摘要：基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索核心目标在于显著增强教学过程的针对性、互动性及最终学习成效的可达性，可有效提升该领域工程教育质量与效率的关键研究方向。基于此，从基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索的现状入手，深入探索基于大数据的电力系统分析个性化教学改革路径。基于此，提出形成以人工智能驱动的个性化学习路径动态生成机制、深度整合产教协同数据平台与教学资源、加强教师智能辅助系统的功能深化与实施路径的建议，以期为基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索提供有益借鉴。

关键词：大数据；电力系统；个性化；教学改革

一、引言

由于高度统一化的教学内容组织模式与标准化进程考核方式，传统电力系统分析课程教学体系在面向规模持续扩大且知识背景与认知能力存在显著差异的学生群体时，难以精准适配每位学习者独特知识基础与动态发展需求的局限性[1]。然而，伴随信息采集、存储与处理技术取得革命性突破，大数据发展为深刻变革这一教学范式提供了前所未有的技术支撑与实现路径[2]，使得持续、精细地捕捉并分析学生行为的个性化教学模式具备了一定可行性[3]。在此背景下，深入探索如何将先进的大数据挖掘技术、人工智能驱动的学习状态诊断方法与自适应推荐算法有机融入电力系统分析课程教学改革的核心架构，从而构建个性化、智能化教学支持环境是当下的研究热点。

二、基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索的机遇

大数据技术的深度应用可通过海量学习行为数据的采集与分析能力突破，可有效重塑电力系统分析课程的教学范式，为基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索提供了基础。首先，各类智能化教学平台通过实时捕获学生在电力系统建模、稳定性计算、经济运行等核心模块中的操作路径、交互频次与认知轨迹，可构建起多维度学习行为数据库，为精准刻画个体知识结构与能力图谱奠定坚实的数据基础。进一步，人工智能算法对上述数据的持续挖掘与模式识别，使得动态生成个性化能力画像并实施针对性教学干预成为可能。

其次，技术融合层面已形成“数据采集-状态诊断-资源推送”的完整闭环体系，使得自适应推荐系统通过解析学生在虚拟仿真实验中的操作特征与错误模式，能够即时推送定制化的理论强化模块与工程训练任务，为基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索提供核心动力。这种基于实时反馈的精准教学机制显著提升了复杂工程概念的传递效率，尤其在潮流计算、故障分析等传统教学难点领域实现了认知瓶颈的定向突破，有利于对学习行为时序规律进行挖掘，进一步优化个体学习路径的动态规划策略，使抽象理论与工程实践需求形成深度耦合。

再次，随着课程架构创新同步推进理论传授与实践训练的立体化融合，探究式实验教学与项目制课程设计正在重构师生互动模式，是基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索的重要途径。具体而言，新型教学体系将新能源并网控制、智能电网优化调度等前沿工程问题转化为阶梯式训练项目，使得学生可依据个人能力图谱选择差异化的实践路径。不仅如此，软硬件协同开发平台的引入，更使个性化学习延伸至电力巡检机器人开发、微网运行控制等综合实践场景，有利于教师通过动态调整项目难度与资源支持策略，系统性强化工程创新能力。

最后，教育数据中台的构建正在打通多源异构数据的整合通道，夯实了基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索发展根基。详细而言，标准化接口与跨系统学习行为可逐步消除不同教学平台间的信息壁垒，大幅提升了状态诊断模型的准确性，为教学策略的动态调优提供科学依据，使得教师群体可通过系统化培训与智能教学辅助工具的开发应用持续增强数据驱动型教学设计能力，共同推动电力工程教育向“精准化、智能化、可持续化”方向深度转型。

三、基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索的实践策略

1.人工智能驱动的个性化学习路径动态生成机制为进一步提升教学能力，各主体应依托海量学习者行为数据与电力专业知识图谱的深度融合分析，以构建人工智能驱动的个性化学习路径动态生成机制，进而实现基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索。学校应持续采集学员在电力系统建模、仿真计算、状态评估等核心模块的交互数据、认知轨迹及能力表现，并通过机器学习算法精准识别其知识掌握程度、技能短板及学习偏好特征，进而动态调整课程内容深度、实训项目难度及资源推荐序列。除此之外，教师还应建立“学习目标-能力差距-最优路径”的智能映射模型，确保每位学员获得与其当前认知水平和职业发展目标高度契合的渐进式学习方案，以此实现基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索。

2.产教协同数据平台与教学资源的深度整合

各主体应打通电力企业与教育机构间的数据壁垒，构建统一的数据标准与安全共享框架，进而实现产教协同数据平台与教学资源的深度整合，以此实现基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索。一方面，学校应集成电网运行监测数据、设备故障案例库、调度操作日志等真实工业场景数据流，并将其转化为可支撑教学实践的仿真训练项目、可视化分析工具及决策推演案例。另一方面，学校应开发智能语义解析引擎，将产业端的非结构化工程数据自动匹配至教学知识体系中的理论节点，形成“产业问题-理论原理-解决方案”的闭环资源链，使教学内容实时反映智能电网发展的前沿动态与复杂挑战，以此实现基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索。

3.教师智能辅助系统的功能深化与实施路径

为全面提升学生能力，各主体应聚焦于为电力专业教师提供覆盖教学全流程的认知增强工具与决策支持能力，以此实现基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索。学校应集成课程设计优化建议模块，依据历史教学效果数据及行业技能需求变化，自动生成适配新型电力系统分析要求的教学目标清单与实践任务拓扑，以此实现基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索。不仅如此，学校还营造支持教师进行教学反思、资源迭代与科研反哺的智能协同环境，全面提升复合型电力人才培养的精准性与时效性，进而实现基于大数据的电力系统分析个性化教学改革探索。

四、结语

基于大数据的电力系统分析个性化教学改革标志着工程教育范式从经验驱动向数据驱动的根本性转型，其核心价值在于通过人工智能驱动的学习路径动态生成机制实现教学资源供给与学生认知发展曲线的精准匹配。未来改革需持续深化教育神经科学与电力工程领域的跨学科融合，进一步打通工业大数据与教学知识库的语义级交互通道，持续推动电力系统分析课程向精准化、自适应化、可持续化的高阶形态演进，为能源转型背景下的工程教育创新提供可复制的实践框架。

参考文献

[1]鲍聪.智能技术在电力系统及综合能源系统中的应用[J].电子技术，2024，（53）：312-313.

[2]庞瑞芝，李倩楠.超大规模市场、数字技术与新质生产力[J].学术界，2024，（04）：25-40.

[3]李文磊.工程认证及新工科背景下电气类专业课程体系与教学内容优化研究[J].浙江工商职业技术学院学报，2024，（04）：24-29.

田树耀，1983.10，男，汉族， 河北省沧州市，博士，副教授，研究方向：图像处理、压缩感知、设备监测