AI輔教賦能的C語言逆向任務鏈教學模式探究

摘要：C語言是一門重要的計算機基礎通識課。針對非計算機專業學生，傳統教學常存在知識講解碎片化、缺乏代碼閱讀訓練與課后反饋滯后等問題。為提升教學實效，文章構建了融合任務鏈教學、逆向學習與AI賦能的混合教學模式。任務鏈設計增強了知識結構的連貫性，逆向學習有助于學生在模仿中掌握編程邏輯、查缺補漏，而AI輔助教學則提供了即時反饋與個性化支持，顯著提升了學習效率與學生參與度，為后續課程遷移與綜合能力培養打下基礎。

關鍵詞：C語言；任務鏈教學；逆向學習；AI輔助教學

中圖分類號：TP312" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）24-0132-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

C語言作為一門通用性強、效率高的基礎編程語言，長期以來在非計算機類工科專業中作為公共基礎課廣泛開設。隨著本科教育向應用型人才培養轉型，河南工學院在非計算機類工科專業中開設了C語言課程，以滿足實踐導向的教學需求[1]。在2024—2025學年第2學期，針對河南工學院智能電網241班與電氣工程245班108名大一學生的教學實踐中發現，傳統C語言教學模式存在明顯不足：1） 目前C語言教學多采用“章節式”知識點講授方式，學生普遍反映知識點分散、內容抽象，缺乏整體項目實踐，導致知識難以串聯和遷移；2） 傳統教學過度強調“從零編寫代碼”，卻忽視了代碼閱讀訓練，致使學生難以理解復雜程序，缺乏代碼優化意識；3） 學生在學習C語言過程中，常遇到編譯錯誤、概念模糊或低效編程的問題，許多錯誤只能依靠教師批改或自行調試解決，傳統教學模式難以在課后提供即時反饋，個性化輔導也嚴重不足，導致課后學習效率較低。尤其對于非計算機專業的大一學生而言，課堂教學難以有效激發其主動參與的積極性，嚴重影響了教學效果。

針對以上問題，本文創新性地提出了一種融合任務鏈設計、逆向學習和AI技術的教學模式。任務鏈教學模式源于杜威“做中學”理念[2]，強調在“做”的過程中學習。本研究圍繞C語言知識點設計了一系列邏輯關聯的編程任務，構建情境化任務鏈，引導學生在模擬工程背景中逐步完成學習。為增強任務鏈教學的實效性，本模式在C語言教學中引入逆向學習，采用“先閱讀后編寫”策略，通過優秀代碼賞析與結構解構訓練，幫助學生從程序結果反推實現邏輯，提升其思維深度與代碼優化能力。同時結合Kimi、DeepSeek等AI工具，實現智能提示、錯誤分析與優化建議，彌補了傳統教學在即時反饋和個性化輔導方面的不足[3]。學生在編程過程中可獲得持續支持，教師也能基于AI使用記錄進行有針對性的教學調整。通過任務鏈教學、逆向學習與AI輔教三者融合，構建出“任務驅動—結構理解—智能反饋”的教學閉環，既提升了學生的系統編程能力，又激發了其學習主動性和遷移意識，形成了一種C語言教學的新形態與新特點。

1 情境化任務鏈教學設計

任務鏈教學的設計階段融合案例教學法[4]與學生所學電氣工程專業背景，設計了一組循序漸進的情境化任務鏈。任務從“智能電表基礎數據的輸入與顯示”為起點，逐步拓展至“電量累計與異常數據檢測”，最終完成“完整電能計費系統”的開發[5]。具體任務鏈結構如表1所示。

第一階段任務“電壓監測與輸出”。智能終端每1小時記錄一次電壓，并實時顯示終端便于監控與分析。該任務旨在訓練學生掌握scanf與printf的基本用法，建立“輸入—處理—輸出”的初步程序邏輯框架。具體代碼示例如下：

float voltage;

printf（\"請輸入當前電壓（V）： \"）;

scanf（\"%f\"， amp;voltage）;

printf（\"當前電壓為 %.2f V＼n\"， voltage）;

該示例可以作為逆向學習代碼賞析活動的初始材料。

第二階段任務“電能累計計算”。終端需每小時采集電壓、電流參數，估算功率并累計24小時電能。任務旨在訓練學生掌握for循環與if-else判斷語句，實現基礎電能計算模型。具體代碼如下所示：

float total_energy = 0;

for（int hour = 0; hour lt; 24; hour++）

{

float voltage， current;

printf（\"第%d小時 電壓 電流：\"， hour + 1）;

scanf（\"%f %f\"， amp;voltage， amp;current）;

float power = voltage * current; // 簡化計算

if（power gt; 2200）

printf（\"超負荷！＼n\"）;

total_energy += power; // 每小時進行一次采樣

}

printf（\"總耗電量約為 %.2f Wh＼n\"， total_energy）;

該階段易出現輸入邏輯錯誤，為AI工具代碼糾錯提供典型樣本。

第三階段任務“模塊化編程實踐”。通過將電壓/電流采集與功率計算等重復操作封裝為函數模塊，提升了程序復用性與可維護性。任務旨在訓練學生掌握函數的定義、調用及參數傳遞機制，提升模塊化編程能力。具體代碼示例如下：

float calculate_power（float voltage， float current）

{

return voltage * current;

}

void read_sensor_data（float* voltage， float* current）

{

printf（\"請輸入電壓/電流：\"）;

scanf（\"%f %f\"， voltage， current）;

}

該階段用于AI建議的函數封裝結構訓練，幫助學生理解模塊化優化。

第四階段任務“結構化數據管理系統”。模擬實際電網運行中智能電表采樣與記錄過程，完成數據結構化存儲與文件查詢操作。任務旨在訓練學生掌握結構體、數組及文件讀寫的基本用法，初步建立結構化數據管理的編程思維。具體的代碼示例如下：

struct Reading

{

float voltage;

float current;

float power;

};

struct Reading day_readings[24];

FILE* fp = fopen（\"day_data.txt\"， \"w\"）;

for（int hour = 0; hour lt; 24; hour++）

{

input_reading（amp;day_readings[hour].voltage， amp;day_readings[hour].current）;

day_readings[hour].power = get_power（day_readings[hour].voltage， day_readings[hour].current）;

fprintf（fp， \"%.2f %.2f %.2f＼n\"，

day_readings[hour].voltage，

day_readings[hour].current，

day_readings[hour].power）;

}

fclose（fp）;

該階段提供AI模擬調試場景，強化學生對文件與結構體結合應用的認知。

最終階段，學生須整合前四階段模塊，完成簡化版電能計費與分析系統，實現從語法學習到項目開發的轉化，全面經歷編程知識向系統化應用的實踐過程，該階段用于AI綜合分析反饋與學生遷移能力評估。

本節設計的情境化任務鏈教學模式以“情境—問題—目標”為導向，結合電氣工程專業背景，構建涵蓋C語言核心內容的任務鏈式教學。學生通過實驗報告與反思，形成“任務—實踐—記錄—反思”閉環，提升應用能力。最終開發的電能計費系統可作為后續課程原型，強化跨學科實踐。

2 基于代碼閱讀的逆向學習策略

為加強學生對程序結構與設計邏輯的理解，本教學模式在任務鏈教學的基礎上引入逆向學習法。借鑒班杜拉社會認知理論，強調通過觀察和模仿優秀行為來促進學習內化[6]。學生通過閱讀任務鏈中高質量成果（如電表計費模塊、異常監測模塊等） ，逐步建立編程思維，提升程序結構分析與優化能力。

在課堂實施過程中，教師采用逆向型講解方式：選取一段真實完整可運行的任務鏈代碼（如電表計費、異常監測模塊） 為基礎，帶領學生逐步拆解模塊結構、變量設計與數據流轉邏輯，推導出程序的設計思路與實現過程。學生通過小組協作分析代碼功能塊，識別關鍵流程，提出重構或優化建議，逐步實現從“代碼閱讀”向“自主設計”的能力遷移。逆向學習流程如圖1所示。

同時，每周提供“代碼賞析”與“錯誤診斷”兩個環節，引導學生對一段標準與錯誤代碼進行對比練習，指導學生發現問題并提出改進建議，提升其程序風格認知、代碼審查與重構能力，強化規范編程意識。

3 AI代碼助手的個性化輔導

隨著生成式AI技術的迅猛發展，如何將AI有效融合到實際教學應用中，尤其是程序設計類課程中，已成為推動教育模式變革的關鍵方向。這一探索不僅契合《新一代人工智能發展規劃》的國家戰略部署，也積極響應教育部“人工智能+教育”的頂層設計要求[7]。為進一步提升教學成效，本教學模式引入Kimi、DeepSeek等具有語言理解和代碼分析能力的AI編程輔助工具。在實際編程過程中，學生遇到如指針錯誤、數組越界等常見問題時，可以通過AI工具獲得即時反饋與優化建議，顯著提高問題解決效率。

此外，教學過程中形成了一個“學生問題語料庫”，該語料庫由AI工具自動記錄學生提問內容、代碼片段及反饋情況，教師可定期導出并分類整理。部分班級還鼓勵學生自行標注典型問題，形成師生共建式的知識追蹤機制。教師據此可分析學生的高頻錯誤與知識薄弱部分，精準識別知識短板，制定個性化教學策略，學生亦可在釘釘“問題回顧”中復習歷史難點，實現錯題知識的積累與遷移。通過AI輔助+問題語料庫雙重加持，實現了從即時反饋到過程性診斷、從共性指導到個性賦能的教學閉環，提升了課堂效率，也推動了學習方式的智能化轉型。

為進一步發揮AI工具在C語言教學中的糾錯與引導作用，表2展示了一個基于智能電表開發任務的AI輔助糾錯案例分析表。該案例選自任務鏈第4階段，在學生實際編寫電壓采集程序過程中，出現了數組越界問題。AI工具如Kimi或DeepSeek在自動識別錯誤后提出了修正建議，學生據此完成了代碼優化并增強了調試意識，充分體現了AI輔教在程序編程思維中的積極作用，促進了學生編程技能的遷移應用。

4 教學實踐與評估

4.1 教學過程與組織形式

在本教學模式中，教師不再僅作為知識的傳授者，而是轉變為教學設計者與反饋管理者，全面參與任務鏈構建、學習過程指導與成效評估。教學采用“講授—任務驅動—AI反饋—反思記錄”的混合教學，分階段實施。

學生每完成一階段任務，須提交三類成果：1） 完整的代碼實現；2） 編程過程記錄（包括調試過程與錯誤定位分析） ；3） 自我評價報告（包含學習反思與AI反饋修訂情況） 。教師則依據學生提交內容及AI工具（如Kimi、DeepSeek） 使用記錄，從以下三方面開展綜合過程性評價。

1） 代碼質量與功能實現：是否邏輯正確、結構清晰、功能完整。

2） AI交互與響應分析：學生是否主動使用AI工具、是否采納建議并完成有效修正。

3） 學習過程與反思記錄：調試日志、錯誤分析、任務反思的完整性與深度。

評價方式采用“多維度評分+生成式反饋”機制，既關注任務完成，更重視學習過程中的學生思維能力與遷移能力發展。該機制實現了從“教師單向評價”向“師生協同反饋”的轉變，為構建以數據支撐的精準教學奠定了基礎。

4.2 學生表現與教學反饋

教學實施結果顯示，本教學模式有效提升了學生的編程綜合能力。以2024—2025學年第2學期智能電網241班與電氣工程245班為試點，對比2024年同學院自動化專業使用傳統教學模式的非計算機類班級，兩個試點班級在期末編程機試中的平均成績分別提高13.4%與11.8%，表明融合任務鏈、逆向學習與AI輔教的教學模式在能力遷移與結構化學習等方面具有顯著成效。

為進一步評估教學體驗，通過學習通平臺開展了問卷調查。試點班共發放108份，回收103份，有效回收率為95.4%。問卷涵蓋教學適應度、AI使用效果與學習動機等維度。統計結果顯示，92%的學生認為AI工具提升了調試效率，89%的學生認可“做中學、學中評”的教學方式，83%的學生表示對C語言學習興趣明顯增強。整體反饋表明該模式在提升學習效果、激發學習動機以及優化教學反饋機制方面表現出良好的實踐價值。

4.3 教師反思與經驗總結

從教師視角來看，本教學模式有效緩解了學生基礎差異大帶來的教學壓力。AI工具在答疑與代碼優化中的應用提升了教師輔導學生的效率，任務鏈與逆向學習也為教學方式調整提供了可靠支撐。為評估教學成效，課程設置了三次階段測試與一次閉卷機試，評分標準包括語法正確性、結構完整性與代碼規范性。問卷通過學習通進行發放，采用李克特5級量表，從AI使用體驗、學習動機與教學滿意度等維度進行調查。試點班與對照班成績差異經獨立樣本t檢驗，結果顯示差異具有統計學顯著性（t=6.345，P＜0.001） ，表明本教學模式在提升學習成效方面具有顯著優勢。

教學中也發現部分學生過度依賴AI，從而缺乏獨立判斷能力。對此，后續將引導學生對AI回應進行批判性分析，包括分析邏輯合理性與可執行性，并引入AI答復評分機制，要求學生對AI回答進行評分與簡要解釋，增強其辨別力與反思能力。該模式在提升教學成效的同時，也促進了教師角色由知識傳授者向反饋管理者的轉變，為構建數據驅動的教學優化路徑提供了實踐依據。

5 結束語

綜上所述，融合AI輔教的C語言逆向任務鏈教學模式，針對非計算機專業學生“學不會、不會調、不敢問”等編程學習痛點，構建了“任務驅動—逆向理解—AI反饋—反思優化”的閉環式教學體系，有效提升了教學連貫性、思維深度與學習主動性。

未來將進一步拓展該模式至Java、Python、Spark等課程，構建跨課程任務鏈體系與AI輔教平臺，強化教學數據分析與動態優化機制，持續提升程序設計類課程的適應性與實效性。

參考文獻：

[1] 富雅玲.非計算機類工科專業C語言課程改革設計探究[J].數字技術與應用，2024，42（8）：178-181.

[2] 王藝潔.基于STEAM理念的任務鏈教學模式研究與實踐：以《C程序設計基礎》為例[D].長春：長春師范大學，2022.

[3] 閆慶森，張磊，黃會，等.探索ChatGPT在高等教育課堂中的教學潛力：以“C語言程序設計”課為例[J].大學，2025（8）：99-102.

[4] 孫春云，牛芳，信素丹，等.教學案例法在C語言教學中的應用與探索：圖像打印之for循環[J].數字技術與應用，2023，41（8）：93-95，116.

[5] 李文娟，文銀娟，陳軍，等.項目驅動模式在高職《C語言程序設計》課程教學中的應用[J].軟件導刊，2014，13（12）：194-195.

[6] 湯楠.榜樣教育法在大學生社會主義核心價值觀培育中的運用研究[D].西安：陜西師范大學，2021.

[7] 張偉均.基于生成式人工智能的編程學習反饋策略設計與應用研究[D].廣州：廣州大學，2024.

【通聯編輯：謝媛媛】