摘要： 随着人工智能技术的飞速发展，其在教育领域的应用日益广泛且深入。本文聚焦于概率论与数理统计课程，深入探讨如何借助人工智能实现教学创新，以满足学生个性化学习需求。通过分析人工智能在教学资源生成、学习路径规划、学习效果评估、授课以及课程考核过程中的创新等方面的应用，阐述其为该课程教学带来的变革，为推动教育教学改革提供有益参考。

关键词：人工智能；概率论与数理统计；教学创新；

一、引言

在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度重塑着各个领域，教育也不例外。概率论与数理统计作为高等院校理工科和经管类的重要公共基础课程，不仅为学生后续专业课程的学习奠定基础，更是培养学生数据分析能力、逻辑思维能力以及解决实际问题能力的关键课程。然而，传统的概率论与数理统计教学模式在面对学生多样化的学习需求时，逐渐暴露出一些局限性。人工智能技术的引入，为解决这些问题提供了新的思路和方法，有望实现教学创新，促进学生个性化学习的发展。 在国内外，已经有许多成功应用人工智能技术于教育的案例。例如，一些智能学习平台利用人工智能算法，根据学生的学习历史、答题情况等数据，为学生精准推送个性化的学习内容和练习题目。

二、概率论与数理统计课程教学现状及问题

传统的概率论与数理统计教学，通常以教师讲授为主，教师在课堂上通过板书、PPT 等方式展示教学内容，学生则主要通过听讲、记笔记、做练习题来学习。这种教学模式注重知识的系统性和逻辑性传授，强调理论推导和公式应用。 然而，这种传统教学模式面临着诸多挑战。一方面，学生个体在学习能力、学习风格、知识基础等方面存在较大差异，统一的教学内容和进度难以满足每个学生的需求，导致部分学生跟不上教学节奏；另一方面，概率论与数理统计课程具有较强的理论性和抽象性，一些概念和定理理解起来较为困难，传统教学方式可能使学生感到枯燥乏味，缺乏学习兴趣此外，随着时代的发展，课程内容需要与时俱进，融入更多与实际应用相结合的案例，尤其是与人工智能、大数据等前沿领域相关的内容，但传统教学在这方面的更新速度相对较慢。

三、人工智能赋能概率论与数理统计教学创新

1、 智能生成教学案例及素材

人工智能可以根据课程知识点和教学目标，从海量的实际数据和案例中筛选、生成适合教学的案例及素材。例如，在讲解概率分布时，人工智能可以生成与当下热门的电商销售数据、交通流量数据等相关的案例，让学生通过分析这些实际数据来理解不同概率分布的特点和应用场景。同时，还可以根据学生的专业背景和兴趣爱好，定制个性化的教学案例，如为计算机专业的学生生成与图像识别、机器学习算法相关的概率统计案例，为经管类专业的学生生成与市场分析、风险评估相关的案例。

2、课程思政素材的智能挖掘与融入

在课程思政理念的指导下，人工智能能够从丰富的文本、影像等资源中智能挖掘与概率论与数理统计课程相关的思政素材，并将其巧妙地融入教学内容中。比如，通过分析历史上著名的统计学家在研究过程中所展现的严谨科学态度、创新精神以及社会责任感等案例，培养学生的科学素养和价值观。同时，利用人工智能对时事热点的分析，挖掘其中蕴含的概率统计知识和思政元素，如对公共卫生事件中的疫情传播模型分析，既让学生掌握相关知识，又引导学生关注社会问题，增强社会责任感。

3、个性化学习路径推荐

通过学习通平台数据的统计，对于基础薄弱的学生，可以推荐从基础知识巩固开始，逐步深入学习的路径，如先强化对概率基本概念的理解，再学习简单的概率计算方法，最后接触复杂的概率模型；对于学习能力较强、学有余力的学生，则可以推荐拓展性的学习路径，如引导其学习概率论与数理统计在前沿领域的应用，参与相关的科研项目或实践活动等。同时，在学生学习过程中，动态调整学习路径，确保学习路径始终符合学生的实际情况。

4、授课与课程考核的创新实践

在授课环节，课程组进行了多方面创新。一方面，更新了 PPT内容，融入了更多前沿知识和实际案例，增强了教学内容的吸引力和实用性。另一方面，在课堂中插入某些知识点的实验演示，如高尔顿钉板实验，通过实验演示，将抽象的正态分布概念转化为生动的视觉体验，学生可以亲眼观察到小球下落形成的分布曲线与正态分布的吻合，加深对知识点的理解和记忆，激发学习兴趣。

在课程考核方面，设计了新的考核方式，将平时成绩考核分为两部分。第一部分占比 50% ，共计 20 分，包含 5 次章节测试，每次 4 分；同时将 8 次作业成绩的平均分以及出勤情况作为重要权重纳入考核，综合评估学生在课程学习过程中的阶段性知识掌握和学习态度。第二部分同样占比 50% ，共计 20 分，要求学生完成分组作业，该分组作业分为三个部分：一是积极回答和探讨学习通讨论区的问题，培养学生的互动交流能力和对知识点的深入思考；二是选取某一章内容，完成知识图谱的编写，强化学生对知识体系的梳理和构建能力；三是完成一篇事先拟定题目的论文，提升学生运用所学知识解决实际问题和学术研究的能力。这种新的考核方式，突破了传统考核过于侧重期末一次性考试的局限，更加注重对学生学习过程的全面评价，以及对学生综合能力的培养。

四、结论与展望

人工智能技术为概率论与数理统计课程的教学创新和学生个性化学习提供了强大的支持。通过智能生成教学资源、精准规划学习路径以及科学评估学习效果，能够有效解决传统教学模式中存在的问题，满足学生多样化的学习需求，提高教学质量和学生的学习效果。

未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，其在概率论与数理统计教学中的应用将更加深入和广泛。一方面，人工智能将能够生成更加丰富、高质量的教学资源，包括虚拟现实、增强现实等沉浸式教学内容，为学生提供更加生动、直观的学习体验；另一方面，人工智能与教育的融合将催生更多新的教学模式和学习方式，如基于人工智能的混合式教学、协同学习等。未来的人工智能教育应用将更加注重为每个学生提供平等的个性化学习机会，推动教育教学改革不断向前发展。

参考文献：

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[2] 李明，陈晓。基于项目式学习的概率论与数理统计教学改革 [J]. 大学数学，2022, 38 (05):32- 37.

[3] 张宇，刘思。人工智能时代概率统计课程的重构路径 [J]. 中国大学教学，2023 (06):56- 61.

基金项目：

本研究为 2024 年高等学校大学教学研究与发展中心教学改革项目 “ 知识传授与立德树人融合贯通的新工科大学数学课程教学改革与实践研究” 成果之一，项目编号：CMC20240607。

本研究为 2024 年黑龙江省教育科学规划课题项目 “ 基于新质生产力发展的高等教育“ AI+X ” 交叉学科范式变革与人才培养策略研究” 成果之一，项目编号：GJB1424287。

本研究为2024年哈尔滨信息工程学院教学（管理）改革项目“ 人工智能技术融入概率论与数理统计课程建设与教学方法的创新实践研究” 成果之一，项目编号：X JGZ2024010。