人工智能赋能导向《数据库原理及应用》实践教学革新研讨

引言

在教育中 AI 赋能课程教学的潜力逐渐显现，《数据库原理及应用》作为计算机科学与技术专业的基础课程，传统的教学模式已经无法完全满足现代教育对高效、互动和个性化的需求。随着 AI 技术的成熟，如何利用智能技术改造《数据库原理及应用》的教学方法，成为当前学术界亟待解决的问题，通过分析 AI 技术在课程中的应用场景，本文探讨了 AI 如何提升课程的教学质量，促进学生技能的实践和应用，进一步推动该学科的教学改革。

一、人工智能赋能《数据库原理及应用》课程的现状与挑战

（一）传统教学模式的局限性

过去《数据库原理及应用》课程教学模式大多是教师讲授居主导，教学内容偏向基础理论及概念的传授，纵然这种模式可给学生搭建必需的知识体系，但在个性化学习需求的适配、学习深度的强化以及实践能力的造就上，存在明显不足，鉴于有效反馈机制的匮乏，教师难以结合学生个体差异实施及时调整，造成学生学习成效无法实现均衡态势。相当多学生在理论学习当中可掌握基础概念，而在处理实际数据库操作时，实践经验存在明显缺失，造成应用水平不高，传统教学方面存有学生学习自主性不够、课堂参与投入度不高的现象，这极大地影响了学生对课程的喜好，更对其综合技能的提升形成阻碍，传统教学样式亟需开展创新，运用现代信息技术实现教学效果的提升，尤其借助 AI 技术的引入途径，可破除这些局限困境。

（二）人工智能技术的潜力

教育领域引入人工智能技术的实践，赋予《数据库原理及应用》课程教学以可观潜力，AI 技术能在个性化学习范畴发挥关键影响力，尤其是智能学习平台可依照学生学习的进度、理解的程度和掌握的状态实时做出调整，为学生规划量身打造的学习路径。依靠对学生行为数据的分析考量，AI 可进行智能化的学习内容甄选推荐，而且立刻反馈学习里存在的难题，帮扶学生于学习时段内保持连贯进步，尤为关键的是，AI 技术可实现作业、测试与实验的自动化生成与评估，而且减少了教师面临的负担，还可提升评估的精准程度与效率水平，AI 也能运用自然语言处理技术达成，帮扶学生跨越数据库查询中的语言理解壁垒，赋予更具智能特性的辅助支持，让学生在实际操作里更高效地处理问题，推动学生学习效果和兴趣上扬 [1]。

（三）教学改革的需求

跟随着教育技术不断发展，数据库课程教学方式急需推动深度的转变，传统教学内容与方法难以契合当下瞬息万变的教育环境，尤其在培育学生实际操作本领和创新应对各类问题能力方面存在明显不足，教师需要做的不只是教授数据库基础理论，也要凭借实践步骤培养学生解决实际事务的能力，基于当前这般背景，教学改革因 AI 技术引入而获有力支撑，经智能化学习平台这一途径，教师得以即刻掌控学生学习情形，基于数据驱动进行柔性改动，达成更贴合实际的教学管理效果 [2]。

二、人工智能赋能《数据库原理及应用》课程的实施策略

（一）智能化学习平台的应用

在《数据库原理及应用》教学实操当中，智能化学习平台绝非仅为知识授递的载体，更是达成动态教学与给予学生个性化支持的关键技术依托，平台一般将自然语言处理、学习路径规划、智能推送算法等核心模块集成进来，于课程开始阶段，可依照学生前测数据打造学习画像，甄定学习的起点及节奏态势。教学资源模块以结构化数据库原理为核心要点，进一步拆解为 ER 建模、关系代数运算、SQL 语句剖析、索引效能优化等单元，系统基于学生对各知识点掌握情况，动态调整内容展示方式与难度层次，平台配置了语义识别及逻辑判断的功能，扶持学生针对 SQL 语句语法或逻辑进行实时智能检测与纠错反馈，大幅增进教学互动及自主学习水平。

（二）数据驱动的评估与反馈系统

教学闭环内，由人工智能支撑的评估系统起关键功效，处于教学推进阶段，系统借助整合学习行为剖析算法，针对学生在平台的行为数据实施全维度采集与处理，涉及到学习的时间跨度、点击的行动轨迹、题目响应的时间区间、错误类别分布格局等指标，被投入训练学生知识掌握的相关模型，进而输出学习状态分析报告与风险预测图谱。若存在学习中断或者知识的盲区，系统自发发出干预警报并生成专属稳固任务组合，教师凭借系统数据能够精准识别学生的薄弱点以及学习惯性错漏，即刻调整授课的快慢，组织小组定向的辅导活动，此机制切实达成了从静态测评到动态剖析的跃迁，助力达成以数据为核心牵动的精确教学支撑架构。

（三）实践教学与虚拟仿真技术的结合

培养学生系统建模以及数据管理能力，属于数据库课程核心教学目标，得到AI 辅助的虚拟仿真系统，于这一进程提供了坚实支撑，平台创建可互动的数据库实验环境，仿真开展自数据库架构拟定、数据导入、SQL 调整优化、权限分配起至事务并发管控的全流程运作。当具体实施之际，系统以知识图谱为依托构建教学导航网络，学生可依照任务驱动的模式开展递进的操作进程，待每一步骤完成，皆有智能评判与建议的反馈内容，AI 引擎也具备行为预判与操作引导功能，会根据历史操作路线与输入逻辑，对学生下一步的举动作出合理提示，增进学习的连贯度及操作安全性，就协同学习维度而言，仿真平台也具备多人协同作业模式，系统可自动赋予角色权限、即时记录操作流程并产出协同效率报告，为综合能力评判给出依据，达成虚实结合、借训练促进学习的教学目标。

结论

综上所述，通过智能学习平台、数据驱动评估系统及虚拟仿真技术的应用，AI 不仅能提升教学质量，还能增强学生的实际操作能力和创新思维，虽然当前 AI技术在教育中的应用仍面临诸多挑战，但随着技术的不断发展，AI 赋能教育的潜力将逐步显现，未来 AI 将在课程教学中扮演越来越重要的角色，为高等教育提供更加高效、个性化的教学方案，推动教学质量的整体提升。

参考文献：

[1] 亢洁 , 杨帆 , 张万虎 , 等 . 成果导向“人工智能”课程实践教学改革与探索 [J]. 实验室研究与探索 ,2025,44(06):157-161.

[2] 代树强 . 人工智能驱动的技工教育课程体系重构与实践研究 [J]. 教育理论与实践 ,2025,45(15):54-59.

作者简介：赵红（1992 年11 月-），性别：女，籍贯：辽宁省阜新市，民族：汉族，学历：本科，职称：教师，研究方向：软件开发

本文系校级教改项目，项目名称：人工智能赋能导向《数据库原理及应用》实践教学革新研讨，项目编号：JYJXGG202507 A