數智時代職業本科高等數學教師教學能力提升研究

中圖分類號：G451

文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.21.031

Research on Enhancing the Teaching Ability of Vocational Undergraduate Advanced Mathematics Teachers in the Digital Intelligence Era

NIU Shuangshuang

（Hebei Vocational University of Industry and Technology， Shijiazhuang， Hebei

AbstractAgainst thebackdropofthe Digital Intellgence Era，theprofoundtransformationofvocationalundergraduate educationecosystems has imposed new requirements onthe teaching capabilities ofadvanced mathematics teachers.This paper focuses on the integration of digital technology and vocational undergraduate advanced mathematics teaching， analyzes the practicalobstacles to teachers'teaching competence in dimensions such as technology integration，learning situationadaptation，andresourcecolaboration，andproposes paths forcompetenceenhancement，including onstructing a staged technology integration training system，reshaping the three-dimensional capabilities of learning situation analysis，contentdesign，andteaching implementation，andestablishingamechanismfor in-depthresourcecollaborative development.These strategies aim to provide theoretical references and practical guidance for the advancementof vocational undergraduate teachers' teaching capabilities.

KeywordsDigital Inteligence Era; vocational undergraduate education; advanced mathematics teachers

大數據、人工智能等數字技術深度融入教育領域，職業本科教育正經歷前所未有的轉型。高等數學作為職業本科教育中的重要基礎課程，既承擔著培養學生邏輯思維、數學素養的任務，又需對接專業實踐中的應用需求。然而，數智時代下學生學習習慣的轉變、教學場景的多元化以及技術工具的迭代，對教師教學能力提出了多重挑戰。在此背景下，如何依托數字技術重構教學能力體系，成為職業本科教育改革的關鍵議題?；诖?，文章立足數智時代特征，結合職業本科高等數學教學的特殊性，系統探討了教師教學能力提升的現實路徑，以期為教師發展提供新視角。

1職業本科高等數學教師教學能力提升的新契機

數字技術深度融入社會各領域的時代語境下，職業本科教育的生態正發生深刻變革，為職業本科高等數學教學的創新發展注入活力，為教師教學能力的進階帶來新的契機。首先，大數據、人工智能等前沿技術的迭代，極大地拓寬了高等數學教學方式的邊界。豐富的數字資源不僅使抽象的數學知識以多媒體、可視化的形式呈現，還能緊密結合職業場景，增強教學內容的實用性。教師可借助智能化學習平臺，依據學生的學習行為數據，為學生構建個性化的學習路徑，精準匹配教學內容，實現因材施教。其次，數字技術的應用可明顯增強課堂教學的互動性。教師可借助即時反饋系統、在線討論平臺等工具，實時捕捉學生的學習狀態，分析學生的思維過程，及時調整教學策略，不僅可活躍課堂氛圍，還能激發學生的主動性，培養其批判性思維、合作能力。再次，數字技術的應用，使教學評估從單一的結果導向轉向過程性、綜合性評估。教師利用學習分析技術，可全面了解學生的學習進度、知識掌握情況，為教學決策提供數據支撐。并且可視化的評估報告也有助于學生清晰認識自身的學習狀況，為自主學習提供方向。最后，在線課程、虛擬教研等新興模式為教師提供了豐富的學習資源、交流平臺。教師可積極參與跨校際、跨區域的教研活動，汲取先進的教學理念、方法，推動教學實踐的持續創新。

2職業本科高等數學教師教學能力提升的阻礙

2.1技術整合能力與教學需求之間的結構性矛盾

數字時代，職業本科高等數學教師面臨技術整合能力與教學需求間的結構性矛盾。盡管部分教師嘗試使用多媒體教學，但僅停留在展示PPT的層面，未能發揮技術的交互性、動態性優勢。在講解復雜的數學概念時，因缺乏技術整合能力，難以借助虛擬現實、仿真軟件等工具將抽象知識具象化，致使學生難以理解。與此同時，數字資源數量龐大，質量卻參差不齊，部分教師因缺乏篩選能力，難以找到契合教學目標、學生認知水平的資源。

教師在技術使用中也存在諸多障礙。部分教師不熟悉數學教學軟件中的Maple、Mathematica等高級功能，無法通過編程求解復雜數學問題、繪制高精度函數圖像，難以滿足職業本科學生在專業實踐中對數學的應用需求。

2.2對學生多元需求的適配困境

新生代學生成長于“數字原住民\"環境，習慣通過智能終端獲取知識，對教學內容的場景化關聯、即時互動反饋及個性化學習路徑有天然期待；且職業本科學生群體差異顯著，部分需對接崗位技能證書考核，部分需銜接專升本升學需求，還有企業訂單班學生存在特定專業模塊知識的訴求。而上述多元需求本質上要求教學供給從“知識優質輸送\"轉向“能力精準適配”。但是當前高等數學教師的教學能力卻無法有效適配學生多元化的需求。首先是學情診斷能力斷層，部分教師仍依賴經驗判斷學生基礎，缺乏利用學習平臺數據追蹤、智能測評系統分析學情的技術能力，難以精準識別不同學生在極限運算、概率建模等模塊的掌握梯度。其次是教學內容重構滯后，部分教師對職業教育類型特征的理解不足，未能將高等數學與數控技術、財務大數據等專業場景深度融合，導致抽象知識與專業實踐需求脫節。最后是動態響應機制缺失，傳統課堂以教師為中心的線性授課模式，難以應對學生在仿真軟件操作、數學建模競賽備賽中的個性化知識需求。

2.3資源建設與協同創新的生態性制約

職業本科高等數學教師教學能力的提升受資源建設與協同創新的生態性制約，集中體現為教學資源供給的結構性失衡與創新協作機制的功能性缺失。一方面，教師自主開發的數字化資源普遍存在質量參差問題，部分教師受限于技術工具掌握程度，僅將傳統教案簡單轉化為PPT或視頻，缺乏積分應用動態演示、概率分布虛擬仿真等深度數字化教學設計。

另一方面，企業真實數據轉化為教學資源的通道存在多重壁壘。工業制造領域的傳感器數據、金融行業的交易流水數據雖蘊含豐富的數學建模素材，但企業出于商業機密保護以及數據安全考量，難以向院校開放原始數據集。教師嘗試基于公開數據集開發案例時，又因缺乏行業實踐經驗，無法精準提煉數據背后的專業場景邏輯，導致數學建模教學停留在“已知數據求結論\"的固化模式，學生無法體驗真實數據清洗、噪聲處理、模型調試的完整流程。

3數智時代職業本科高等數學教師教學能力提升的路徑

3.1構建分階式技術融合培養體系

職業本科高等數學教學的技術整合困境，本質源于教師培訓的碎片化、無序性。為此，院校應依托“數智教研小組\"搭建“基礎賦能一專業深化一創新實踐”三級培養架構，以階梯式訓練破解技術應用壁壘，推動教師教學能力螺旋上升[3]。

基礎賦能階段：聚焦數字工具的基礎操作以及教學場景適配，解決“技術是什么”與“能做什么”的認知問題。教研小組可聯合信息中心開發“數學教育技術工作坊”，設置模塊化課程，既有Mathematica符號運算、GeoGebra動態幾何建模等專業軟件實操，又涵蓋學習管理系統（如Moodle）的課程搭建、智慧課堂互動工具（如雨課堂、學習通）的功能調試。

專業深化階段：聚焦技術與高等數學教學內容的深度耦合，解決“如何用技術講好數學”的專業轉化問題。教研小組需牽頭開發“數智化教學資源庫”，按教學模塊分類建設，如在“微積分應用\"板塊，嵌入Matlab數值計算仿真案例。

創新實踐階段：鼓勵教師突破傳統教學范式，探索“技術賦能職業能力培養”的創新路徑。教研小組可設立“數智教學創新專項\"，支持教師開展項目式學習（PBL）改革：如結合“智能裝備制造”專業需求，設計“零件加工誤差的數學建模與優化\"項目，學生需運用微積分、概率統計知識分析加工數據，借助Python編寫優化算法，教師全程利用虛擬教研室平臺實時指導，最終形成可對接企業需求的技術方案。

3.2重塑學情內容教學三維能力

首先，學情分析方面，教師需強化數據素養，借助智能平臺構建“動態數據采集一多維模型分析一精準需求定位”的學情診斷機制。一方面，利用學習管理系統（LMS）、智能題庫等工具實時抓取學生課前預習時長、課堂互動頻次、作業完成質量等行為數據，利用機器學習算法生成學情畫像，精準識別學生在函數理解、微積分應用等模塊的認知薄弱點；另一方面，結合職業本科學生的專業背景，分析數學知識與后續課程的銜接障礙，如針對機電專業學生，重點診斷向量運算與機械設計課程的知識斷層。

其次，教學內容方面，教師需強化跨學科思維，將抽象數學概念轉化為可感知、可操作的專業問題解決方案。在函數極值教學中，可引入“倉儲物流最優路徑規劃\"案例，利用MATLAB建模演示如何利用導數求解實際問題。也可借助虛擬仿真技術構建沉浸式教學場景，如利用GeoGebra動態演示空間解析幾何在建筑工程中的結構設計應用，讓學生在交互操作中理解數學原理的實踐價值。

最后，在教學方面，教師需借助智能技術實現對教學過程的精準調控。課前，教師利用AI備課系統自動生成差異化教學方案，針對基礎薄弱的學生提供知識預熱資源，為能力較強的學生設計拓展性學習任務；課中，利用智能答題器、學習分析系統實時采集學生的即時反饋數據，當某知識點的正確率低于 70% 時，系統自動觸發預警，教師隨即切換至案例復現或分組討論模式；課后，依托智能作業批改平臺分析學生錯誤的類型，針對高頻出現的積分計算錯誤，定向推送微視頻講解以及專項訓練題庫。

3.3建立深度資源協同開發機制

針對教學資源供給的結構性失衡，教師需著力提升數字化資源開發的\"場景嵌入\"能力。一方面，教師應系統強化技術工具、學科教學深度融合的素養，避免停留在“教案電子化”的淺層轉換[4。教師可通過參與“數學建模 ：+ 虛擬仿真\"專項培訓，掌握積分應用動態演示工具，將抽象數學概念轉化為可交互的工業場景模擬。另一方面，教師需建立“專業場景導向\"的教學設計思維，主動對接職業本科人才培養目標，針對智能制造、金融服務等專業領域，開發“數據清洗一模型構建一結果驗證”一體化的案例資源包。如結合工業傳感器數據特征，設計含噪聲處理環節的回歸分析案例。

破解企業數據轉化的壁壘，教師應成為“產教數據橋梁\"的主動建構者。首先，教師可通過行業實踐掛職、參與企業項目等方式，積累數據處理經驗，精準提煉專業邏輯與數學方法的結合點。其次，教師可聯合企業開發脫敏化、場景化的教學數據集，在保護商業機密的前提下，構建\"真實數據特征 + 教學化處理規則\"的案例庫。例如，與金融機構合作設計“交易流水數據特征提取\"案例時，保留數據維度、業務邏輯，隱去具體交易金額，引導學生在合規框架下體驗數據清洗、模型調優的完整流程。最后，院校需牽頭搭建\"校一企一校\"資源共享網絡，聯合區域內職業院校與行業龍頭企業，共建跨院校的數學建模案例庫，定期舉辦產教融合工作坊，實現企業實踐經驗、教學數據資源與教師教學設計能力的循環賦能。

4結語

綜上所述，本文提出的職業院校高等數學教師教學能力提升路徑，不僅聚焦于技術工具的應用，還強調教學理念、學情分析、產教融合的深度協同，為教師突破傳統教學瓶頸提供了實踐框架。值得注意的是，教學能力的提升是系統性工程，需要院校、企業、教師個體形成協同發展的生態系統。未來研究中，可進一步探索AI驅動的個性化教學評價、跨區域跨專業的教師協作模式等前沿領域，持續推動職業本科高等數學教學在數智時代的創新發展，為培養“精數學、強應用、懂技術”的復合型職業人才奠定堅實的基礎。

★基金項目：工業職業技術大學2025年度教學改革研究課題“數智時代職業本科教師教學能力提升研究—一以高等數學課程教師為例\"（YB20250321）。

參考文獻

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[3]焦永霞.人工智能時代下職業本科思政課教師教學能力提升路徑[J].湖北開放職業學院學報，2024，37（6）：147-149.

[4]李敏.職業本科院校教師信息化教學能力現狀及提升策略[J].現代職業教育，2024（3）：89-92.