“AI 赋能”下师范类院校《运筹学》课程改革探索

杨荔贤  余俊

人工智能，作为第四次工业革命的核心，经过数十年的发展，从图灵测试到深度学习，技术不断突破，如生成式AI 和多模态AI 等大模型的推出，对各行业产生了巨大影响。现在，全球范围内出现了如 ChatGPT、文心一言、DeepSeek 等先进的人工智能软件语言模型，它们实现了感知信息的深度融合。这些技术的快速发展对高等教育产生了深刻影响 [1，2]，例如智能推荐系统为学生提供个性化学习路径，虚拟现实和增强现实技术创造沉浸式学习环境，AI智能评价系统全面客观评估学生学习情况并提供针对性辅导。在新形势下，AI 技术能够打破地域限制，实现优质资源共享，推动教育公平。

1 师范类《运筹学》课程特点

运筹学是一门综合性极强的交叉学科，它巧妙地融合了数学、管理学以及计算机科学等多个领域的知识和技术。通过这种跨学科的整合，运筹学能够为各种实际问题提供科学的分析和解决方案。具体来说，运筹学在工业生产和交通物流等重要领域中发挥着至关重要的作用。它不仅帮助相关企业优化生产流程，提高生产效率，还能够在交通规划和物流管理中提供有效的策略，从而降低成本、提升效率。通过运用数学模型和算法，运筹学能够对复杂系统进行深入分析，找出最优解，为决策者提供有力的理论和实践指导。

表 1 显示，师范类院校与理工类院校在运筹学课程设置上存在显著差异。师范类院校的课程规模较小，主要在数学专业开设，内容基础且偏重理论，缺少工程应用和实验训练。课程重点是运筹学的基础理论和方法，如线性、整数和动态规划。这导致教学和学习都较为困难。因此，利用 AI 技术改革师范类《运筹学》课程，融入智能技术，创造智慧教学环境，以弥补院校和学科差异带来的不足，显得尤为重要[3]。

2 师范类院校《运筹学》课程传统教学模式局限性

1）教学内容方面

笔者通过调查国内 41 所普通师范类本科院校发现，数学与应用数学专业（师范类）的《运筹学》课程通常作为专业必修课或选修课开设，课时安排多在 32 至 48 学时之间。由于课时限制，运筹学课程难以深入讲解所有内容；教学案例往往过时，与现代工业智能化脱节；课程侧重于问题解决流程，但缺乏对优化理论和算法思想的深入分析，影响学生理解。

2）教学模式方面

传统教学模式依赖教师讲解和教科书，导致学生被动学习，缺乏灵活性和参与感，影响学习兴趣。实践环节不足，学生难以将理论应用于实际问题。教学手段单一，主要使用黑板和多媒体，效率不高，难以适应所有学生的学习节奏。

此外，传统教学模式缺乏即时的学习反馈机制，教师难以及时了解学生的学习情况和困惑，导致教学效果不佳。同时，学生之间的交流和合作机会有限，不利于培养团队协作和沟通能力。这些因素共同制约了《运筹学》课程的教学质量和学习成效。

3）教学评价方面

一方面考核方式单一，主要依赖闭卷考试，包括平时、实验和卷面成绩，但未能全面评估学生的实际应用能力。另一方面过程性评价不足，过分依赖期末成绩，忽视学生学习过程、参与度和团队协作，影响教师及时了解学生状况和提供有效指导。

4）学生学习方面

在传统运筹学教学中，学生多为被动学习者，缺乏主动探索和创新。尽管课程内容丰富，包括线性规划等，学生在实际应用时仍感困难，对特定算法理解不深。教学方法落后，学生学习多为应试，未能理解运筹学的实际应用价值。课程涉及高等数学等复杂知识，难度大，缺乏有效学习策略和指导，学生难以掌握抽象概念和算法，易产生畏惧。

3AI 赋能师范类专业运筹学课程教学改革的策略

1）利用智能学伴与虚拟导师优化教学内容呈现

智能学习伙伴通过提供个性化的帮助和支持，能够解答学生在学习过程中遇到的各种问题，推送相关学习资料，并提醒学生完成各项学习任务。这些智能伙伴能够精准识别学生的学习进度和遇到的难题，并及时提供有针对性的指导和建议。通过这种方式，学生能够更有效地掌握各个知识点，提高学习效率。

与此同时，虚拟教师利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为学生创造了一种超越时空限制的沉浸式学习体验。例如，学生可以通过 VR 技术身临其境地体验历史事件的发生现场，或者通过 AR 技术观察虚拟的化学实验过程，进行互动学习。这种新颖的学习方式不仅能够激发学生的学习兴趣，还能帮助他们更好地理解和掌握复杂的概念[4]。

此外，虚拟教师还负责进行课程讲解、案例分析和习题示范，帮助学生深入理解课程内容。通过生动的案例分析和详细的习题示范，学生能够更好地将理论知识应用到实际问题中，从而提高他们的实际操作能力和解决问题的能力。这种教学方式不仅提高了学生的学习兴趣，还显著提升了教学效果。

案例1 ：

智能学伴系统评估学生运筹学水平，为初学者提供结合动画和图示的线性规划视频，以及基础例题。对有一定基础的学生，提供深入的理论资料和复杂案例，如对偶理论证明和经济应用。学习动态规划时，根据学生专业推送相关案例，如数学专业的背包问题和计算机专业的最优二叉搜索树案例，案例包含文字、数据表格、流程图和可视化等多种形式。

2）运用知识图谱与学习分析规划个性化学习路径

构建运筹学知识网络，整合概念并展示逻辑关系，帮助学生建立知识体系，为个性化学习路径提供支持。通过分析学生学习数据，教师能定制学习路径，推荐资源，满足学生需求。

知识图谱的构建基于运筹学课程大纲和教材，结合教育心理学和认知科学理论，确保知识的系统性和连贯性。同时，图谱还融入了最新的研究成果和行业应用案例，使学生能够及时了解到运筹学的最新动态。通过分析学生的学习进度、成绩、兴趣等多维度数据，系统能够智能识别学生的学习特点和难点，从而为他们推荐最适合的学习资源和路径。这种个性化的学习方式不仅提高了学习效率，还增强了学生的自主学习能力。

案例2 ：

北京理工大学开发了 AI 助教和“艾比特”机器人，整合了优质教学资源，以个性化训练方式增强《运筹学》课程的教学和学习效率。这些技术包括智能备课、出题、问答和资源推荐，旨在提供即时反馈和个性化学习支持。通过将《运筹学》知识图谱集成到智慧树共享课平台，实现了智慧教学系统的创新。

3）借助智能推荐系统与项目式学习创新教学方法

智能推荐系统利用深度学习技术，精确匹配学生的学习路径和兴趣，提供个性化的学习资源，包括学术论文、案例视频和在线课程等，以拓展学生视野并激发学习热情[5]。

项目式学习促进创新实践：通过设计针对实际问题的项目任务，使学生在项目中应用运筹学知识和技巧解决复杂现实问题，培养实践和创新思维，提高综合知识应用和问题解决能力。

案例3

青岛理工大学管理工程学院在《运筹学 B》课程中，使用“长江雨课堂”进行预习和作业，“长江雨课堂 + 腾讯课堂”进行在线教学，“QQ 群”进行辅导。这种模式基于在线教学资源分析和学生反馈，旨在提供个性化和高效的教学。教师利用雨课堂的数据分析功能，精确了解学生学习情况，并推送个性化学习资源。

4）完善多元化智能评价体系

评在评价学生的学习效果时，我们不应仅仅依赖于传统的理论考试成绩，而应该采用更加多元化的评价指标。除了理论考试之外，还应该全面评估学生的学习过程。这包括但不限于以下几个方面：

首先，在线学习时长是一个重要的参考指标。通过记录学生在在线学习平台上的学习时间，我们可以了解他们对课程内容的投入程度。其次，资源访问情况也是一个关键因素。学生是否积极地查阅和利用各种学习资源，如电子书籍、学术论文和在线课程资料，反映了他们的学习主动性和积极性。

此外，课堂互动也是评价学习效果的重要方面。通过观察学生在课堂上的提问、回答问题以及参与讨论的情况，我们可以了解他们对课程内容的理解程度和思维活跃度。小组讨论则进一步考察了学生的团队合作能力和沟通技巧。通过小组讨论，学生可以相互学习，取长补短，共同完成任务。

最后，项目质量是评价学生综合能力的重要指标。通过评估学生在项目中的表现，包括他们的创新思维、问题解决能力以及实际操作能力，我们可以全面了解他们的学习成果。

综上所述，通过综合考虑在线学习时长、资源访问、课堂互动、小组讨论和项目质量等多个方面的表现，我们可以更加全面和客观地评价学生的学习效果，从而更好地促进他们的全面发展。

智能评价工具应用：利用在线测试、自动批改系统和项目管理软件，教师可实时监测学生学习情况，提供个性化反馈，及时指出问题，帮助学生改进学习策略，减轻教师负担。

4“AI 赋能”教学改革中需要注意的问题

1）提升教师 AI 技术能力

师范院校应组织专业培训，加深教师对 AI 在教学中应用的理解，提高其教育技术素养。培训内容可以涵盖 AI 基础知识、智能教学平台操作、数据分析技能以及 AI 工具在教学设计中的应用等方面。通过培训，教师可以更好地掌握 AI 技术，将其融入《运筹学》课程的教学设计与实施中，从而提升教学质量与效率。

关注学生情感与隐私

教学中应重视学生情感体验，防止技术过度使用影响学习乐趣，并确保学生隐私和数据安全教师应通过 AI 技术收集学生的学习数据，但需在尊重学生意愿的基础上，明确数据使用的范围和目的，避免滥用学生数据。同时，教师应建立透明的数据管理机制，让学生了解自己的数据如何被收集和使用，增加学生对 AI 技术的信任感。此外，教师应关注学生在学习过程中的情感体验，避免技术过度使用导致的学习疲劳和兴趣下降，应鼓励学生积极参与学习，保持对学习的热情和兴趣。

3）精选 AI 技术和平台

高校应根据教学目标和课程特点精选并整合 AI 技术融入教学，避免盲目追求尖端技术，确保技术提升教学质量。

在选择AI 技术和平台时，应优先考虑技术的成熟度和稳定性，确保教学过程的顺利进行。同时，技术和平台的易用性也是关键因素，教师需要能够快速上手并有效利用这些工具进行教学设计和实施。此外，与现有教学系统的兼容性也不可忽视，以确保技术的无缝集成和高效运行。

结论

AI 技术对师范专业运筹学课程的教学改革至关重要。它通过改进教学内容展示、设计个性化学习路径、更新教学方法和优化评估体系，显著提升教学效果，激发师范生创新意识和综合素养，为他们未来教育事业奠定基础[3]。

参考文献

[1]AI 赋能工科专业实践教学管理的探索. 李擎；崔家瑞；杨旭；冯涛。高等工程教育研究，2025（2）

[2] 数字技术赋能大学英语教学的路径探究 [J]. 吕欧. 辽宁开放大学学报 ,2024(04)

[3] 人工智能时代教学形态的主动变革 [J]. 黄廷祝. 中国大学学 ,2025(Z1)

[4] 人工智能技术赋能开放教育大学英语教学创新实践研究 [J]. 申志华；米海敏；赵慧霞；李琪。广东开放大学学报,2024(03)

[5] 运筹学课程思政的设计与探索[J]。王颖；邵桂芳；陶继平；孙怀清。高教学刊,2021(16)

[6] 基于课程思政的《物流运筹学》教学改革与实践 [J]。纪静娜；徐小雅。物流科技 ,2023(01)