□唐瑶

高等数学在高职院校理工科及经管类专业人才培养体系中占据着基础性、工具性和素养性的重要地位。其教学目标不仅在于传授微积分、线性代数等核心知识，更在于培养学生的抽象逻辑思维、科学计算能力以及运用数学工具解决实际问题的能力，这些能力是学生后续学习专业技术课程、应对未来职业挑战乃至进行技术创新的基石。

然而，高职数学的教学现状不容乐观，普遍存在以下问题：学生数学基础差异大，对抽象概念普遍存在畏难情绪；教学模式以传统灌输为主，难以实现个性化教学，课堂效率低下；教学内容偏重理论，与专业实践及技术前沿衔接不足；考核方式单一，多以期末笔试成绩为主，缺乏对学习过程、应用能力和创新思维的有效评估与反馈。

与此同时，人工智能技术，特别是机器学习、知识图谱、计算机视觉和自适应学习技术的飞速发展，正在重塑各行各业的面貌，教育领域亦迎来革命性机遇。AI在个性化推荐、智能交互与数据驱动决策方面的能力，为重构高职数学教学体系提供了关键技术支撑。推动人工智能与数学课程深度融合，已成为高职教育改革的必然选择和紧迫任务。

AI赋能高职数学教学改革的

核心价值与理论依据

人工智能在高职数学教学中的核心价值在于推动教学范式从“知识传授”向“能力赋能”和“环境构建”的根本性转变，具体体现在四个方面：

一是实现规模化因材施教。基于自适应学习与数据分析技术，AI能够构建精准的学习者画像，为不同学生动态生成个性化学习路径和资源，实现“千人千面”的精准教学，促进教育公平。二是化解数学抽象认知难题。通过交互式可视化和虚拟仿真等技术，AI将抽象数学概念转化为可操作的具象模型，降低学生的认知负荷，增强直观理解与学习兴趣。三是强化应用与实践能力。AI将数学理论与技术应用紧密结合，通过项目式学习等途径，使学生能够在专业场景中体验数学的工具价值，完成从理论到应用的转化。四是重构教学评价体系。AI支持从结果评价转向过程与发展评价，实现自动批改、学情诊断和个性化反馈，形成“评价-反馈-优化”的闭环系统，助推教与学的持续改进。

人工智能与高职数学课程融合创新的

路径构建

人工智能与高职数学课程融合创新需从五大维度系统推进：

教学理念重塑，实现从“教师中心”向“学生中心”、从“知识灌输”向“智能赋能”的转型。教师角色转变为学习环境创设者、探究引导者和人机协同者，聚焦学生高阶思维能力、数字素养与终身学习能力的培养。

教学模式创新，构建"课前-课中-课后"全流程智能混合教学模式。课前通过AI分析实现“以学定教”；课中利用智能工具开展互动探究；课后提供个性化学习支持与24小时智能答疑，延伸教学时空边界。

教学内容重构，打造“数学+AI”应用案例库，开发与专业结合的项目式学习模块，将Python/MATLAB等工具教学融入课程，强化学科交叉与计算思维培养。

教学评价改革，建立多维度智能评价体系，实现过程性评价自动化、能力评价多元化和反馈干预精准化，依托数据驱动教学决策。

师资队伍转型，通过培训赋能与机制创新，培育既懂教育又懂技术的复合型教师，推动教师向“导师-设计师-协作者”角色转变，支持跨学科教学团队建设。

面临的挑战与对策

人工智能与高职数学课程融合的改革之路面临多重挑战。技术与资金壁垒使得智慧教学环境与AI平台的建设维护成本高昂；教师队伍面临技术与理念的双重适应性挑战；学习数据的收集与应用引发对隐私安全与伦理规范的深切关注；此外，实践中还需警惕“技术炫技”而偏离育人本质的风险。应对这些挑战，需采取多维度策略，包括争取政策与资金支持、探索校企合作与开源模式、建立分层教师培训体系、健全数据安全管理制度，并始终坚持以教学目标和育人效果为最终检验标准，确保技术应用与教育本质的深度融合。

结语

将人工智能与高职高等数学课程进行深度融合与创新，是应对教育数字化战略、提升高技术人才培养质量的必然要求与战略支点。它通过赋能个性化教学、具象化抽象知识、强化应用实践、优化教学评价，能够有效激活高职数学课堂，提升学生的数学素养、数字素养和职业迁移能力。

这场改革并非一蹴而就，它是一场涉及理念、技术、内容、方法、评价与管理的全面而深刻的变革。需要教育行政部门、高职院校、教师、学生以及企业技术提供商形成合力，共同在实践中探索、调试与优化。展望未来，随着大模型、生成式AI、数字孪生等技术的不断成熟，AI与教育的融合将迈向更高水平，未来可能会出现高度智能化的个性化学伴、高度仿真的虚拟实训场景以及全域贯通的教育大数据平台。高职数学教育应主动拥抱这一趋势，以开放创新的姿态，持续深化教学改革，为培养造就大批支撑中国制造、中国创造的高素质技术技能人才奠定坚实的数理基础。

[课题信息：本文系四川城市职业学院校级课题，课题名称：人工智能与高职高等数学课程融合创新的教学改革探索。课题编号：CS25JGYB03。]

（作者单位：四川城市职业学院，四川 成都 610110）