基于OBE 理念的 “A1+” 赋能基础学科课程目标达成路径研究

引言

伴随教育技术的迅猛进步，AI 技术已在各级教育中得以广泛运用，特别是基础学科教学方面，AI 技术既为学生定制个性化学习路径，又给教师提供实时反馈与教学帮扶，OBE 理念作为一种聚焦学习成果的教学模式，正渐渐成为教育改革的关键理念之一。将 OBE 理念与 AI 技术相结合，可为基础学科课程打造全新教学框架，促进教学目标有效落实，本文着重研究基于 OBE 理念，运用“AI+”赋予基础学科课程能量来实现目标的途径，意在为教育实践给出理论支撑与实践指引。

一、基于OBE 理念的“AI+”赋能教育框架

（一）OBE 理念的理论基础与应用

OBE 理念着重以学生学习成果为指引，留意学生在学习进程中实际能力和知识的掌握情形，传统教育模式常着重于教学过程的推进，OBE 理念却强调达成教育目标要以学生学习成果为核心，突出学习过程的可度量性和具体成果的呈现，以 OBE 理念为基础的课程设计常包含目标设定、教学安排、评估反馈等环节，各环节均以学生学习成果为核心［1］。

OBE 理念在基础学科教学里，应用 OBE 理念极为关键，它要求教师不能仅聚焦于学生知识的传授，还需凭借科学合理的课程设计，使学生在课程结束后具备一定的学科能力与综合素质，该理念关键在于有清晰的教育目标，这让教学内容和学生能力提升直接挂钩，有效推动学生全面发展。

（二）“AI+”赋能基础学科的内涵与发展

“AI+”赋能教育表示借助人工智能技术的助力，促使传统教学模式革新，从而提升教学成效，AI 技术在教育行业的运用，涉及智能辅导、自动化评估、个性化学习路径等诸多方面，为基础学科教学，AI 技术能依据学生学习情况、兴趣爱好等要素，定制个性化学习方案，还会借实时数据分析对学习进程做动态调节，提高其学习的积极性。

伴随 AI 技术的持续发展，“ AI+ ”为基础学科赋能的内涵不断拓展，以数学、物理等学科为范例，AI 可借助智能算法为学生实时反馈学习情况，助力学生迅速察觉并攻克学习难题，AI 技术能按照学生的学习经历和习惯，为其精准推荐合适的学习资源，精准推送相应学习资源，助力学生打破知识学习的障碍，提升学习效率［2］。

二、“AI+”赋能基础学科课程目标达成的实践路径

（一）AI 技术在教学内容与方法中的应用

AI 技术的应用为基础学科教学内容设计及教学方法创新给予强大助力，AI可为教学内容的筛选与优化提供数据方面的支持，借助大数据分析，AI 能够识别出学生在某一学科中普遍存在的学习障碍，然后推荐更契合学生的学习素材，AI 可按照学生答题的情况，自动对教学内容难度做出调整，让学生在恰当挑战里不断长进。

AI 技术应用促使教学方法朝多样化和个性化发展，传统教学模式下，教学方法单一，教师难以照顾到每位学生的具体需求，凭借 AI 技术，教师可根据学生学习进度、兴趣爱好这类信息，灵活变更教学手段，利用 AI 技术，教师可为学生规划个性化学习路径，使学生自行挑选契合自身的学习方式，AI 可凭借实时数据反馈，协助教师及时完善教学策略，保障每位学生按时实现学习目标。

AI 辅助教学既增强教学内容的精确性与个性化，又大幅减轻教师的工作负担，教师可借助 AI 给出的数据分析成果，精准掌握学生的学习状况，进而制定更具科学性和合理性的教学计划，AI 的智能特性，助力教学内容与方法实现创新，带动教育模式变革。

（二）AI 赋能下的教学评估与反馈机制

AI 为教学评估与反馈机制赋能，打破传统教育评估的局限，给出更高效精准的评估办法，传统教学评估往往以期末考试和作业评分作为主要依据，此做法易忽视学生学习过程中的细节与即时反馈，AI 技术借助实时搜集学生学习过程里的数据，快速察觉学生的长处和短处，并向教师提供反馈情况［3］。

借助 AI 的评估机制既能精准评定学生的学习成绩，还可协助教师分析学生学习时的薄弱环节，在数学教学里，AI 能够凭借对学生做题过程的剖析，精准找出学生在部分知识点上的认知缺陷，进而为教师给出更具针对性的教学建议，AI 可借助机器学习与深度学习技术，从知识掌握、解题速度、思维深度等多方面对学生表现开展综合评估，从知识掌握、解题速度、思维深度等多维度，协助教师全面把握学生学习状态。

AI 助力的评估体系可达成实时反馈，激励学生自主学习，学生做完作业或测试后，可马上获取 AI 自动批改的结果与反馈意见，助力其迅速认识错误并纠正，这种实时反馈模式，既提高学生的学习成效，而且提升他们学习的主动性，运用AI 技术，评估进程变得更为灵活且高效，推动学生精准实现学习目标。

结论

“ AI+ ”在OBE 理念赋能下助力基础学科课程目标达成的路径具备重大理论与实践价值，借助 OBE 理念与 AI 技术的结合，教育可达成更精准的教学目标设定、教学方法优化以及教学评估机制创新，AI 既能为学生提供定制化学习支持，还能利用实时数据反馈协助教师及时调整教学方法，进而更高效地实现教育目标，实际操作中依旧存在技术应用可操作性欠佳、教师适应困难等问题，未来还得进一步钻研 AI 技术与教育实践的深度融合，助力教育领域持续创新进步。

参考文献

[1] 寇国辉 ， 葛双超 ， 牛晓丽 ， 等 .OBE 理念下高校实验室管理内涵式发展路径探究 [J]. 实验室研究与探索 ，2025，44（2）：198-203.

[2] 韩立敏 ， 化文平 . 新师范背景下基于 OBE 理念的植物组织培养课程教学改革研究与实践 [J]. 中国教育技术装备 ，2022（19）：102-108.DOI：10.3969.

[3] 聂远征 ， 刘伊萌 . 产教融合背景下智能传播人才”1+4+N”OBE 培养模式探索 [J]. 新闻前哨 ，2024（5）：12-14.

作者简介：陈士才（1975.11），性别：男，籍贯：黑龙江 延寿县，民族：汉族，学历; 研究生，研究方向：教学管理。

本文系 2025 年校级教改课题，项目名称““AI+”赋能 多维度构建基础学科课程体系”主持人，在研，项目编号：JYJXGG202526。