoría del aprendizaje constructivista y un diseño curricular retrospectivo, proponiendo un "Marco de Reconstrucción Cuatridimensional potenciado por IA". Basándose en la experiencia nacional de excelencia en la creación de cursos del Instituto de Tecnología de Pekín, este marco impulsa la transformación del currículo de Procesamiento Digital de Señales (DSP) de "orientado a las matemáticas" a "orientado a problemas de ingeniería", de "transmisión de conocimiento" a "desarrollo de habilidades metacognitivas", de "aplicación de herramientas" a "innovación de métodos inteligentes", y de "evaluación única" a "evaluación de competencias multimodal". Establece una arquitectura sistemática de cursos que abarca el análisis de la demanda, la construcción de contenidos, la implementación de la enseñanza y la evaluación dinámica. Mediante la reestructuración de los sistemas de conocimiento, la innovación en métodos experimentales y la reforma de los mecanismos de evaluación, se crea un nuevo ecosistema docente que integra profundamente teorías fundamentales, tecnologías inteligentes y aplicaciones de vanguardia. La práctica docente demuestra que el curso reconstruido mejora significativamente la capacidad de innovación y la resolución de problemas complejos de los estudiantes, proporcionando un modelo replicable para modernizar los cursos básicos tradicionales en el nuevo contexto de la ingeniería