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融合AI,重塑课堂: 华南农业大学概率论智慧课程的建设与实践

2026-03-07 01:27:18

作者简介：

肖莉，华南农业大学数学与信息学院统计学教授。主要研究方向为乡村振兴、农业高质量发展、农业新质生产力等。主持国家社科基金项目和参与省级科技计划项目多项，在中文核心期刊发表学术论文15篇。主持《概率论》国家级一流课程、《大学数学II》省级一流课程及《概率论》省级课程思政示范课程；主编和副主编农业农村部规划教材7部；主持省部级以上教育教学改革项目10项。获得2025年广东省教学成果奖二等奖、第五届广东省教师教学创新大赛三等奖、首届全国高校数学微课程教学设计竞赛全国一等奖、华南农业大学教学成果一等奖等奖项。荣获全国大学生统计建模大赛“优秀指导教师”、广东省大学生市场调查数据分析大赛“优秀指导老师”、华南农业大学“十佳班主任”等称号。

前言：

在高等教育数字化转型的浪潮中，如何将人工智能技术与传统学科教学深度融合，实现教学模式的创新与人才培养质量的提升，是当前教育工作者面临的重要课题。华南农业大学数学与信息学院的《概率论》国家级一流本科课程团队，以“学堂在线”为平台，构建了一套“资源支撑-工具辅助-成果展示”三位一体的智慧教学体系（图1），探索出一条具有“学科适配性、功能完整性”的“AI+概率论”教学新路径。

图1 《概率论》AI平台界面

深度结构化资源与智能知识库：

夯实智慧教学基石

课程建设的核心是优质资源的体系化建设。本课程构建了深度结构化的资源库（图2），累计整合各类资源1350项，已上传文件517个，涵盖电子教材、讲义课件、习题试卷、相关论文等。音视频资源累计时长约9.7小时，并完成了对资源的深度加工，解析字符总量达13426.31k字符，生成知识切片约2.3万个（含公式切片2245个、图片切片3883个、表格切片902个），将抽象知识具象化，覆盖了“备课－学习－实践”全流程。这些资源被整合进课程专属的RAG知识库，形成了强大的数据底座。

图2 资源地图

多维教育图谱与AI指令工具：

赋能个性化教与学

在资源数字化的基础上，课程团队着力构建了多维度的教育图谱，将知识、能力、问题与价值引领系统化关联。

1. 知识图谱（图3）：

知识图谱构建了涵盖259个核心知识点的知识图谱，关联了169个学习内容与1119道习题资源，形成“知识点－学习内容－习题”的闭环，助力学生夯实基础。

图3 知识图谱

2.能力与问题图谱（图4和图5）：

能力与问题图谱设置了22个能力点，明确其与知识点的对应关系；同时梳理了50个概率论学习典型问题，并关联解决方案与配套资源，为学生快速突破难点提供精准导航。

图4 能力图谱

图5 问题图谱

3.思政图谱（图6）：

思政图谱挖掘了43个思政点，将科学精神、家国情怀、社会责任等素养融入知识教学，实现价值引领与知识传授的有机融合。

图6 思政图谱

同时，团队开发了覆盖教学全场景的4组AI指令工具（图7和图8）。为教师打造了包含PPT生成、教案撰写、出题组卷、思政设计等功能的“备课通用工具型指令”；为学生构建了具备手写公式识别、公式推导、错题分析、出题自测等功能的“AI学伴通用工具型指令”。此外，还设计了紧密结合学科需求的“课程学习指令”，涵盖概念理解、计算辅助、应用场景与高阶思维等模块，有效降低了师生使用AI工具的门槛。

图7 AI通用指令库

图8 AI指令应用

“AI驱动”的智慧教学实践：

以“中心极限定理”课堂为例

课程智慧化的生命力在于课堂应用。课程团队设计并实施了以“中心极限定理”为例的50分钟智慧课堂教学案例。该案例在大班面授环境中，深度融合“雨课堂”与AI讲伴、学伴工具，生动展示了“AI+课程”的融合。

智能导入，激发兴趣：

利用AI备课助手生成“产品平均强度概率计算”案例，引出林德伯格-列维中心极限定理；结合抗美援朝影片《金刚川》中的高射炮命中率问题，引出棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理，在5分钟内成功创设学习情境。

人机协同，破解难点：

在20分钟的知识讲解环节，教师梳理基本概念，借助雨课堂弹幕、小测实时互动，检验学生基本概念掌握情况，并发布“两个中心极限定理的区别和联系”主观题，学生借助AI学伴作答后，由AI点评学生回答，实现了人机协同的探究式学习。

深度互动，知识内化：

在20分钟的教学互动环节，通过“雨课堂随机点名+AI解题”模式，让学生使用AI学伴辅助解答“估计10000发炮弹中命中数在80-120发的概率”等问题，比较二项分布、泊松分布以及棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理的计算结果，并将AI生成的答案投稿，由教师和学生评价AI解答的准确性。同时，进行定理的AI模拟，将哲学思想与应用拓展（如飞机座位设置竞争问题）融入教学，使抽象理论直观化、生动化。

智能总结与拓展性学习：

课堂尾声，由AI讲伴生成中心极限定理思维导图进行总结，教师引导补充并强调实际应用注意事项。课后作业则引导学生利用AI资源检索功能查找相关案例及最新前沿应用，实现知识的巩固与迁移。

建设成效与未来展望

2025-2026第一学期实践数据显示（图9-11），该智慧课程已覆盖2092名学生，累计交互4161次，总使用时长超过1910小时。学生对智能学伴接受度较高，98%的交互为自由问答，基于能力图谱的个性化学习路径和问题图谱的针对性辅导，有效提升了学生的问题解决能力和自主学习能力。展望未来，课程团队计划基于现有交互数据和学生反馈，进一步深化AI技术应用，优化个性化推荐算法；扩展概率论在农业科学、金融工程等前沿领域的应用案例资源；并完善基于22个能力点的智能评价体系，实现精准化学习诊断。