沈阳航空航天大学把教育数字化转型作为推动教学工作的重要引擎，从教、学、管、评等各方面，全方位推动数字化、智慧化创新改革和应用实践。理学院更是把数字化转型作为发展契机，全面推动教育教学改革与创新。
理学院肩负着全校工科专业数学等基础课程的教学工作和两个专业的人才培养工作，现拥有国家/省级一流课程2/21门。《高等数学》作为理学院推动教学改革的核心课程，至2006年获评省级精品课以来，2014年通过精品课复评，2021年入选首批省级一流课程和省数字化资源共享课程，近年，持续推动数字课程建设，向智慧课程深度蜕变。2025年3月，理学院凭借深厚的学科积淀与创新意识，正式发布基于DeepSeek大模型的“沈航智数”高等数学AI辅助教学系统，在人工智能与高等教育深度融合的道路上迈出了坚实的一步，为培养高素质特色人才注入创新动力。
图1 “沈航智数”教学系统
一、AI驱动，开启智慧教学新篇章
智慧课程建设以知识图谱为基础，以问题导向重构教学场景，推动个性化学习与智能教学的深度融合。“沈航智数”系统通过模型、引擎、应用三层解耦架构，实现教学过程与DeepSeek为主的AI大模型之间的高效整合与灵活调用，与学校原有一体化教学平台的无缝融合，教师在不改变教学习惯的情况下即可调用AI功能，实现了无感的智能升级。
图2 课程知识图谱
智慧课程以个性化学习为核心，在个性化评价基础上，动态生成学生的学习路径，并通过将复杂数学问题拆解为可视化步骤，逐步构建“数学推导+工程实践”的双轨训练模式。构建起在线平台进行课前预习和知识传授，课堂增加讨论、答疑和实践时间，AI系统辅助增强课堂互动性和学生参与度，通过增强数据驱动的个性化学习，提升教学过程效果。
“沈航智数”系统集成了多种智能教学工具。为学生构建了全天候在线智能学伴，可对学生随时提出的基础或拓展性问题进行解答和反馈。通过智能引导的交互式对话过程，激发学生主动思考，自然延伸知识点关联，培养学生的自主探索能力。智能课件提供数学模型的动态演算过程，智能助教支持作业批改与学情分析，智能备课能够辅助生成教学资源，教师还可预设教学指令，实现分层学习任务推送与作业强化训练，为个性化学习和教学提供了全方位的支撑。
图3 24小时智能学伴
二、AI赋能，从知识传递到能力跃升
结合理学院持续积累的教学改革经验和成果，在《高等数学》课程与AI大模型等技术深度融合的智慧化建设中，在教学模式等三方面实现了突破。
混合式教学模式突破时空限制。采用AI学伴与数字人教师的协同支持，实现教学场景重构。课前 AI 学伴完成基础内容预习，课中数字人教师进行重难点精讲，课后智能题库生成定制化训练方案。这种教学模式创新，使得课堂时间从知识传授转向高阶思维培养，有效提升了学生的参与度与自主学习能力，为教学改革提供了可复制的范例。
图4 课前伴学
“沈航智数”让教学精准科学。建立学生画像能力与学情预警机制，通过学习行为数据挖掘，精准定位知识薄弱环节与学习习惯特征。另外，通过实时监测学生的学习进度、参与度等关键指标，预测潜在学习风险，为教师分层教学和教学策略优化提供建议和数据支撑，为学生推送个性化学习方案，形成“数据采集-诊断分析-干预改进”的教学闭环。
图5 学生学习数据总览
特色资源建设服务专业需求。“沈航智数”将高等数学知识与专业领域具体场景和典型案例相关联，使学生从专业的视角直观理解抽象数学概念的工程应用，从而激发学习兴趣，提升学习动力，增强知识迁移与应用能力，为学生的专业学习和创新发展奠定坚实的数学基础。
三、展望未来，构建AI教育新生态
理学院借助大模型的时代机遇，开展的《高等数学》智慧课程建设，不仅是AI技术的创新应用，更是教学理念的升级，我们认为“当AI承担了重复性工作，课堂将回归思维碰撞的本质。未来，课堂将是批判性思维与创新能力培养的主阵地。”
AI技术是“教学助手”，不是“替代者”。今后，学院将进一步探索AI赋能的协同教学模式，在保持数学思维训练核心地位的基础上，全面而深入的应用现代教育教学手段，提升基础课程的两性一度和教学效果，实现规模化培养和个性化发展的融合统一。
目前理学院已将AI辅助系统拓展至大学物理、线性代数、概率论与数理统计等基础课程，并与学校航空宇航科学、控制工程等学科专业开展广泛协作。预计2025年秋季学期，系统将新增“航空航天问题库”，并开发基于虚拟仿真的教学场景，为学生提供更加丰富、立体的学习体验。
让我们共同期待、共同努力，在AI的助力下，基础课程教学实现教学新模式、育人新路径。数智时代，沈阳航空航天大学正以“智能+”为引擎，持续、深入的迭代推动专业教育的高水平创新和高质量发展。
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