AI賦能下數(shù)學(xué)建模課程的改革與實(shí)踐

本文以AI賦能數(shù)學(xué)建模課程改革為切入點(diǎn)，針對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)在知識(shí)傳遞、實(shí)踐能力與價(jià)值引領(lǐng)的結(jié)構(gòu)性矛盾，探索創(chuàng)新路徑。通過構(gòu)建線上線下混合式教學(xué)模式，打造智慧課堂生態(tài)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)傳授、能力培養(yǎng)與思維訓(xùn)練聯(lián)動(dòng)；融合AI理念與課程思政，構(gòu)建科技與人文兼具的育人場(chǎng)域。教學(xué)實(shí)踐表明，該模式提升了課堂滿意度，學(xué)生在數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽中表現(xiàn)突出，達(dá)成價(jià)值塑造、知識(shí)建構(gòu)與能力養(yǎng)成的三維統(tǒng)一，為新工科課程改革提供可借鑒范式。

2019年9月，教育部印發(fā)《關(guān)于深化本科教育教學(xué)改革全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的意見》（教高〔2019〕6號(hào)），明確提出推進(jìn)人工智能賦能教育教學(xué)創(chuàng)新，為高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型錨定方向。本文立足“AI賦能+課程思政”雙輪驅(qū)動(dòng)理念，構(gòu)建數(shù)學(xué)建模課程思政的設(shè)計(jì)原則，系統(tǒng)挖掘?qū)W科蘊(yùn)涵的思政資源，創(chuàng)新“知識(shí)傳授—能力培養(yǎng)—價(jià)值引領(lǐng)”的融合策略，并通過典型教學(xué)案例闡釋實(shí)施路徑，以期為高校同類課程改革提供可操作的范式參考。

一、傳統(tǒng)數(shù)學(xué)建模課程的教學(xué)模式及其困境

1.以教師為中心的單向知識(shí)傳遞

傳統(tǒng)課堂以線下講授為主，教師通過板書或PPT講解數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建原理、算法推導(dǎo)及案例分析。這種模式依賴教師的個(gè)人教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，難以滿足學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。例如，在講解“微分方程模型”時(shí)，教師通常按照固定節(jié)奏推進(jìn)，基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生可能因算法推導(dǎo)復(fù)雜而陷入理解困境，而基礎(chǔ)較好的學(xué)生則可能因內(nèi)容缺乏挑戰(zhàn)性而喪失學(xué)習(xí)興趣。

2.實(shí)踐環(huán)節(jié)與真實(shí)場(chǎng)景脫節(jié)

數(shù)學(xué)建模的核心是“建模思維”與“問題求解能力”的培養(yǎng)，需通過大量實(shí)踐訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)教學(xué)中，實(shí)踐環(huán)節(jié)多以課后習(xí)題、固定案例為主，缺乏對(duì)真實(shí)復(fù)雜問題的動(dòng)態(tài)模擬。例如，課程常使用“人口增長(zhǎng)模型”等經(jīng)典案例，雖然邏輯清晰，但數(shù)據(jù)變量固定、場(chǎng)景單一，學(xué)生只需套用公式即可完成，難以體會(huì)實(shí)際建模中“數(shù)據(jù)預(yù)處理—模型假設(shè)—參數(shù)校準(zhǔn)—誤差分析”的完整流程。此外，傳統(tǒng)實(shí)踐環(huán)節(jié)依賴人工批改，教師難以對(duì)學(xué)生的建模思路進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋，導(dǎo)致學(xué)生在“試錯(cuò)—修正”過程中效率低下。

3.價(jià)值引領(lǐng)與科技教育的割裂

傳統(tǒng)課程思政融入方式較為生硬，常表現(xiàn)為在課堂結(jié)尾插入“科學(xué)家故事”或“科技倫理口號(hào)”，未能與課程內(nèi)容深度融合。例如，在講解“優(yōu)化模型”時(shí)，教師可能提及“節(jié)能減排”的社會(huì)意義，但未引導(dǎo)學(xué)生思考模型應(yīng)用中的公平性問題（如資源分配模型是否會(huì)加劇區(qū)域差異）。這種“兩張皮”現(xiàn)象導(dǎo)致學(xué)生難以形成對(duì)科技發(fā)展的辯證認(rèn)知，更無法將專業(yè)能力與社會(huì)責(zé)任相聯(lián)結(jié)，背離了新工科背景下“德技并修”的人才培養(yǎng)目標(biāo)。

二、AI賦能下的課程教學(xué)改革

1.構(gòu)建“線上線下深度融合”的混合式教學(xué)模式

開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能教學(xué)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“教—學(xué)—評(píng)”全流程數(shù)字化。系統(tǒng)通過分析學(xué)生的課前測(cè)試、課堂互動(dòng)、作業(yè)完成情況等數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。例如，針對(duì)“數(shù)學(xué)規(guī)劃模型”章節(jié)，系統(tǒng)若識(shí)別某學(xué)生在“整數(shù)規(guī)劃算法”環(huán)節(jié)多次出錯(cuò)，會(huì)自動(dòng)推送該算法的微視頻講解、同類型題目變式訓(xùn)練及虛擬仿真實(shí)驗(yàn)鏈接，同時(shí)提醒教師進(jìn)行針對(duì)性輔導(dǎo)。

2.打造貫穿全過程的智慧課堂生態(tài)體系

運(yùn)用AI課程設(shè)計(jì)輔助系統(tǒng)，基于OBE（成果導(dǎo)向教育）理念重構(gòu)教學(xué)內(nèi)容。系統(tǒng)通過分析數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽真題、企業(yè)實(shí)際需求及學(xué)科前沿動(dòng)態(tài)，自動(dòng)生成“知識(shí)點(diǎn)—能力點(diǎn)—應(yīng)用場(chǎng)景”映射表，幫助教師精準(zhǔn)定位教學(xué)重點(diǎn)。例如，增加“大數(shù)據(jù)時(shí)代的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型”，系統(tǒng)建議增加“社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播建模”“供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化”等前沿內(nèi)容，使課程內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)需求的匹配度有了顯著的提升。建立“過程性數(shù)據(jù)采集+AI智能分析”的多元評(píng)價(jià)機(jī)制。除傳統(tǒng)筆試外，系統(tǒng)實(shí)時(shí)記錄學(xué)生在建模實(shí)踐中的“問題拆解能力”“算法創(chuàng)新度”“團(tuán)隊(duì)協(xié)作貢獻(xiàn)度”等能力指標(biāo)，通過自然語言處理技術(shù)分析學(xué)生的建模報(bào)告、答辯視頻，生成能力畫像與改進(jìn)建議。

三、AI賦能理念與課程思政建設(shè)的深度耦合

1.確立“技術(shù)倫理+家國情懷”的雙維價(jià)值目標(biāo)

將AI賦能理念轉(zhuǎn)化為思政元素：一方面，強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)建模在解決“卡脖子”技術(shù)、服務(wù)國家戰(zhàn)略中的作用，如“芯片制造良率優(yōu)化模型”對(duì)接“中國制造2025”；另一方面，引導(dǎo)學(xué)生思考技術(shù)應(yīng)用中的倫理問題，如“人臉識(shí)別模型的偏差修正”“算法公平性設(shè)計(jì)”。例如，在“機(jī)器學(xué)習(xí)模型”章節(jié)，結(jié)合某電商平臺(tái)推薦算法的案例，組織學(xué)生討論“如何通過建模技術(shù)保障消費(fèi)者權(quán)益”，使學(xué)生理解“技術(shù)創(chuàng)新必須以人類福祉為終極目標(biāo)”。

2.創(chuàng)新“問題導(dǎo)向+情境體驗(yàn)”的思政實(shí)施路徑

在實(shí)際案例中，采取真實(shí)問題驅(qū)動(dòng)的價(jià)值思辨，設(shè)計(jì)“建模倫理”專題討論課，選取“算法推薦導(dǎo)致信息繭房”等現(xiàn)實(shí)問題，讓學(xué)生通過建模分析技術(shù)背后的社會(huì)影響。例如，學(xué)生在“社交媒體用戶畫像模型”實(shí)踐中，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差可能導(dǎo)致“地域標(biāo)簽化”現(xiàn)象，進(jìn)而提出“多維度特征加權(quán)”的修正算法，在解決技術(shù)問題的同時(shí)樹立公平公正的技術(shù)價(jià)值觀。同時(shí)施行沉浸式實(shí)踐中的責(zé)任養(yǎng)成，組織“AI賦能社會(huì)”實(shí)踐項(xiàng)目，要求學(xué)生運(yùn)用建模技術(shù)解決社區(qū)治理、環(huán)境保護(hù)等實(shí)際問題。

三、教學(xué)改革取得成效

1.課堂教學(xué)質(zhì)量顯著提高

AI技術(shù)的深度應(yīng)用重構(gòu)了課堂生態(tài)，實(shí)現(xiàn)了從“以教為主”到“以學(xué)為中心”的轉(zhuǎn)型，課堂教學(xué)的針對(duì)性、互動(dòng)性和實(shí)效性顯著提升。依托AI學(xué)情分析系統(tǒng)，實(shí)時(shí)采集學(xué)生在課前預(yù)習(xí)、課堂答題、課后作業(yè)中的行為數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成個(gè)性化知識(shí)圖譜。例如，系統(tǒng)可精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)生在“隨機(jī)過程模型”章節(jié)的薄弱環(huán)節(jié)，自動(dòng)推送包含微視頻講解、動(dòng)態(tài)仿真實(shí)驗(yàn)和變式練習(xí)題的“定制化學(xué)習(xí)包”，使基礎(chǔ)薄弱學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)掌握效率得到提升。通過學(xué)生評(píng)教和教學(xué)督導(dǎo)評(píng)價(jià)，數(shù)學(xué)建模課程的教學(xué)滿意度顯著提高，學(xué)生對(duì)課程的評(píng)價(jià)普遍較好，認(rèn)為課程內(nèi)容實(shí)用、教學(xué)方法靈活、教學(xué)效果顯著。

2.數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽成績(jī)優(yōu)異

AI賦能的訓(xùn)練體系為競(jìng)賽備賽提供了“精準(zhǔn)化賦能、場(chǎng)景化模擬、智能化指導(dǎo)”的全鏈條支持，學(xué)生在各級(jí)賽事中屢創(chuàng)佳績(jī)，形成“以賽促學(xué)、以賽強(qiáng)能”的良性循環(huán)。在過去五年間，我校在大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽領(lǐng)域?qū)覄?chuàng)佳績(jī)。例如，2021年“高教杯”競(jìng)賽中我校團(tuán)隊(duì)斬獲全國一等獎(jiǎng)，2023年，再獲“高教杯”二等獎(jiǎng)。競(jìng)賽成績(jī)的顯著提升，不僅彰顯了我校學(xué)生數(shù)學(xué)建模能力的穩(wěn)步提升，更充分體現(xiàn)了數(shù)學(xué)建模課程教學(xué)改革的顯著成效。通過參與各類競(jìng)賽，學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)、創(chuàng)新思維能力及實(shí)際問題解決能力得到全面鍛煉，為其未來的學(xué)業(yè)發(fā)展與職業(yè)道路奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3.學(xué)生綜合素質(zhì)實(shí)現(xiàn)多維提升

AI賦能的教學(xué)改革不僅強(qiáng)化了數(shù)學(xué)建模專業(yè)能力，更通過“技術(shù)實(shí)踐—思維訓(xùn)練—價(jià)值塑造”的融合培養(yǎng)，促進(jìn)了學(xué)生綜合素質(zhì)的全面發(fā)展。此外，通過參與數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽和實(shí)踐活動(dòng)，學(xué)生的自信心和成就感不斷增強(qiáng)，激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)動(dòng)力，為學(xué)生的全面發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

四、結(jié)論與展望

AI賦能下的數(shù)學(xué)建模課程改革，本質(zhì)上是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型與“立德樹人”根本任務(wù)的深度融合。五年實(shí)踐證明，通過技術(shù)創(chuàng)新破解教學(xué)痛點(diǎn)、通過思政浸潤(rùn)重塑育人內(nèi)涵、通過實(shí)踐導(dǎo)向強(qiáng)化能力培養(yǎng)，能夠有效實(shí)現(xiàn)“價(jià)值塑造、知識(shí)傳授、能力培養(yǎng)”的三位一體。面向未來，需進(jìn)一步探索“AI生成式技術(shù)”（如 ChatGPT輔助建模）在教學(xué)中的合理應(yīng)用，平衡技術(shù)賦能與人類主體地位，為培養(yǎng)“懂技術(shù)、有情懷、敢擔(dān)當(dāng)”的新時(shí)代工程人才貢獻(xiàn)更多智慧。

文章來源：《通化日?qǐng)?bào)》 http://m.00559.cn/w/qt/36980.html