基于人工智能的算法課程交互式教學(xué)方法研究

摘要：該文研究了基于人工智能的交互式教學(xué)方法在算法課程教學(xué)中的應(yīng)用與效果，旨在解決傳統(tǒng)教學(xué)模式中個(gè)性化不足和互動性較弱的問題。研究設(shè)計(jì)了以智能輔導(dǎo)系統(tǒng)為核心的教學(xué)框架，通過動態(tài)推薦學(xué)習(xí)內(nèi)容、自適應(yīng)評估與實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)體驗(yàn)。基于人工智能的教學(xué)方法能夠有效優(yōu)化學(xué)習(xí)過程，彌補(bǔ)傳統(tǒng)教學(xué)的不足，為教學(xué)模式的創(chuàng)新提供了技術(shù)支持和實(shí)踐依據(jù)。

關(guān)鍵詞：人工智能；算法課程；交互式教學(xué)

中圖分類號：G42" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）16-0157-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

算法課程作為計(jì)算機(jī)科學(xué)教育的重要組成部分，對學(xué)生的邏輯思維和抽象分析能力提出了較高要求，但復(fù)雜的概念和理論往往使其成為教學(xué)中的難點(diǎn)。傳統(tǒng)教學(xué)方法多以講授為主，難以兼顧學(xué)生的個(gè)性化需求，導(dǎo)致學(xué)習(xí)興趣不足和理解效率偏低。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，特別是在提升教學(xué)互動性和滿足個(gè)性化學(xué)習(xí)需求等方面。通過引入人工智能技術(shù)，算法課程的教學(xué)模式得以創(chuàng)新，智能輔導(dǎo)系統(tǒng)、在線學(xué)習(xí)平臺和自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑等工具能夠有效幫助學(xué)生突破學(xué)習(xí)瓶頸。交互式教學(xué)方法結(jié)合人工智能的強(qiáng)大功能，使學(xué)生能夠獲得實(shí)時(shí)反饋和個(gè)性化指導(dǎo)，從而提升學(xué)習(xí)效果和課堂參與度。

1 人工智能技術(shù)在教育中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)的引入正逐步改變算法課程的教學(xué)模式，使其更加智能化與個(gè)性化。智能輔導(dǎo)系統(tǒng)作為人工智能在教育中的核心應(yīng)用，通過智能算法與數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為學(xué)生提供動態(tài)的學(xué)習(xí)模型和個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議。該系統(tǒng)能夠基于學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和知識掌握情況，自動分析學(xué)習(xí)中的薄弱環(huán)節(jié)，并精準(zhǔn)推薦學(xué)習(xí)內(nèi)容，幫助學(xué)生高效提升知識水平。自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)是算法課程教學(xué)中的另一重要方向。該技術(shù)通過對學(xué)生學(xué)習(xí)行為的實(shí)時(shí)分析，動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與學(xué)習(xí)路徑，使教學(xué)更加符合個(gè)體需求。具體而言，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的知識結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)進(jìn)度，實(shí)時(shí)更新學(xué)習(xí)計(jì)劃，以優(yōu)化學(xué)習(xí)效果。同時(shí)，這種技術(shù)能夠根據(jù)學(xué)生的反饋數(shù)據(jù)調(diào)整教學(xué)策略，從而實(shí)現(xiàn)針對性的教學(xué)改進(jìn)。自動化評估技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)一步提升了算法課程教學(xué)的效率。人工智能通過自然語言處理與模式識別技術(shù)，能夠快速評估學(xué)生的作業(yè)與考試成績，并給出詳細(xì)的反饋。這不僅減輕了教師的工作負(fù)擔(dān)，還為學(xué)生提供了即時(shí)的學(xué)習(xí)改進(jìn)建議。此外，該技術(shù)還可對課堂教學(xué)效果進(jìn)行綜合分析，為教師優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容與方法提供參考。

在線學(xué)習(xí)平臺依托人工智能技術(shù)的支持，逐漸成為算法課程教學(xué)的重要載體。這些平臺整合了豐富的教學(xué)資源，并通過智能分發(fā)技術(shù)為學(xué)生提供精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)材料。與傳統(tǒng)教學(xué)不同，在線學(xué)習(xí)平臺通過交互式設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)師生互動，尤其是在智能推理與推薦系統(tǒng)的支持下，能夠?yàn)閷W(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源。此外，語音識別與自然語言處理技術(shù)的結(jié)合，使學(xué)生可以通過語音進(jìn)行學(xué)習(xí)互動，進(jìn)一步提升學(xué)習(xí)效率與體驗(yàn)。

2 算法課程的教學(xué)需求與挑戰(zhàn)

算法課程作為計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要核心課程，覆蓋了從基礎(chǔ)概念到高級理論的完整知識體系。這一體系要求學(xué)生不僅需要理解抽象的數(shù)學(xué)邏輯，還需具備扎實(shí)的編程能力和深入的算法思維。在教學(xué)實(shí)踐中，算法課程的學(xué)習(xí)難點(diǎn)主要集中在算法設(shè)計(jì)、分析和優(yōu)化等核心領(lǐng)域。例如，學(xué)生在理解時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度的基本原理時(shí)，常常面臨理論抽象與實(shí)際應(yīng)用之間的脫節(jié)問題。以動態(tài)規(guī)劃算法為例，許多學(xué)生在課堂上能夠理解其理論推導(dǎo)，卻在實(shí)際編程中難以靈活應(yīng)用。在傳統(tǒng)教學(xué)模式下，教師多以理論講授為主，對學(xué)生在實(shí)際問題解決中的指導(dǎo)不足，導(dǎo)致學(xué)生在獨(dú)立完成復(fù)雜算法設(shè)計(jì)時(shí)常感到力不從心。

傳統(tǒng)教學(xué)方法的局限性主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，教學(xué)過程以知識的單向傳遞為主，忽視了學(xué)生個(gè)體學(xué)習(xí)需求的差異性。由于課堂時(shí)間有限，教師難以兼顧不同學(xué)生的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和進(jìn)度。例如，在講授分治算法時(shí)，部分學(xué)生難以理解算法拆解的邏輯，提出問題卻得不到及時(shí)回應(yīng)。這種情況常常使學(xué)生感到挫敗，影響學(xué)習(xí)的積極性。其次，教學(xué)內(nèi)容缺乏與實(shí)際應(yīng)用場景的結(jié)合，導(dǎo)致學(xué)生難以體會算法學(xué)習(xí)的實(shí)踐意義。例如，排序算法雖然是課程中的重點(diǎn)，但傳統(tǒng)教學(xué)常停留在理論層面，而未結(jié)合真實(shí)的工程問題，例如如何在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中高效排序，從而降低了課程對學(xué)生的吸引力。最后，師生之間互動不足是另一顯著問題。在大班教學(xué)中，學(xué)生提出的疑問常因時(shí)間和資源限制無法及時(shí)解決，長期積累的學(xué)習(xí)困惑最終影響學(xué)習(xí)效果。

針對上述問題，交互式教學(xué)方法為算法課程的教學(xué)提供了一種新的路徑。該方法強(qiáng)調(diào)以學(xué)生為中心，通過動態(tài)互動和實(shí)時(shí)反饋，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性。在交互式教學(xué)中，教師更多地扮演引導(dǎo)和支持的角色，而不是單純的知識傳遞者。例如，通過課堂實(shí)時(shí)答疑系統(tǒng)，學(xué)生在學(xué)習(xí)快速排序算法時(shí)，可以即時(shí)提交問題，教師利用大屏展示學(xué)生的常見誤解并統(tǒng)一解答，極大提升了教學(xué)效率。此外，交互式教學(xué)能夠結(jié)合多種學(xué)習(xí)工具，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)，例如根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整課程進(jìn)度和難度，為不同學(xué)習(xí)水平的學(xué)生提供差異化的教學(xué)內(nèi)容。以某高校的算法課程教學(xué)為例，通過引入交互式平臺，學(xué)生在學(xué)習(xí)圖論算法時(shí)，不僅可以動態(tài)調(diào)整圖的結(jié)構(gòu)和邊權(quán)值，還能實(shí)時(shí)觀察算法運(yùn)行過程，從而加深對理論知識的理解。

3 基于人工智能的交互式教學(xué)方法設(shè)計(jì)

3.1 智能輔導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框架主要由數(shù)據(jù)采集模塊、學(xué)習(xí)分析模塊、個(gè)性化推薦模塊和自適應(yīng)評估與反饋模塊構(gòu)成。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)全面記錄和存儲學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時(shí)長、課程完成情況、練習(xí)題的正確率等核心指標(biāo)。這些數(shù)據(jù)為后續(xù)的學(xué)習(xí)分析和資源推薦提供了豐富的基礎(chǔ)信息。通過捕捉學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中停留時(shí)間和錯(cuò)誤率的變化，系統(tǒng)能夠動態(tài)掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)[1]。

學(xué)習(xí)分析模塊是系統(tǒng)的核心，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對收集的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和處理。圖1展示了“學(xué)習(xí)狀態(tài)檢測”部分的關(guān)鍵流程，從概念講解到案例演示，再到針對性練習(xí)題和補(bǔ)充視頻的配置。系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，生成個(gè)體化的學(xué)習(xí)特征，包括學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識掌握程度以及學(xué)習(xí)習(xí)慣等。個(gè)性化推薦模塊利用學(xué)習(xí)分析結(jié)果，為學(xué)生精準(zhǔn)匹配最適合的學(xué)習(xí)資源。結(jié)合圖1中的“學(xué)習(xí)內(nèi)容的個(gè)性化推薦”流程，系統(tǒng)采用多種推薦技術(shù)，如協(xié)同過濾算法、基于內(nèi)容的推薦算法和混合推薦算法，以實(shí)現(xiàn)資源的精準(zhǔn)推送。例如，協(xié)同過濾算法通過分析學(xué)生與其他學(xué)習(xí)者的相似性，推薦具有相似學(xué)習(xí)軌跡的資源；基于內(nèi)容的推薦算法則關(guān)注學(xué)習(xí)資源的語義特性與學(xué)生需求之間的匹配。混合推薦算法通過結(jié)合兩者的優(yōu)勢，不僅提升推薦資源的準(zhǔn)確性，還兼顧資源的多樣性與全面性。圖1中展示的“多種教學(xué)數(shù)據(jù)集成”體現(xiàn)了此混合策略的設(shè)計(jì)理念，例如通過DBM模型對學(xué)生理解程度進(jìn)行動態(tài)評估與調(diào)整。

自適應(yīng)評估與反饋模塊對學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行多維度評估，并根據(jù)評估結(jié)果動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化。如圖1所示，“實(shí)時(shí)動態(tài)調(diào)整推薦策略”部分表明，系統(tǒng)基于學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)檢測與評估結(jié)果，能夠及時(shí)生成改進(jìn)建議。例如，若某學(xué)生在算法復(fù)雜度分析中表現(xiàn)出困難，系統(tǒng)會推薦基礎(chǔ)概念的講解視頻和典型案例的演示，同時(shí)提供針對性的練習(xí)題以強(qiáng)化學(xué)習(xí)；對于學(xué)習(xí)表現(xiàn)優(yōu)秀的學(xué)生，系統(tǒng)則推送更具挑戰(zhàn)性的高級任務(wù)資源。此外，系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)進(jìn)度的動態(tài)跟蹤和分析，生成學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)曲線，并利用分類模型識別學(xué)生解題中的錯(cuò)誤類型，定位具體知識盲點(diǎn)。高頻出錯(cuò)的題目可關(guān)聯(lián)相應(yīng)的知識點(diǎn)薄弱環(huán)節(jié)，并生成個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑建議。評估模塊通過多維度指標(biāo)設(shè)計(jì)，如知識點(diǎn)覆蓋率、學(xué)習(xí)任務(wù)完成率、題目正確率和學(xué)習(xí)效率，對學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)進(jìn)行全面評估。評估結(jié)果以圖表與文本相結(jié)合的形式呈現(xiàn)，使學(xué)生能夠清晰了解自身的學(xué)習(xí)進(jìn)展與不足[2]。例如，圖表可以展示學(xué)生在不同學(xué)習(xí)階段的學(xué)習(xí)效率曲線，而文本反饋則提供具體的學(xué)習(xí)改進(jìn)建議。基于這些評估結(jié)果，系統(tǒng)能夠動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容。當(dāng)學(xué)生表現(xiàn)優(yōu)異且完成率較高時(shí)，系統(tǒng)將推薦后續(xù)的學(xué)習(xí)資源；如果學(xué)生在某些知識點(diǎn)反復(fù)出錯(cuò)，則會增加相應(yīng)的強(qiáng)化練習(xí)和補(bǔ)充視頻講解，形成全面、閉環(huán)的學(xué)習(xí)支持體系。

3.2 自適應(yīng)評估與反饋機(jī)制的詳細(xì)設(shè)計(jì)方案

1） 自動化作業(yè)批改：提升效率與公平性。

自動化作業(yè)批改是自適應(yīng)評估機(jī)制的核心部分，依托自然語言處理、圖像識別和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)能夠快速分析學(xué)生作業(yè)內(nèi)容并生成評估結(jié)果。例如，在算法課程中，系統(tǒng)可以自動解析學(xué)生提交的代碼，對其功能、效率和邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行全面評估，包括代碼執(zhí)行結(jié)果、運(yùn)行時(shí)間和復(fù)雜度分析[3]。對于主觀題，自然語言處理技術(shù)使系統(tǒng)能夠理解答案的語義，結(jié)合知識點(diǎn)數(shù)據(jù)庫與評分標(biāo)準(zhǔn)，自動生成評分結(jié)果。

2） 實(shí)時(shí)反饋：即時(shí)了解學(xué)習(xí)問題。

實(shí)時(shí)反饋是自適應(yīng)評估機(jī)制的另一關(guān)鍵功能，旨在幫助學(xué)生快速了解學(xué)習(xí)中的不足并進(jìn)行調(diào)整。評估結(jié)果以可視化形式呈現(xiàn)，例如通過圖表顯示各知識點(diǎn)的得分情況與錯(cuò)誤內(nèi)容。這種即時(shí)反饋使學(xué)生能夠清晰了解學(xué)習(xí)進(jìn)展，避免傳統(tǒng)教學(xué)中長期無法獲知學(xué)習(xí)效果的困境。在算法課程中，實(shí)時(shí)反饋尤為重要，學(xué)生可以通過詳細(xì)提示迅速糾正代碼錯(cuò)誤，進(jìn)一步加深對相關(guān)知識點(diǎn)的理解。

3） 智能生成改進(jìn)建議：優(yōu)化學(xué)習(xí)策略。

基于評估結(jié)果生成改進(jìn)建議是自適應(yīng)反饋機(jī)制的重要組成部分。系統(tǒng)通過分析學(xué)生的薄弱環(huán)節(jié)，推薦相關(guān)學(xué)習(xí)資源，如講解視頻、案例分析和針對性練習(xí)題。此外，系統(tǒng)還能根據(jù)學(xué)生需求設(shè)計(jì)個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃[4]。例如，對于某知識點(diǎn)表現(xiàn)薄弱的學(xué)生，系統(tǒng)會安排更多實(shí)踐練習(xí)或基礎(chǔ)知識復(fù)習(xí)以填補(bǔ)漏洞。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠動態(tài)優(yōu)化建議生成質(zhì)量，更精準(zhǔn)地匹配學(xué)習(xí)資源與需求。

4） 動態(tài)調(diào)整與人性化設(shè)計(jì)：平衡學(xué)習(xí)壓力。

在實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)評估與反饋機(jī)制時(shí)，需要充分考慮學(xué)生的學(xué)習(xí)節(jié)奏與心理感受。過多或過少的反饋可能影響學(xué)習(xí)動機(jī)。系統(tǒng)通過動態(tài)調(diào)整反饋頻率和內(nèi)容，確保反饋既能及時(shí)提供幫助，又不會增加學(xué)習(xí)壓力。學(xué)習(xí)進(jìn)度較快的學(xué)生會收到更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，而學(xué)習(xí)進(jìn)度較慢的學(xué)生則會獲得細(xì)致的改進(jìn)方案，并通過激勵(lì)機(jī)制增強(qiáng)信心[5]。人性化設(shè)計(jì)使得系統(tǒng)更貼近學(xué)生需求。

5） 教師的教學(xué)改進(jìn)支持：數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)教學(xué)。

自適應(yīng)評估與反饋機(jī)制不僅為學(xué)生提供學(xué)習(xí)支持，還為教師改進(jìn)教學(xué)設(shè)計(jì)提供了科學(xué)依據(jù)。通過收集和分析學(xué)生的評估數(shù)據(jù)，教師可以全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況與難點(diǎn)，從而調(diào)整教學(xué)計(jì)劃與重點(diǎn)內(nèi)容的分布。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)方法，使教師能夠更加精準(zhǔn)地滿足學(xué)生需求，為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

4 結(jié)束語

基于人工智能的交互式教學(xué)方法已成為算法課程教學(xué)的重要?jiǎng)?chuàng)新方向。相關(guān)研究表明，智能輔導(dǎo)系統(tǒng)在個(gè)性化教學(xué)中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，通過動態(tài)推薦與反饋機(jī)制的引入，使傳統(tǒng)教學(xué)模式向個(gè)性化和互動化學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型，為學(xué)生創(chuàng)造了更高效的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。自適應(yīng)評估與改進(jìn)建議功能能夠精準(zhǔn)定位學(xué)生學(xué)習(xí)中的薄弱環(huán)節(jié)，優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑，同時(shí)為教師提供系統(tǒng)化的教學(xué)改進(jìn)依據(jù)。在算法課程中，該方法顯著提升了教學(xué)效率和學(xué)生參與度。

近年來，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用逐步深化。例如，有研究探討了基于深度學(xué)習(xí)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)在知識點(diǎn)推送中的應(yīng)用，其成果為交互式教學(xué)提供了理論支持。此外，已有學(xué)者提出基于認(rèn)知負(fù)荷理論優(yōu)化學(xué)習(xí)策略的方法，并驗(yàn)證了該方法在算法課程中的適用性。相比之下，本文采用的智能教學(xué)方法更注重動態(tài)反饋機(jī)制與多維度數(shù)據(jù)分析的結(jié)合，這不僅提高了教學(xué)精準(zhǔn)度，還為跨學(xué)科的教學(xué)創(chuàng)新提供了實(shí)踐參考。未來應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)展該方法的應(yīng)用范圍，將其引入更多復(fù)雜課程場景，以實(shí)現(xiàn)多學(xué)科教學(xué)改革的目標(biāo)。此外，還需加強(qiáng)與最新研究成果的對比分析，完善理論基礎(chǔ)，為教育的智能化發(fā)展提供更全面的實(shí)踐指導(dǎo)和理論支持。

參考文獻(xiàn)：

[1] 席菁.人工智能基礎(chǔ)算法實(shí)訓(xùn)課程教學(xué)案例研究[J].中國教育信息化，2024，30（9）：120-128.

[2] 曹紅杏.基于人工智能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法課程教學(xué)模式創(chuàng)新分析[J].集成電路應(yīng)用，2024，41（7）：410-412.

[3] 褚燕華，王麗穎.基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法研究[M].重慶：重慶大學(xué)出版社，2023.

[4] 蔣翠玲，萬永菁，朱煜，等.新工科背景下基于華為“智能基座” 項(xiàng)目的課程建設(shè)探索：以人工智能導(dǎo)論與基礎(chǔ)算法實(shí)訓(xùn)課程為例[J].化工高等教育，2022，39（5）：77-83.

[5] 馬文露.基于計(jì)算參與的教學(xué)活動設(shè)計(jì)與實(shí)踐：以初中人工智能課程為例[D].上海：華東師范大學(xué)，2022.

【通聯(lián)編輯：張薇】