高校《高等数学》课堂学生自主学习能力培养的实践研究

引言

高校《高等数学》课程长期以来以理论体系严密、知识抽象程度高和逻辑推演复杂为特征，在实际教学中学生普遍存在学习被动、方法单一与依赖性强等问题，严重制约课程育人功能的实现。新时代背景下，高等教育更加强调学生主体地位的确立与自主学习能力的培养，要求课程教学从“内容中心”向“能力导向”转型。《高等数学》作为逻辑思维与建模能力培养的重要平台，亟需通过教学机制创新实现学生学习方式的根本变革。

一、高校高等数学课堂学生自主学习现状分析

当前高校《高等数学》课堂中学生自主学习能力整体发展水平仍不均衡，存在学习动力不足、方法单一、依赖性强与思维惰性明显等突出问题。在传统以教师讲授为主的教学模式下，课堂教学节奏与知识传授内容高度集中，学生在学习过程中被动接受、机械记忆的现象普遍，缺乏自主探索、主动建构与反思迁移的学习意识与实践能力。尽管部分高校已引入翻转课堂、混合教学等改革手段，但在实施过程中往往流于形式，学生学习目标不明确、自我管理能力薄弱、时间安排混乱、资源使用效率不高的问题依旧严重制约其自主学习效果。此外，《高等数学》作为理论性强、逻辑严密、知识结构高度抽象的课程，其本身的知识属性对学生自主建构认知框架、建立问题意识与进行深度理解提出更高要求，而多数学生在知识梳理、概念迁移、解题策略提炼等关键环节中缺乏自主思考与总结能力，表现出学习依赖性大、路径固化与缺乏策略意识等特征。再者，部分教师在教学过程中未能有效引导学生进行课前预习、课中参与与课后反思，缺乏系统性学习指导与过程性评价机制，进一步弱化了学生的主体地位与学习主动性，导致自主学习缺乏内在驱动力与行为约束，难以形成稳定持续的自主学习行为模式。

二、高校《高等数学》课堂学生自主学习能力培养的实践路径

（一）项目化学习与任务驱动学习促进学生深度参与

在高校《高等数学》课堂教学实践中，基于项目化学习与任务驱动学习的教学组织方式，能够有效打破传统知识灌输模式对学生自主性压制的局限，强化学生在复杂情境中的学习动机、认知投入与策略选择能力。项目化学习以真实问题为背景，以综合任务为载体，引导学生围绕数学建模、应用分析与问题求解全过程开展系统性学习活动，通过“任务分解—路径设计—数据采集—模型构建—成果呈现”五位一体的实践机制，促使学生在项目推进过程中主动查阅资料、理解概念、迁移知识、合作探讨，实现从被动接受向主动探究的转化。而任务驱动学习则强调通过情境任务、目标导向与阶段性产出的有机结合，引导学生在限定时间内完成特定计算、建模、推导或演绎任务，提升其时间管理、问题识别与策略执行能力。在高等数学课程中可结合极限思想、微分方法、积分模型与线性代数等知识模块设置与专业背景密切相关的综合性任务，如“交通拥堵预测模型构建”“最优资源配置问题分析”等项目课题，引导学生将抽象数学理论与实际问题深度融合，强化知识的迁移能力与应用价值感知。在项目实施与任务完成过程中，教师应注重过程指导与多维反馈，引导学生明确学习路径、厘清逻辑结构、协同分工合作，逐步形成自主学习的内部动因与行为习惯，实现高等数学课程“深度参与—自主探索—实践生成”的教学转型目标。

（二）问题导向教学增强学生问题提出、分析与解决能力

问题导向教学作为实现学生自主学习能力系统提升的重要策略，其核心在于通过精心设计的问题情境，引导学生主动识别问题本质、建构数学模型、选择合理策略并完成问题求解与反思全过程，进而推动学生从知识学习向能力生成与素养建构的深层转化。在高等数学课程教学中，应充分挖掘知识体系中的认知冲突点、易混概念、抽象结构与实际应用之间的张力，构建具有认知挑战性与逻辑探索性的开放性问题，促使学生在分析与理解问题背景的过程中主动调用已有知识，综合运用极限思想、函数性质、导数工具与微分方程方法开展问题解析与路径选择。通过“提出问题—探究问题—验证假设—反思优化”的教学逻辑，激发学生的质疑意识、思维张力与探究动力，提升其独立思考、逻辑推理与表达交流能力。在问题解决过程中，鼓励学生采用多种策略路径并进行结果比较与过程反思，强化其多维思维与灵活应用能力。同时，问题导向教学还应注重师生间、生生间互动式探讨与协同合作，引导学生通过头脑风暴、小组研讨与集体推演等方式提升问题视角的广度与深度。

（三）智能化教学平台支撑下的全过程自主学习

在信息技术与教育深度融合的时代背景下，智能化教学平台为高校《高等数学》课程中学生自主学习能力的全过程培育提供了技术支撑与资源保障。依托智能学习平台、教学管理系统与在线交互工具，可实现课程资源的集成供给、学习过程的动态监测与教学评价的个性化反馈，构建“课前预习—课中互动—课后拓展—阶段测评”四位一体的自主学习支持体系。在课前阶段，通过平台发布导学视频、学习导航、目标提示与问题引导，引导学生明确学习重点与认知路径，形成有效的学习准备；在课中阶段，平台可通过即时答题、弹幕互动、同步讨论与资源链接等方式提升课堂参与度，实现学生即时反馈与学习轨迹的精准捕捉；在课后阶段，平台提供拓展练习、反思日志与自适应学习模块，支持学生基于自身认知节奏与能力水平开展差异化学习；在阶段评估中，依托大数据分析技术可动态生成学习画像，评估学生知识掌握状况、思维能力水平与学习行为表现，为个性化指导与精准化干预提供数据支撑。同时，平台中嵌入的学习分析工具与可视化报告功能有助于教师及时了解学生学习状况并调整教学策略，推动形成以数据驱动的精准教学模式。

结语

高校《高等数学》课堂学生自主学习能力的有效培养是推动基础课程育人功能优化、实现教育高质量发展的内在要求。通过项目化学习激发参与热情、通过问题导向教学强化思维能力、通过智能化平台提供全过程支撑，能够构建以学生为中心的学习生态系统，推动学生学习从“被动接受”向“主动建构”转型。未来应持续完善课程资源体系、优化教学评价机制、强化教学队伍培训，推动高等数学教学与技术融合、理念更新与结构再造的深度协同，实现学生自主学习能力的系统提升与持续发展。

参考文献

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