为探索 AI 技术与计算机教学的深度融合，破解传统教学 “一刀切” 痛点，12月3日，信息工程学院计算机系组织召开计算机专业 “AI 驱动下的个性化学习路径设计与实践研究” 专题研讨会。会议由谢非老师主持，三位老师分别围绕知识图谱赋能分层培养、AI与教师协同教学新模式、大数据智能体支撑个性化学习路径设计等主题展开分享，为计算机专业个性化人  才培养创新提供了实用思路与实践方向。

  周小番老师聚焦AI驱动的分层培养与知识图谱的结合，提出了个性化学习路径设计的核心思路。他指出，每门课程都包含关联紧密、深浅不一的知识模块，构建系统的课程知识图谱是实现个性化教学的基础。教学初期可先向学生讲授基础内容，随后通过测试收集学习数据，借助AI技术精准分析学情差异。针对学情较好的学生，推送基础模块下的高阶内容，助力其深度拓展；对于学情薄弱的学生，则侧重引导巩固基础知识点，通过这种 “因材施教” 的方式，为不同层次学生量身打造适配的学习路线，让每个学生都能在适合自己的节奏中提升。

  刘明通老师围绕AI与教师的协同关系展开分享，强调AI并非取代教师，而是构建高效教学新模式的重要助力。他提出，AI 可承接数据统计、学习资源精准推荐、基础作业批改等重复性工作，将教师从繁杂的事务中解放出来，聚焦核心教学环节。教师的核心发力点主要有三个：一是简评AI生成的学生学习报告，基于报告反映的个体问题，为学生提供针对性辅导；二是针对AI识别出的共性知识难点或易错点，开展集中式教学辅导，提升整体教学效率；三是关注学生的情感需求与心理状态，及时介入并进行学习心理疏导，缓解学生的学习压力，助力其保持良好的学习心态。

  孙海龙老师结合大数据应用技术，分享了 AI 自动化个性化学习路径的设计设想与实践思路。他提到，借助此前培训搭建的Hi Agent大模型大数据应用基础课程智能体，可构建专属课程问答库，以此破解学生 “缺乏提问训练、无问题可问” 的现状。具体改革路径中，要求学生每节课提出1-2个问题，通过问答数据精准勾勒学生个性化画像；同时将课程拆分为大数据基础知识、平台搭建知识、应用知识三个核心模块，结合应用型本科院校的人才培养定位，设置自适应调整机制。

  此次 “AI驱动下的个性化学习路径设计与实践研究” 专题研讨会，为信息工程学院计算机系打破传统教学局限、创新人才培养模式提供了具象化的实践蓝图。谢非老师在总结中着重指出，AI赋能个性化教学不是技术的简单叠加，而是计算机专业教育顺应数字时代浪潮，实现 “精准施教、按需培育” 的核心变革。让我们以AI技术为支点，以学生个性化发展为导向，共同构建 “技术赋能教学、教育适配成长” 的教学新生态，为培育 “会学习、能成长、善创新” 的新时代计算机人才筑牢根基、不懈奋斗！

（计算机系 2025.12.5）