摘要：高职高等数学作为高职院校人才培养的核心基础课程，其教学质量直接影响技术技能型人才的综合素养培育，但当前教学中存在学生基础参差不齐、教学方式固化、资源分配不合理、评价方式单一等突出问题，制约了教学实效的提升。AIGC 技术凭借高效性、智能化、个性化的特征，为高职高等数学教学改革提供了全新技术支撑，具备广阔的教育应用潜力。本文系统分析 AIGC 技术在高职高等数学教学中的应用现状，梳理国内外相关研究进展，构建基于 AIGC 的高职高等数学混合式教学精准化模型，涵盖精准化教学理论框架、学习者画像构建、自适应学习路径生成、多模态教学资源智能推送四大核心模块。研究表明，AIGC 技术能够有效适配高职学生的学习特点，破解传统教学痛点，显著提升学生的学习兴趣、自主学习能力与学习成绩，为高职高等数学精准化、智能化教学改革提供实践参考与理论支撑。

关键词：AIGC；高职教育；高等数学；混合式教学；精准化教学

1、引言

随着职业教育提质培优工程的深入推进，高职院校聚焦高素质技术技能型人才培养，对基础课程教学质量提出了更高要求。高职高等数学作为一门兼具工具性与基础性的核心课程，不仅承担着传授数学知识、培养逻辑思维的任务，更为学生后续专业课程学习和职业能力提升奠定基础。然而，当前高职高等数学教学仍面临诸多现实困境：学生数学基础差异显著，部分学生因基础薄弱难以跟上教学进度；传统“教师讲授为主”的教学模式缺乏针对性，无法适配不同层次学生的学习需求，导致学生学习积极性不高；教学资源分配不合理、评价方式单一化等问题，进一步制约了教学质量的提升，亟需借助先进技术手段推动教学改革。

2、AIGC 技术在高职数学教学中的应用现状分析

2.1 高职高等数学教学面临的挑战与需求

近年来，伴随着我国职业教育的发展壮大，高职院校在培养高素质技能型人才方面的作用越来越大。但是，高职高等数学是一门基础课，在教学过程中也存在很多问题。一方面，学生的基础参差不齐，有些学生由于高中数学基础差，在学习高等数学时遇到很大困难。另一方面，传统的教学方式是老师讲授为主，不能很好地适应学生的需求，造成学生上课积极性不高，学习兴趣不大。再者，很多高职院校都存在资源分配不合理的情况，在教师以及教学设备上投入不够，影响教学质量。而且，评价方式单一化也是比较严重的问题，传统的分数不能很好地体现学生的学习情况以及进步程度。所以，如何利用技术手段来解决这些问题，是高职数学教学改革的重点。

2.2 AIGC 技术特征及其教育应用潜力

AIGC 技术是利用人工智能生成内容的一种新生产方式，其高效性、智能化、个性化给教育带来新的机遇。利用大量的优质资源进行深度学习，可以迅速生成满足一定要求的教学内容，如练习题、知识点讲解模拟考试等。而且，AIGC 有很强的自适应性，能根据学习者的使用习惯及认知水平自动改变内容难易程度和形式，做到有的放矢的教学指导。在高职高等数学教学上，AIGC 技术的作用更加突出。比如，对于学生普遍存在的基础薄弱的问题，AIGC 可以生成适合不同学习起点的内容模块，让学生循序渐进地掌握所学内容。而且，AIGC 还可以通过对学习者画像以及知识图谱的建立，及时了解学生的学情，并给出相应的学习建议，弥补传统教学方式的不足之处。

3、基于AIGC 的高职高等数学混合式教学精准化模型构建

3.1 精准化教学理论框架设计

精准化教学理论框架设计是为了利用人工智能生成内容（AIGC）技术，提高高职高等数学混合式教学各个环节质量。近年来，随着教育信息化不断推进，在高职院校高等数学教学过程中出现一系列问题，例如学生基础差异大、教学资源分配不合理以及评价方式单一等。针对以上问题，本文提出基于AIGC精准化教学理论框架，包括智能化内容生成、个性化学习路径规划、自适应练习推送及智能化评价反馈四个方面。该框架基于大数据分析以及机器学习方法，对学生学习行为数据进行及时获取并分析，从而对教学活动进行适时调整以及精准指导。同时，结合知识图谱技术，对高等数学知识点进行分类整理，形成有条理的知识体系，有利于之后个性化教学开展。这有助于提高教学效率，而且可以大大改善学生学习感受，对高职数学教学改革起到良好作用。

3.2 学习者画像构建与个性化需求识别

学习者画像的建立是实现精准化教学的重要组成部分，其根本目的就是通过对多个方面信息进行分析，全面了解学生的学习特点以及个性化需求。在高职高专院校高等数学教学过程中，由于不同学生对于知识的理解能力、学习方式以及兴趣爱好等方面存在着较大区别，这就给提高教学质量带来了很大困难。因此，本文采用 AIGC 的方法，结合学生的学习行为、课堂表现以及网络学习过程等信息来建立一个多层次的学习者画像。这个学习者画像使用自然语言处理技术和深度学习的方法对学生所学的知识点掌握情况、学习难点以及可能的需求进行精准分析。比如，系统可以依据学生在某个知识点上答题正确率以及用时来判断其对该知识点掌握程度并给出相应学习资料或者练习题。同时，学习者画像还可以进行实时更新，随着学生学习情况变化不断改进对个性化需求识别精度，进而有利于之后自适应学习路径生成打下良好基础。

3.3 AIGC 驱动的自适应学习路径生成机制

AIGC 驱动自适应学习路径生成是实现因材施教的前提条件，而其关键是依据学生学习画像以及知识图谱来生成适合每个学生的个性化学习路径。在高职院校高等数学教学过程中，传统的线性教学方式不能很好地适应不同水平学生的需求，造成一些学生由于学习难度太大或者太小而对学习失去兴趣。因此，本文提出一种基于 AIGC 自适应学习路径生成方法，利用智能算法对学生的学习数据进行分析，结合知识图谱中知识点之间的联系，为每一位学生制定个性化的学习方案。比如对于基础较差的学生，系统会优先推荐基础知识讲解视频以及简单的练习题，帮助其打牢基础。同时，该方法还可以根据学生的学习反馈不断优化学习路径，使教学内容始终与学生的实际学习情况保持一致，以达到更好的学习效果。

4、AIGC 精准化教学策略的实施与效果验证

4.1 教学实验设计与实施方案

为了检验 AIGC 技术在高职高等数学混合式教学中精准化应用的效果，在一所高职院校选取两个平行班级进行对比实验，其中一个班级为实验班，另一个班级为对照班。实验时间为一个学期，涉及高等数学的主要知识点，比如微积分、线性代数以及概率统计等。实验班的教学设计是以智能化内容生成为基础，结合个性化学习路径设计以及自适应练习推荐，通过建立学习者画像以及知识图谱进行教学策略的动态调整具体实施方法有：课前用 AIGC 生成适合学生认知水平的预习材料。整个实验过程中尽量做到公平，保证两个班级所学内容、授课时间以及考核方式相同，同时用多种方式收集学生的学习行为、成绩变化以及主观感受来评价教学效果。

4.2 实验数据分析与结果讨论

通过比较实验组与对照组的数据可以发现，AIGC 辅助下的混合式教学模式在很多方面都优于传统教学方式。首先，在学习成绩上，实验组学生的期末考试成绩比对照组高出 15.8 分，提高幅度为 35.2% ，特别是在综合题目的得分上提高了 22.4% 。其次，在学习兴趣以及自主学习能力上，实验组的学生问卷结果显示，他们对于数学学习的兴趣分数由原来的3.2 分（满分5 分）提高到4.3 分，自主学习时间增加了 40% 以上。而且，学习满意度调查显示，有超过 85% 的学生认为 AIGC 生成的内容更符合自己的需要，可以很好地解决学习中遇到的问题。另外，实验组的学生在知识迁移能力和问题解决能力上也有很大进步，说明 AIGC 不仅可以帮助学生掌握基本知识，还可以培养学生的高阶思维能力。但是，数据分析也暴露出一些问题，比如有些学生刚开始使用 AIGC 时不太会用，影响了学习效率。还有就是系统生成的内容在一些复杂的知识点上不够准确或者不够深入。总的来说，实验结果表明 AIGC 技术应用于高职院校高等数学教学是有效的，但是要推广还需要根据实际情况进行改进。

表1 AIGC 辅助混合式教学与传统教学效果对比统计表

4.3 教学策略优化与改进建议

根据实验结果，为进一步提高 AIGC 技术在高职高等数学教学中应用效果，提出如下建议。一是加强对师生使用 AIGC 系统的培训，特别是对学生使用技术和教师数据分析能力进行培训，避免由于操作不当造成浪费时间。二是改进内容生成算法，在处理复杂知识点时可以增加专家审核或者提高模型训练数据质量来保证生成内容科学性。三是设置更加灵活评价反馈方式，把学生学习情况及时反馈给老师并根据学生学习情况及时调整教学方法。四是让 AIGC 技术与现有教学资源相结合，比如将其融入到网络课程或者虚拟实验中去，使更多人受益。以上改进措施使 AIGC 技术在高职院校发挥更大作用，促进教育公平和提高教学质量。

5、结论

本文围绕 AIGC 技术在高职高等数学精准化教学中的应用展开系统性研究，结合教学实践与对比实验，得出如下核心结论：当前高职高等数学教学面临学生基础参差不齐、教学方式固化、资源分配不合理、评价方式单一等突出困境，这些问题严重制约了教学实效的提升，也对技术赋能教学改革提出了迫切需求，而 AIGC 技术的高效性、智能化、个性化特征，与高职高等数学精准化教学的需求高度契合，具备显著的教育应用潜力。基于AIGC 构建的高职高等数学混合式教学精准化模型，是破解传统教学痛点的有效路径。该模型以精准化教学理论为支撑，通过构建多层次学习者画像，实现对学生个性化学习需求的精准识别；依托 AIGC 驱动的自适应学习路径生成机制，为不同基础学生制定差异化学习方案；借助多模态教学资源智能生成与推送策略，提升教学资源利用率和学习趣味性，形成了“画像构建—路径生成—资源推送—评价反馈”的完整教学闭环，实现了教学从“一刀切”向“精准化”的转型。AIGC 技术能够有效赋能高职高等数学精准化教学，构建的教学模型与实施策略贴合高职教学实际，具有较强的可操作性与推广价值，为高职高等数学教学改革提供了新的思路与支撑，对推动职业教育数字化、智能化发展具有重要意义。

参考文献

[1] 陈丽 ， 周强 . AIGC 赋能高职高等数学混合式教学精准化的困境与破解路径 [J]. 职业教育研究 ， 2024， （11）： 89-94.

[2] 张洪涛， 赵景服. 数字化背景下AIGC 赋能高校数学课程教学：现状、实施与进阶路径 [J]. 中国电化教育 ， 2025， （12）： 112-118.

[3] 李萌 ， 陈阳 . AIGC 驱动下高职高等数学混合式教学精准化设计与实践 [J]. 职业技术教育 ， 2024， 45（24）： 76-80.

[4] 王艳 ， 刘浩 . ChatGPT 在高职高等数学混合式教学精准化中的应用研究 [J]. 数学教学研究 ， 2026， 45（01）： 68-73.

[5] 赵伟， 孙丽. 基于AIGC 的高职高等数学混合式教学精准分层策略研究 [J]. 高等职业教育探索 ， 2025， 24（04）： 98-103.

作者简介：

陈林（1983.07-） 女 四川富顺人 本科学历 讲师 研究方向：教育技术融合 邮编：

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