以AI為核心推動WEB程序設計課程教學方法改革探索

中圖分類號：G642

文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.19.007

Exploration of Teaching Method Reform of WEB Programming Course DrivenbyAIasthe Core

WU Yue，WANG Xiaoweiqian （HefeiNormal University，Hefei，Anhui 230601）

AbstractWith therapid development of information technologyandthedeep integrationofAI into education，the teachingofWEB programmingcoursesurgentlyneeds tobereformed.This studyanalyzes theenabling effects ofAI technology onteaching inaspects such as inteligent tutoring，adaptive leaming，virtual simulation experiments，and intelligent evaluation systems.Itinovatively proposes AI-based teaching reform paths，including contentreshaping driven by knowledge graphs，interdisciplinary integrated teaching，personalized practical expansion，and the constructionof teaching communities，which efectively improve teachingqualityand cultivate innovative talents that meetthe needsof industrydevelopment.

KeywordsAI technology;WEB programming course; teaching method reform; knowledge graph

隨著信息技術的飛速發展，AI技術在教育領域的應用日益廣泛。WEB程序設計課程作為計算機相關專業的重要課程，其傳統教學方法面臨諸多挑戰，難以滿足行業對人才的需求。在此背景下，探索以AI為核心的教學方法改革具有重要的現實意義。AI技術憑借其強大的數據處理、智能分析與個性化服務能力，為解決WEB程序設計課程教學中的痛點提供新途徑，有望革新教學模式，提升教學效果。

1AI技術在WEB程序設計教學中的賦能作用

1.1智能輔導系統優化學習支持

智能輔導系統在WEB程序設計教學中扮演著關鍵角色。該系統運用靜態代碼分析與自然語言處理技術，助力學生高效解決代碼問題。其憑借深度學習代碼理解模型，能精準識別代碼中的語法和邏輯錯誤，并迅速生成可讀性強的錯誤提示，引導學生修正錯誤[1]。同時，系統可分析代碼上下文，從語義層面給出更優的代碼結構建議，幫助學生優化編程思路。在多語言混合編程場景下，智能輔導系統還能識別不同語言間的調用沖突，讓學生的代碼編寫過程更順暢，極大提升學習效率。

1.2自適應學習平臺實現個性化教學

自適應學習平臺借助機器學習知識圖譜分析，構建起WEB技術領域的結構化知識體系。平臺梳理HTML、CSS、JavaScript等核心知識點及其前置關系，形成清晰的知識圖譜。運用圖神經網絡算法，平臺依據學生的知識掌握狀況和學習進程，規劃出適配的學習順序，使學生循序漸進地掌握知識。通過分析學生答題軌跡，平臺可精準定位其知識薄弱環節，一旦發現學生在特定知識點連續出錯，便立即推送專項練習，助力學生彌補知識短板，實現個性化學習。

1.3虛擬仿真實驗環境創新實踐教學

虛擬仿真實驗環境為WEB程序設計教學帶來創新性變革。AI驅動的交互式代碼調試與可視化功能，能實時呈現代碼執行過程。通過對代碼的解析與圖形化渲染，學生可直觀觀察代碼運行變化，加深對程序邏輯的理解。在調試時，學生運用自然語言處理技術，通過語音或文字描述問題，系統即可自動定位故障代碼，給出修復方案。此外，虛擬仿真環境可模擬跨平臺兼容性，自動檢測代碼在不同瀏覽器和設備上的兼容性問題，確保學生開發的WEB應用具有廣泛適用性。

1.4智能評價體系完善教學評估

智能評價體系為WEB程序設計教學評估提供了全面且客觀的依據。代碼質量分析工具從規范性、可維護性和安全性等維度評估學生的代碼，促使學生養成良好的編程習慣。在項目實踐中，系統可記錄學生的代碼提交頻率、版本控制使用情況及團隊協作貢獻度等數據，生成多維度項目能力雷達圖，全面展示學生的實踐能力。智能評價體系通過機器學習模型綜合分析學生的代碼、文檔及答辯等多模態數據，精準預測學生的職業發展潛力，為學生開展未來規劃提供有價值的參考，完善教學評估環節。

2基于AI的WEB程序設計課程教學方法改革路徑

2.1知識圖譜驅動的動態內容重塑

運用AI構建的WEB技術知識圖譜重塑教學內容時，在構建知識圖譜階段，教師應聯合專業技術團隊，全面梳理WEB開發涉及的各類知識。不僅要涵蓋HTML、CSS、JavaScript等基礎內容，還要囊括新興的前端框架、后端語言以及相關的AI應用技術。將這些知識按照其內在邏輯和依賴關系，以節點和邊的形式清晰呈現，構建起一個層次分明、結構嚴謹的知識圖譜。

在教學過程中，教師要借助AI工具，持續追蹤學生的學習軌跡。通過分析學生在代碼編寫、作業完成、測試作答等環節的表現，精準把握學生個體的學習進度與知識掌握程度。例如，在講解前端框架時，一旦系統檢測到學生在基礎JavaScript語法的函數定義、變量作用域等方面存在頻繁錯誤，教師應立即利用知識圖譜，手動或借助系統自動推送針對性的強化學習內容，如精心挑選的JavaScript語法微課視頻，或者設計專項練習題，引導學生鞏固底層語法知識，進而更好地理解前端框架對這些語法的應用。

教師還需時刻關注行業動態，持續為知識圖譜注入新內容。教學中可積極引入前沿AI在WEB開發中的應用實例，如智能客服在在線商城網頁的部署、基于AI的網頁性能優化工具的使用等。將這些新案例融入知識圖譜，更新相關節點的信息與關聯，如此一來，既能確保教學內容緊跟行業發展的步伐，又能根據學生的實際需求，靈活調整教學內容的呈現順序與詳略，為學生打造一個精準、高效且與時俱進的課程知識體系。

2.2AI引導的跨學科融合式教學推進

高校應組織跨學科教研團隊，成員涵蓋計算機科學、設計學、心理學等多領域的教師及AI技術專家。團隊共同研討，明確AI技術與WEB課程在各學科融合的切入點與目標。

在課程設計方面，以設計交互友好的WEB界面為例。教師可先借助AI工具收集海量的用戶行為數據，如用戶點擊熱區、頁面停留時間等4。隨后，心理學教師運用專業知識，從用戶認知、情感與行為模式等角度深入分析這些數據，給出優化界面布局與操作流程的建議。設計學教師據此進行界面視覺設計，融入色彩搭配、圖形元素等專業知識，打造美觀且易用的界面。計算機科學教師則從技術實現層面，利用AI技術實現設計方案，如通過機器學習算法實現個性化界面推薦功能。

開發后端服務時，AI算法與計算機科學的分布式計算知識融合策略如下。計算機科學教師講解分布式計算原理與架構，引導學生搭建基礎框架。AI技術專家引入AI算法，如負載均衡算法，協同分布式計算提升系統性能。教師指導學生運用AI模型優化數據處理流程，實現高效的數據存儲與傳輸，增強系統的穩定性與響應速度。同時，為保障教學效果，高校應定期組織跨學科教師交流活動。教師分享各自在融合教學中的經驗與問題，共同探索解決方案。鼓勵學生參與跨學科項目實踐，在項目中綜合運用多學科知識，如融合設計學的界面設計、心理學的用戶體驗優化、計算機科學的后端開發與AI技術的智能推薦。通過多種策略的綜合運用，拓寬學生知識視野，切實培養學生解決復雜WEB開發問題的能力，激發創新思維，打造別具一格的跨學科融合教學模式。

2.3AI賦能的個性化實踐拓展

首先，高校需建立全面的學生信息收集機制。通過線上問卷、課堂表現觀察、代碼分析工具等途徑，收集學生的代碼風格、思維習慣及興趣偏好等信息。比如，利用代碼分析軟件，解析學生編寫代碼時的注釋習慣、變量命名規則等，以此判斷其代碼風格；從課堂討論、項目策劃參與度中洞察學生的思維習慣；借助興趣調研問卷，了解學生在前端設計、后端開發、算法研究等方面的興趣傾向。

其次，基于收集到的信息，利用AI算法為學生精準定制實踐項目。對于邏輯思維強、偏好算法的學生，學校可聯合企業或科研機構，開發基于AI算法優化的WEB數據處理項目。項目內容可涵蓋數據挖掘、算法設計與實現、數據可視化展示等環節[5]。例如，設計一個從海量電商交易數據中挖掘潛在客戶消費模式的項目，學生運用AI算法對數據進行預處理、特征提取，再通過優化算法實現高效的數據分類與預測，最終以可視化WEB頁面呈現結果。

針對設計敏感度高的學生，可向其推薦融合AI圖像生成技術的網頁視覺設計項目。學生可利用先進的AI圖像生成工具，如基于深度學習的圖像生成模型，結合自身設計理念，為不同類型的網站進行視覺設計。比如，學生可為藝術展覽網站設計獨特的頁面風格，借助AI圖像生成技術生成創意圖像元素，再運用設計學知識進行排版布局，打造出具有視覺沖擊力且符合網站主題的界面。

最后，在學生實踐過程中，AI系統可實時監測其操作。代碼編寫時，AI通過靜態代碼分析技術，及時提示代碼的潛在風險，如變量未定義、內存泄漏隱患等；在設計環節，依據預先設定的設計規則與美學標準，AI可對學生的設計方案進行評估，給出設計風格不匹配、色彩對比度不協調等建議。學校可定期組織學生分享實踐成果，鼓勵學生相互借鑒、交流經驗。通過這些策略，助力學生在個性化實踐中充分挖掘潛力，穩步實現實踐能力與創新能力的進階。

2.4AI支撐的教學共同體構建

教師方面，教師可借助AI學習分析系統對學生的作業完成情況、考試成績、課堂互動數據等進行深入挖掘。通過分析學生知識掌握的薄弱點、學習進度差異，以及學習風格偏好，形成詳細的學情報告。隨后，教師定期與企業專家開展線上或線下研討會。會議中，教師可依據學情報告與企業專家共同探討如何優化課程設置。若發現學生在某前沿WEB開發技術上理解困難，企業專家可基于行業實踐經驗，建議調整教學順序，或補充實際案例輔助講解。

企業參與環節，企業可利用AI技術篩選并整理真實項目案例。將案例按照難度層級、技術類型進行分類，上傳至教學共享平臺。企業專家借助AI遠程指導工具，實時參與學生實踐過程。當學生在項目開發中遇到技術難題時，企業專家可通過視頻連線，結合AI代碼分析工具，為學生指出代碼問題所在，并提供解決方案。學生完成實踐項目后，企業運用AI評估系統，從項目完成度、技術應用合理性、創新性等維度進行打分與評價。評價結果應及時反饋給學生與教師，同時企業根據學生實踐成果中的新思路、新技術應用，反思自身業務流程，促進技術革新。

學生則通過AI智能交互平臺，與教師、企業專家建立便捷的溝通渠道。在項目實踐前，學生可利用平臺咨詢項目背景、技術要求等問題。實踐過程中，學生可將遇到的問題隨時提交至平臺，系統自動推送相關資料或匹配指導人員。學生還可通過平臺參與職業發展講座，獲取企業專家對行業趨勢、崗位需求的解讀，以及教師基于專業知識給出的職業規劃建議。通過上述策略，教師、學生與企業在AI技術支撐下緊密協作，形成高效互動、協同創新的教學共同體，有力推動WEB程序設計課程教學質量提升與人才培養水平進階。

3結語

AI技術賦能WEB程序設計課程教學方法改革成效顯著。從教學內容的動態重塑到跨學科融合教學的推進，從個性化實踐體系的構建到教學共同體的形成，AI在各個環節發揮關鍵作用。通過這些改革路徑，不僅提升了教學質量，還激發了學生的創新思維與實踐能力。然而，改革進程中仍面臨技術應用成本、教師適應等挑戰，未來需持續探索優化，進一步深化AI與課程教學的融合，為培養更多高素質WEB開發人才奠定堅實的基礎。

★基金項目：2024年安徽省高校科學研究項目“基于人工智能的紐扣電池外觀缺陷檢測裝備”（2024AH051576）；2023年度引進高層次人才科研資助基金項目“基于深度學習的紐扣電池外觀缺陷檢測系統\"（2023RCJJ15）；2023年度合肥師范學院校級科研項目青年項目“基于深度學習的鋰扣電池外觀缺陷檢測系統\"（2023QN01）；2023年合肥師范學院產學研項目\"紐扣電池外觀缺陷檢測系統\"（HXXM2023096）；2023年合肥師范學院校級質量工程重點項目“新工科背景下程序設計課程教學過程評價模式的改革與探究一一以互開課專業為例”（2023JYXM09）。

參考文獻

[1]胡開華，張玉靜，柳炳祥.基于Web服務的移動平臺開發實踐教學案例設計[J].計算機教育，2021（7）：177-182.

[2]劉俊霞，卞琛.AI賦能的應用型本科計算機網絡課程教學改革與實踐探索[J].高教學刊，2024，10（32）：148-151.

[3]吳金香.人工智能賦能計算機專業教學研究[J].信息與電腦，2024，36（23）：236-238.

[4]楊青.智能教育背景下AI輔助計算機教學的應用實踐探究[J].信息與電腦，2025，37（2）：191-193.

[5]牟玉亭，龍寰，蔣浩.融入AI大模型的計算機程序設計教學實踐[J].電氣電子教學學報，2024，46（4）：128-131.