人工智能赋能下的计算机课程智慧教学模式研究

引言

当下，信息技术呈现出迭代加速的态势，软件开发、人工智能等领域的技术更新十分频繁，计算机课程要紧跟产业需求来调整自身内容。传统教学存在着诸多问题，比如课程体系滞后，教学模式是单向灌输，评价方式也较为单一，传统教学很难适配学生个性化学习需求以及行业对复合型人才的培养要求。人工智能技术走向成熟，这为教育变革创造了可能性，其在数据处理、个性化服务等方面有优势，可破解计算机课程教学面临的困境。

一、人工智能赋能计算机课程智慧教学的理论基础

（一）学习理论基础

人工智能为计算机课程智慧教学提供帮助，其核心支撑是建构主义与认知主义学习理论，建构主义着重强调学生要主动构建知识体系，AI 会创设沉浸式编程场景，模拟真实项目开发流程，引导学生于实践里自主探寻问题解决途径，把抽象的计算机原理转变为可感知的具象经验。认知主义关注学习过程中的信息加工规律，AI 凭借认知诊断技术，精准识别学生在算法理解、代码编写等环节的认知薄弱之处，依照记忆曲线与认知负荷理论，动态调整教学节奏以及知识呈现方式，帮助学生高效内化知识，实现从“被动接收”至“主动建构”的学习转变，这与计算机课程重视实践、逻辑性强的学科特性相契合 [1]。

（二）技术支持原理

人工智能为计算机课程智慧教学带来帮助，依靠大数据、机器学习以及自然语言处理等核心技术共同发挥作用，大数据技术会整合学生课堂互动的数据、作业提交的记录、测试反馈等多方面信息，构建出全面的学情数据库，可为教学决策给予数据方面的支持。机器学习算法借助对学情数据进行深度分析，挖掘出学生学习规律以及潜在需求，实现学习资源的智能匹配以及学习路径的个性化规划。自然语言处理技术可为智能教学助手提供支持，可实时解答学生在代码调试、语法理解等方面所产生的疑问，还可以支持师生之间、生生之间的智能化协作交流，打破传统教学在时间和空间上的限制，为智慧教学的高效开展提供稳定且精准的技术保障 [2]。

二、人工智能赋能下的计算机课程智慧教学模式构建

（一）智能化课程体系设计

人工智能赋能的计算机课程体系设计把动态适配行业需求以及学生发展当作核心目标，依靠 AI 技术对行业岗位能力数据展开分析，实时跟踪软件开发、人工智能、网络安全等领域的技术迭代趋向，把区块链开发、深度学习框架应用等前沿内容融入课程模块，结合学生前期学习数据和能力画像，构建分层递进的课程结构。基础层巩固编程语法、数据结构等核心知识，进阶层设置项目开发实战课程，高阶层开设前沿技术专题研讨课 [3]。借助 AI 驱动的课程内容更新机制，定期淘汰滞后知识点，保证课程体系和产业发展同步，帮助学生构建有系统性和前瞻性的知识能力体系。

（二）个性化学习支持系统

个性化学习支持系统将 AI 技术当作核心，实现对学生学习整个流程的精确赋能。依靠大数据收集学生课堂答题、代码提交、实验操作等动态数据，运用机器学习算法构建多维度学生画像，精确找出学生在算法逻辑、代码调试、系统设计等能力不足与学习喜好，依据画像结果，系统自动推送适配的学习资源，像给编程基础薄弱的学生推送语法精讲视频与入门级练习案例，为进阶学习者推送复杂项目实战教程。结合学习进度与掌握状况，智能规划学习路径，实时预警学习风险，当学生出现知识点连续卡顿等问题时，自动触发辅导提醒，联动教师提供针对性指导，实现个性化的个性化学习支持。

（三）互动式教学活动创新

人工智能促使计算机课程教学活动从以往的单向灌输转变为多元互动，在课堂教学里，借助 AI 虚拟仿真平台构建出沉浸式的项目开发场景，学生以小组形式完成模拟企业级软件开发任务，系统会实时反馈代码质量以及项目进度，推动小组内的协作交流，运用智能互动终端展开即时性课堂测验，题目依据学生能力动态调整难度，答题结果能即时生成统计报告，教师可依据此针对性地讲解重难点[4]。课后依靠 AI 驱动的在线讨论社区，学生提出问题后，系统会智能匹配相似问题的解答以及相关学习资源，同时还支持师生、生生跨时空交流，形成一种“课堂互动 + 课后延伸”的立体化互动教学模式。

（四）智能化教学评价体系

智能化教学评价体系摒弃了传统单一的成绩评价模式，转而构建起一种多维度且贯穿全过程的评价体系。其评价内容包含知识掌握情况、实践能力以及创新思维等多个方面，借助 AI 技术来收集学生在课堂上的表现、作业完成的质量、项目开发所取得的成果、在线讨论的参与度等多种来源的数据。运用机器学习算法对这些数据展开分析，生成个性化的评价报告，这份报告会呈现出学生的学习成绩，还可以明晰其能力方面的优势与不足之处。系统依据评价数据为教师提供教学改进方面的建议，比如针对学生普遍较为薄弱的算法模块对教学策略进行调整。此外，引入 AI 辅助的同行评议以及学生互评机制，以此保证评价结果可客观全面，为教学优化以及学生的个性化发展提供科学的依据。

结语：

本研究构建的人工智能赋能计算机课程智慧教学模式，依靠相关理论作为支撑以及技术作为保障，形成了包含课程设计、学习支持、教学活动以及评价的完整体系，有效弥补了传统教学存在的不足，实现了教学效率与质量的提升，该模式为计算机课程教学改革提供了可供借鉴的框架，但在技术落地适配性、复杂场景应用等方面依旧存在优化空间。未来可加深 AI 技术与教学的融合，促使智慧教学模式朝着更精准、高效的方向发展，帮助计算机教育实现高质量发展。

参考文献：

[1] 吕格莉 , 严晖 , 曹岳辉 , 等 . 人工智能背景下“大学计算机基础”智慧课程教学设计与实践 [J]. 工业和信息化教育, 2025,(07): 55-61.

[2] 林士海, 李平, 李文靖, 等. 人工智能背景下高职院校计算机课程教学模式研究 [N]. 山西科技报 , 2025-07-22 (A03).

[3] 董红芸. 人工智能背景下高职医学院校计算机课程教学改革分析 [J]. 人生与伴侣 , 2025, (27): 72-74.

[4] 徐静 . 人工智能背景下高职计算机基础课程教学改革探究[J]. 信息与电脑 , 2025, 37 (12): 227-229.

杨翔，1979 年11 月生人，男，汉族，云南建水人，硕士，讲师，红河学院教师，研究方向为机器学习、计算机应用系统

论文来自以下项目的支持：

红河学院2025 年度校级教研项目

项目名称：《数据结构与算法》知识图谱构建与应用

项目编号：2025XJJY251579