地方高校高等数学教学中生成式AI赋能路径与实施机制研究

期刊: 《教研导刊》 DOI:10.64649/yh.jydk.issn3080-2660.202607021 全文阅读 返回期刊

付靖；张蕾；王智坚

昭通学院

摘要

教育数字化和生成式AI的发展，为地方高校公共基础课改革提供了新的方法空间。针对《高等数学》教学中抽象概念理解困难、数学知识与专业场景衔接不足、大班教学下个性化支持有限等问题，本文从地方应用型高校学情出发，提出将生成式AI嵌入“概念理解—数学建模—结果阐释—过程评价”的教学链条。研究认为，AI的价值不在于替代学生完成计算，而在于通过多模态解释、低代码建模、专业情境对话和OBE导向的增值评价，帮助学生经历从公式记忆到问题求解、从答案获得到意义建构的学习过程。文章进一步提出提示词库、专业案例库、课堂流程、使用规范与教师能力提升等实施机制，以期为西部地方高校《高等数学》课程由知识传授型向能力生成型转变提供可操作的改革思路。

关键词

生成式AI；高等数学；地方高校；教学改革；概念—建模—阐释；OBE

参考文献

[1] 教育部. 关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见: 教高〔2018〕2号[Z]. 2018.

[2] 教育部. 高等学校人工智能创新行动计划: 教技〔2018〕3号[Z]. 2018.

[3] 朱永新, 杨帆. ChatGPT/生成式人工智能与教育创新：机遇、挑战以及未来[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2023, 41(7): 1-14.

[4] 杨宗凯, 王俊, 吴砥, 陈旭. ChatGPT/生成式人工智能对教育的影响探析及应对策略[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2023, 41(7): 26-35.

[5] 荀渊. ChatGPT/生成式人工智能与高等教育的价值和使命[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2023, 41(7): 56-63.

[6] 崔允漷, 雷浩. 教-学-评一致性三因素理论模型的建构[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2015, 33(4): 15-22.

[7] 伍绍杨, 彭正梅. 迈向更有效的反馈：哈蒂“可见的学习”的模式[J]. 开放教育研究, 2021, 27(4): 27-40.


XML显示示例 

    













·