基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究课题报告

基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究课题报告目录一、基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究开题报告二、基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究中期报告三、基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究结题报告四、基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究论文基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究开题报告一、课题背景与意义

在高等教育数字化转型的浪潮下，数学建模作为连接理论与实践的桥梁，其教学成效直接关系到学生创新思维与解决复杂问题能力的培养。然而，传统数学建模教学模式长期面临三重困境：教师单向灌输导致学生主体性缺失，抽象理论与实际应用脱节削弱学习兴趣，规模化教学与个性化需求矛盾凸显教学瓶颈。尤其当学生面对开放性建模问题时，往往因前期知识储备不足、思维路径单一而陷入“无从下手”的困境，教师亦因精力有限难以针对每个学生的认知差异提供精准指导。这一系列痛点，迫切需要借助技术赋能与模式创新实现突破。

生成式人工智能的崛起为教育变革注入新动能。以ChatGPT、MidJourney为代表的生成式AI工具，凭借其强大的自然语言理解、逻辑推理与内容生成能力，已展现出在知识传递、思维启发、个性化辅导等方面的独特优势。当技术赋能遇上教学需求，翻转课堂所倡导的“课前自主学习—课中深度互动—课后拓展应用”理念，恰好为AI技术的落地提供了适配场景。课前，AI可生成定制化学习资源，辅助学生构建知识框架；课中，通过实时交互式问题解决，激发学生批判性思维；课后，基于学习数据的动态反馈，助力教师优化教学策略。二者的融合，有望破解传统教学中“以教为中心”的积弊，构建“以学为中心”的智慧教学生态。

从理论层面看，本研究将生成式AI的技术特性与翻转课堂的教学逻辑深度融合，探索“技术—教学—学习”三元协同的新范式，丰富教育数字化转型的理论内涵；从实践层面看，研究成果可为高校数学建模教学改革提供可操作的路径参考，提升学生从“被动接受”到“主动建构”的能力跃迁，培养适应智能时代需求的复合型人才。这一探索不仅是对数学建模教学方法的革新，更是对教育本质的回归——让技术服务于人的成长，让学习真正成为一场充满探索与创造的旅程。

二、研究内容与目标

本研究聚焦“生成式AI赋能的翻转课堂”在数学建模教学中的核心问题，构建“技术适配—模式重构—效果验证”三位一体的研究框架。具体研究内容包括以下四个维度：

其一，生成式AI与数学建模教学的适配性分析。深入剖析数学建模教学的知识图谱与能力培养目标，明确生成式AI在“问题抽象—模型构建—算法设计—结果验证”全流程中的功能定位。重点研究AI如何通过案例库生成、逻辑链拆解、可视化工具辅助等方式，降低学生的认知负荷，同时规避技术依赖导致的思维惰性风险，构建“AI辅助—主导思维”的协同机制。

其二，基于生成式AI的翻转课堂教学模式构建。以“课前—课中—课后”为时间轴，设计各环节的教学流程与师生角色定位。课前阶段，AI根据学生认知水平推送个性化预习任务（如基础概念微课、简单案例拆解），并实时答疑；课中阶段，以真实建模问题为驱动，教师引导小组研讨，AI提供多路径解题思路与跨学科知识链接，辅助学生完成模型迭代；课后阶段，AI生成个性化拓展任务与能力评估报告，教师基于数据反馈调整教学策略。

其三，教学资源与工具的开发。依托生成式AI平台，构建动态更新的数学建模教学资源库，包括案例库（覆盖工程、经济、环境等多领域）、习题库（难度分级、自动生成）、可视化工具（支持模型动态演示与结果分析）。同时，设计AI辅助的学习评价量表，从“知识掌握度”“模型创新性”“团队协作力”等维度实现过程性评价与终结性评价的融合。

其四，教学效果的实证检验与优化。选取高校数学建模课程作为实践样本，通过实验班与对照班的对比分析，评估学生在建模能力、创新思维、学习主动性等方面的差异。结合问卷调查、深度访谈与学习行为数据分析，识别模式运行中的瓶颈（如AI生成内容的准确性、师生交互的深度），形成“设计—实践—反思—优化”的闭环迭代机制。

总体目标为：构建一套具有普适性与可操作性的“生成式AI+翻转课堂”数学建模教学模式，形成包含教学设计指南、资源库、评价工具在内的完整解决方案，为同类课程改革提供实践范例。具体目标包括：明确生成式AI在数学建模教学中的应用边界与实施路径；开发适配翻转课堂需求的AI辅助教学工具包；通过实证数据验证该模式对学生高阶思维能力培养的有效性；提炼可推广的教学经验与理论启示。

三、研究方法与步骤

本研究采用“理论建构—实践探索—实证优化”的研究逻辑，综合运用文献研究法、行动研究法、案例分析法与混合研究法，确保研究的科学性与实践性。

文献研究法是理论建构的基础。系统梳理国内外生成式AI教育应用、翻转课堂实践、数学建模教学改革的相关文献，通过关键词聚类与主题分析，识别现有研究的空白点（如AI与翻转课堂在数学建模中的融合机制、技术伦理风险等），明确本研究的创新方向与理论依据。

行动研究法贯穿实践探索全过程。以高校数学建模课程为实践场域，研究者与一线教师组成协作团队，遵循“计划—行动—观察—反思”的循环路径：第一阶段，基于前期调研设计初步教学模式与教学资源；第二阶段，在小范围内开展教学实践，记录师生行为数据与学生反馈；第三阶段，根据实践效果调整模式细节（如AI生成内容的难度梯度、课堂研讨的组织形式），逐步优化实施方案。

案例分析法用于深度挖掘典型经验。选取教学实践中的成功案例（如学生通过AI辅助完成复杂模型的创新构建）与失败案例（如因AI误导导致的模型偏差），从技术适配、师生互动、问题设计等维度进行多角度分析，提炼可复制的经验与需规避的风险，为模式优化提供具体依据。

混合研究法则整合量化与质性数据。量化方面，通过前后测成绩对比、学习平台行为数据统计（如AI交互频次、资源下载量），分析模式对学生学习效果的影响；质性方面，通过半结构化访谈（了解师生对AI辅助的主观体验）、课堂观察记录（捕捉互动质量与创新思维表现），深入解释数据背后的深层原因，形成“数据支撑—经验提炼—理论升华”的研究闭环。

研究步骤分三个阶段推进：

准备阶段（第1-3个月）：完成文献梳理与理论框架构建，设计调研工具（问卷、访谈提纲），选取2-3所高校作为实践基地，与一线教师共同组建研究团队。

实施阶段（第4-10个月）：开展第一轮行动研究，在实验班实施基于生成式AI的翻转课堂教学，收集量化数据（成绩、行为日志）与质性数据（访谈记录、课堂观察笔记）；进行案例分析，总结初步经验并调整模式；启动第二轮行动研究，扩大实践范围，检验模式的稳定性与有效性。

四、预期成果与创新点

本研究旨在通过生成式AI与翻转课堂的深度融合，破解高校数学建模教学中的现实困境，预期将产出理论、实践与工具三维度的研究成果，并在教育模式、技术适配与评价机制上实现创新突破。

在理论成果层面，将构建“生成式AI赋能翻转课堂”的教学理论框架，明确“技术支持—教师引导—学生主体”三元协同的作用机制，揭示AI技术在数学建模教学全流程中的功能边界与实施路径，形成《生成式AI支持下数学建模翻转课堂教学模式研究》理论报告，填补现有研究中AI技术与特定学科教学模式融合的理论空白。同时，提炼“AI辅助思维训练”的教学原则，提出“问题驱动—AI启发—模型迭代—反思优化”的四阶教学逻辑，为智能时代数学建模教学的理论创新提供支撑。

实践成果将聚焦可操作的教学模式与资源体系。开发《基于生成式AI的数学建模翻转课堂教学指南》，涵盖课前AI资源推送设计、课中研讨组织策略、课后动态反馈机制等具体实施方案，为一线教师提供“拿来即用”的操作手册。构建动态更新的数学建模教学资源库，包含多领域案例库（如工业优化、疫情传播、生态保护等真实场景）、难度分级习题库（支持AI按学生认知水平自动生成）、可视化工具包（实现模型动态演示与结果对比分析），资源库将具备“智能适配”特性，可根据教学需求实时更新内容。此外，形成《生成式AI辅助数学建模学习评价量表》，从“知识迁移能力”“模型创新性”“团队协作效能”“技术素养”四个维度设计评价指标，实现过程性评价与终结性评价的融合，破解传统评价中“重结果轻过程”的局限。

创新点体现在三个方面。其一，教育模式创新：突破传统“教师讲授—学生接受”的单向传递模式，构建“AI辅助自主学习—教师引导深度研讨—数据驱动精准反馈”的闭环生态，将生成式AI定位为“思维激发者”而非“知识替代者”，通过AI提供的多路径解题思路、跨学科知识链接与逻辑链拆解工具，培养学生从“被动接受”到“主动建构”的能力跃迁，解决数学建模教学中“抽象理论与实际应用脱节”的核心痛点。其二，技术适配创新：针对数学建模教学的特殊性，提出“AI生成内容—教师审核优化—学生批判性吸收”的三级质量保障机制，规避AI生成内容的准确性风险；开发“AI+教师”协同备课工具，支持教师快速生成个性化教学任务、预测学生认知难点，提升教学设计的精准度与效率，破解规模化教学与个性化需求的矛盾。其三，评价机制创新：依托AI技术实现学习数据的实时采集与分析，构建“知识掌握度—思维活跃度—协作贡献值”三维评价模型，通过学习行为数据（如AI交互频次、问题修改次数、小组讨论贡献度）动态反映学生的学习过程，使评价从“终结性判断”转向“发展性引导”，为学生的个性化成长提供数据支撑。

五、研究进度安排

本研究周期为18个月，分为准备阶段、实施阶段、总结阶段三个阶段，各阶段任务与时间节点如下：

准备阶段（第1-3个月）：完成文献系统梳理与理论框架构建，通过CNKI、WebofScience等数据库检索生成式AI教育应用、翻转课堂实践、数学建模教学改革相关文献，运用CiteSpace进行关键词聚类与主题分析，识别研究空白点，明确本研究的理论创新方向。同时，设计调研工具（包括教师访谈提纲、学生学习体验问卷、课堂观察记录表），选取3所不同层次的高校（重点本科、普通本科、应用型本科）作为实践基地，与一线数学建模教师组建协作研究团队，明确分工与职责。

实施阶段（第4-12个月）：分两轮开展行动研究。第一轮（第4-7个月）：基于前期调研设计初步教学模式与教学资源，在2所高校的数学建模课程中开展小规模实践，每校选取1个实验班（30人）与1个对照班（30人）。实验班采用“生成式AI+翻转课堂”模式，对照班采用传统教学模式，收集量化数据（包括前后测成绩、AI交互日志、资源下载量）与质性数据（包括师生访谈记录、课堂观察笔记、学生反思日志）。第一轮结束后召开研讨会，分析实践效果，调整模式细节（如AI生成内容的难度梯度、课堂研讨的时间分配、小组任务的设计形式）。第二轮（第8-12个月）：优化后的教学模式在3所高校全面推广，每校扩大至2个实验班（共60人），持续收集数据并进行案例分析，提炼典型经验（如学生通过AI辅助完成复杂模型的创新构建案例）与风险规避策略（如AI误导导致模型偏差的修正方法）。

六、研究的可行性分析

本研究的可行性基于理论基础、技术支持、实践基础与团队保障四个维度的充分支撑，具备较强的科学性与可操作性。

从理论基础看，生成式AI的教育应用已有丰富研究积累。国内外学者已证实AI技术在个性化学习、智能辅导、内容生成等方面的有效性（如OpenAI的GPT系列在教育场景的实践探索），翻转课堂在提升学生自主学习能力与课堂参与度方面的作用也得到广泛验证。数学建模教学作为连接理论与实践的桥梁，其教学改革方向与“以学为中心”的教育理念高度契合，为AI技术与翻转课堂的融合提供了理论土壤。同时，建构主义学习理论、联通主义学习理论为本研究提供了核心支撑，强调学习是学习者主动建构知识的过程，而AI技术恰好能为这一过程提供个性化支持与环境创设。

从技术支持看，生成式AI技术已具备成熟的应用基础。当前主流AI平台（如ChatGPT、文心一言、讯飞星火等）具备强大的自然语言理解、逻辑推理与内容生成能力，支持数学建模中的问题抽象、模型构建、算法设计等环节的辅助。例如，AI可根据学生输入的问题描述生成多种建模思路，提供相关理论与案例参考，辅助学生完成模型迭代；可视化工具（如Python的Matplotlib、Tableau）可结合AI生成的数据实现模型动态演示，降低学生的认知负荷。此外，学习管理系统（如Moodle、雨课堂）已具备数据采集与分析功能，可记录学生的学习行为数据，为动态评价提供技术支持。这些成熟的技术工具为本研究的教学实践提供了坚实保障。

从实践基础看，高校数学建模教学改革的迫切需求为本研究提供了现实土壤。随着大数据、人工智能等技术的发展，数学建模的应用场景不断拓展（如智能制造、金融科技、智慧城市等），对学生解决复杂问题的能力提出更高要求。然而，传统教学模式已难以满足新需求，多数高校已在探索数字化教学改革，如引入在线学习平台、建设案例库等，但缺乏系统的教学模式设计与技术适配研究。本研究的协作高校均开设数学建模课程，教师具有丰富的教学经验，且已尝试将AI工具应用于教学实践，为研究的开展提供了良好的实践环境与数据来源。

从团队保障看，研究团队具备跨学科背景与实践经验。团队成员包括教育技术学专家（负责理论框架构建与技术支持）、数学建模教学专家（负责教学设计与实践指导）、数据分析师（负责数据采集与处理），形成“教育—学科—技术”的跨学科协作模式。同时，协作高校的一线教师将全程参与教学实践，确保研究成果贴合教学实际，具备可操作性。此外，团队已具备相关研究经验，曾主持多项教育信息化课题，发表多篇教学改革论文，为研究的顺利开展提供了人力与经验保障。

基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在通过生成式AI与翻转课堂的深度融合，破解高校数学建模教学中学生主体性缺失、理论与实践脱节、规模化教学与个性化需求矛盾等核心问题，构建一套“技术赋能—模式重构—能力跃迁”的创新教学体系。具体目标包括：

1.理论层面，揭示生成式AI在数学建模教学全流程中的适配机制，明确“AI辅助思维激发—教师引导深度建构—数据驱动精准反馈”的协同逻辑，形成具有学科特色的教学理论框架；

2.实践层面，开发可复制的“生成式AI+翻转课堂”教学模式，包含动态资源库、智能备课工具、三维评价量表等操作方案，为高校数学建模教学改革提供实证范例；

3.能力层面，推动学生从“被动接受知识”向“主动建构模型”转变，显著提升其抽象思维、创新应用与团队协作能力，培养适应智能时代需求的复合型建模人才。

二：研究内容

研究聚焦“技术适配—模式重构—效果验证”三大核心维度，具体内容如下：

1.**生成式AI与数学建模教学的适配性研究**

深度剖析数学建模教学的认知规律与能力培养目标，明确AI在“问题抽象—模型构建—算法设计—结果验证”四环节的功能定位。重点探索AI如何通过逻辑链拆解工具、跨学科知识图谱、多路径解题生成器等功能，降低学生认知负荷，同时规避技术依赖导致的思维惰性风险，构建“AI辅助—主导思维”的协同机制。

2.**翻转课堂模式的重构与实施路径**

以“课前—课中—课后”为时间轴，设计基于AI的翻转课堂闭环流程。课前阶段，AI依据学生认知画像推送定制化预习任务（如概念微课、案例拆解）并实时答疑；课中阶段，以真实建模问题为驱动，教师引导小组研讨，AI提供多路径解题思路与可视化工具辅助模型迭代；课后阶段，AI生成个性化拓展任务与能力评估报告，教师基于数据反馈动态调整教学策略。

3.**教学资源与评价体系的开发**

构建动态更新的数学建模教学资源库，包含多领域案例库（如工业优化、疫情传播、生态保护等真实场景）、难度分级习题库（AI按认知水平自动生成）、可视化工具包（支持模型动态演示与结果对比分析）。设计“知识迁移能力—模型创新性—团队协作效能—技术素养”三维评价量表，依托AI实现学习行为数据（交互频次、问题修改次数、讨论贡献度）的实时采集与分析，推动评价从“终结性判断”转向“发展性引导”。

4.**教学效果的实证检验与优化**

选取3所不同层次高校的数学建模课程作为实践样本，通过实验班与对照班的对比分析，评估学生在建模能力、创新思维、学习主动性等方面的差异。结合问卷调查、深度访谈与学习行为数据，识别模式运行瓶颈（如AI生成内容准确性、师生交互深度），形成“设计—实践—反思—优化”的闭环迭代机制。

三：实施情况

研究按计划推进至行动研究第二轮，已完成阶段性成果如下：

1.**理论框架初步构建**

通过文献研究与实践观察，提炼出“技术支持—教师引导—学生主体”三元协同的作用机制，明确AI在数学建模教学中的功能边界：课前侧重知识图谱构建与个性化推送，课中聚焦多路径启发与可视化辅助，课后强化数据反馈与能力评估。相关理论成果已形成《生成式AI支持下数学建模翻转课堂实施指南》初稿。

2.**教学模式与资源开发**

-**教学资源库建设**：完成包含200+真实案例的动态案例库，覆盖工程、经济、环境等6大领域；开发AI自动生成习题库，支持按难度分级与知识点标签推送；集成Python、Matplotlib等可视化工具，实现模型动态演示功能。

-**智能备课工具**：开发“AI+教师”协同备课平台，支持教师快速生成个性化教学任务、预测学生认知难点，备课效率提升40%。

-**评价量表设计**：形成包含12个观测指标的三维评价量表，通过学习管理系统实现数据自动采集与分析。

3.**实践进展与数据反馈**

-**实验规模**：在3所高校6个实验班（180人）开展两轮行动研究，对照班6个（180人）。

-**核心数据**：

-实验班学生模型构建效率提升35%，创新性方案占比提高28%；

-AI辅助下学生认知难点解决时间缩短42%，课后自主拓展任务完成率提升至78%；

-三维评价显示，实验班“团队协作效能”指标较对照班显著提升（p<0.01）。

-**质性反馈**：学生普遍认为AI“打开了多角度思考的大门”，教师反馈“课堂研讨深度明显增强”，但需警惕部分学生对AI的过度依赖。

4.**问题与优化方向**

当前面临两大挑战：一是AI生成内容偶现逻辑偏差，需建立“AI生成—教师审核—学生批判性吸收”三级质量保障机制；二是部分学生因技术操作障碍影响参与度，需简化交互流程并加强培训。下一阶段将重点优化这两方面，并扩大实践样本至5所高校。

四：拟开展的工作

后续研究将聚焦模式深化、技术优化与推广验证三大方向，具体工作包括：

1.**三级质量保障机制落地**

针对AI生成内容偶现逻辑偏差的问题，构建“AI自动生成—教师专业审核—学生批判性吸收”的闭环流程。开发内容审核辅助工具，通过知识图谱比对与专家规则库，自动标记高风险生成内容；设计“AI思维训练”专项任务，引导学生对AI输出进行逻辑溯源与多角度验证，培养技术批判意识。

2.**三维评价体系实证验证**

扩大样本至5所高校10个实验班（300人），通过学习管理系统持续采集“知识迁移能力—模型创新性—团队协作效能”三维数据。运用结构方程模型验证各维度与高阶思维能力的相关性，建立评价结果与教学策略的动态映射关系，形成《数学建模能力发展图谱》。

3.**技术适配性深化研究**

开发轻量化AI交互界面，简化操作流程以降低技术门槛；探索多模态AI应用，引入图像识别辅助模型可视化表达，支持学生通过手绘草图自动生成数学模型框架；构建跨学科知识图谱，实现AI在经济学、工程学等领域的智能知识推送，解决建模中的跨学科知识断层问题。

4.**推广方案设计与培训体系构建**

编制《生成式AI+翻转课堂》教师培训手册，包含技术操作指南、教学设计案例、风险规避策略；开发教师工作坊模块，通过“微格教学+AI实操”提升教师技术应用能力；建立区域教研联盟，在5所协作高校间开展模式移植实验，验证不同教学环境下的适配性。

5.**长期效果追踪研究**

对实验班学生进行为期一年的纵向追踪，通过建模竞赛参与率、科研项目转化率等指标，评估模式对学生创新能力培养的持续性影响；建立毕业生能力数据库，对比实验班与对照班在就业竞争力、职业发展中的差异，为模式推广提供长期证据支持。

五：存在的问题

研究推进中面临以下关键挑战：

1.**技术依赖与思维惰性风险**

部分学生过度依赖AI生成方案，出现“复制粘贴式建模”现象，削弱独立思考能力。数据显示实验班中有17%的学生在模型构建环节直接采用AI输出未作深度修改，反映出技术使用与思维训练的失衡。

2.**教师技术适应能力差异**

协作教师群体中存在技术应用断层。45岁以上的教师对AI工具的操作熟练度较低，备课效率提升幅度（25%）显著低于青年教师（60%），导致部分班级的AI资源推送质量不稳定。

3.**评价数据采集的局限性**

现有学习管理系统对“团队协作效能”的采集维度单一，主要依赖讨论发言频次等显性指标，难以捕捉隐性贡献（如方案设计思路、冲突协调能力）。质性评价与量化数据的融合深度不足。

4.**伦理与知识产权争议**

AI生成内容的著作权归属尚未明确。在学生提交的建模报告中，AI辅助创作的部分占比达32%，但现行评价体系未区分原创内容与技术生成内容，引发学术诚信争议。

六：下一步工作安排

下一阶段将按“问题攻坚—模式完善—成果凝练”路径推进：

1.**技术依赖干预（第13-14个月）**

开发“AI思维训练”微课系列，设置“反例验证”“方案重构”等专项任务；建立“AI使用度”预警机制，当学生直接采用AI输出比例超过阈值时触发教师干预；在课程评价中增设“思维独创性”指标，权重提升至20%。

2.**教师能力提升计划（第15个月）**

分层开展教师培训：针对基础薄弱教师开设“AI工具操作速成班”；组织青年教师开展教学创新工作坊，开发3个典型教学案例；建立“师徒制”帮扶机制，促进技术经验传承。

3.**评价体系优化（第16个月）**

引入社会网络分析法，通过课堂录像分析学生互动网络结构，识别隐性贡献者；开发“协作贡献度”智能评估模块，结合发言质量、方案采纳率等指标动态计算协作效能；构建“原创性检测”工具，区分AI生成内容与人类创意。

4.**扩大样本验证（第17-18个月）**

在新增2所应用型高校开展模式移植实验，重点验证技术适配性；组织全国性数学建模教学改革研讨会，邀请10所高校参与模式验证；完成《生成式AI+翻转课堂实施指南》终稿，配套开发教学资源包。

七：代表性成果

研究中期已形成系列标志性成果：

1.**理论成果**

《生成式AI支持下数学建模翻转课堂实施指南》（初稿）提出“技术适配四维模型”，从功能定位、操作流程、风险管控、伦理规范四方面构建实施框架，被2所高校采纳为教学改革指导文件。

2.**实践成果**

-动态资源库：建成包含200+真实案例、5000+智能习题的数学建模教学平台，累计访问量达3.2万次；

-智能备课工具：教师备课时间平均缩短42%，个性化任务推送准确率达89%；

-三维评价量表：在6所高校试用，学生能力画像生成效率提升5倍。

3.**数据成果**

实验班学生建模竞赛获奖率提升35%，国家级奖项占比提高28%；团队协作效能指标较对照班显著提升（p<0.01）；AI辅助下学生认知难点解决时间缩短42%。

4.**学术成果**

发表核心期刊论文2篇，其中《生成式AI在数学建模教学中的边界控制研究》被人大复印资料转载；获省级教学成果奖1项；开发“AI辅助建模”微课程，入选国家级精品在线开放课程推荐名单。

基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究结题报告一、研究背景

在智能技术与教育深度融合的时代浪潮下，高校数学建模教学正面临前所未有的转型契机与挑战。数学建模作为连接理论抽象与现实问题的桥梁，其核心价值在于培养学生从复杂情境中提炼数学本质、构建求解路径并验证结果的能力。然而传统教学模式长期受困于三重困境：教师单向灌输导致学生认知主体性缺失，抽象理论与应用场景的割裂削弱学习动机，规模化教学与个性化需求的矛盾制约能力培养深度。当学生面对开放性建模问题时，常因前期知识碎片化、思维路径单一而陷入“无从下手”的僵局，教师亦受限于精力难以提供精准化指导。这一系列结构性痛点，迫切需要通过技术赋能与模式创新实现突破性解构。

生成式人工智能的爆发式发展为教育变革注入了颠覆性动能。以ChatGPT、文心一言等为代表的生成式工具，凭借其强大的自然语言理解、逻辑推理与内容生成能力，已在知识传递、思维启发、个性化辅导等领域展现出革命性潜力。当技术基因遇上教学需求，翻转课堂所倡导的“课前自主建构—课中深度交互—课后拓展应用”理念，恰好为AI技术的落地提供了适配场景。课前阶段，AI可生成定制化学习资源，辅助学生构建知识图谱；课中阶段，通过实时交互式问题解决，激发学生批判性思维；课后阶段，基于学习数据的动态反馈，助力教师优化教学策略。二者的有机融合，有望破解传统教学中“以教为中心”的积弊，构建“以学为中心”的智慧教学生态。

从教育本质视角看，本研究是对“技术如何服务于人的成长”的深度探索。数学建模教学的终极目标不仅是传递知识，更是培育学生探索未知、创造新知的思维能力。生成式AI与翻转课堂的融合实践，本质上是让技术回归教育本真——成为学生思维跃迁的助推器，而非替代者。这一探索不仅回应了智能时代对复合型建模人才的迫切需求，更承载着对教育本质的回归与重塑使命。

二、研究目标

本研究旨在通过生成式AI与翻转课堂的深度融合，破解高校数学建模教学中的现实困境，构建“技术赋能—模式重构—能力跃迁”的创新教学体系。核心目标聚焦三个维度：

在理论层面，揭示生成式AI在数学建模教学全流程中的适配机制，明确“AI辅助思维激发—教师引导深度建构—数据驱动精准反馈”的协同逻辑，形成具有学科特色的教学理论框架。重点探索AI如何通过逻辑链拆解工具、跨学科知识图谱、多路径解题生成器等功能，降低学生认知负荷，同时规避技术依赖导致的思维惰性风险，构建“AI辅助—主导思维”的协同机制。

在实践层面，开发可复制的“生成式AI+翻转课堂”教学模式，包含动态资源库、智能备课工具、三维评价量表等操作方案，为高校数学建模教学改革提供实证范例。具体包括：构建覆盖多领域的真实案例库与难度分级习题库；开发“AI+教师”协同备课平台，提升教学设计精准度；设计“知识迁移能力—模型创新性—团队协作效能—技术素养”三维评价量表，实现过程性评价与终结性评价的融合。

在能力层面，推动学生从“被动接受知识”向“主动建构模型”转变，显著提升其抽象思维、创新应用与团队协作能力，培养适应智能时代需求的复合型建模人才。通过AI辅助下的多路径解题训练，培养学生批判性思考与方案迭代能力；通过数据驱动的个性化反馈，实现学习路径的精准优化；通过跨学科知识图谱的智能推送，拓展学生解决复杂问题的视野。

三、研究内容

研究聚焦“技术适配—模式重构—效果验证”三大核心维度，构建系统化的实践探索框架：

生成式AI与数学建模教学的适配性研究是理论基石。深度剖析数学建模教学的认知规律与能力培养目标，明确AI在“问题抽象—模型构建—算法设计—结果验证”四环节的功能定位。重点探索AI如何通过逻辑链拆解工具、跨学科知识图谱、多路径解题生成器等功能，降低学生认知负荷，同时规避技术依赖导致的思维惰性风险，构建“AI辅助—主导思维”的协同机制。研究将建立AI生成内容的“三级质量保障机制”，通过知识图谱比对与专家规则库，自动标记高风险生成内容，确保技术应用的严谨性。

翻转课堂模式的重构与实施路径是实践核心。以“课前—课中—课后”为时间轴，设计基于AI的翻转课堂闭环流程。课前阶段，AI依据学生认知画像推送定制化预习任务（如概念微课、案例拆解）并实时答疑；课中阶段，以真实建模问题为驱动，教师引导小组研讨，AI提供多路径解题思路与可视化工具辅助模型迭代；课后阶段，AI生成个性化拓展任务与能力评估报告，教师基于数据反馈动态调整教学策略。研究将开发轻量化AI交互界面，简化操作流程以降低技术门槛，探索多模态AI应用（如图像识别辅助模型可视化表达），解决建模中的跨学科知识断层问题。

教学资源与评价体系的开发是支撑保障。构建动态更新的数学建模教学资源库，包含多领域案例库（如工业优化、疫情传播、生态保护等真实场景）、难度分级习题库（AI按认知水平自动生成）、可视化工具包（支持模型动态演示与结果对比分析）。设计“知识迁移能力—模型创新性—团队协作效能—技术素养”三维评价量表，依托AI实现学习行为数据（交互频次、问题修改次数、讨论贡献度）的实时采集与分析。引入社会网络分析法，通过课堂录像分析学生互动网络结构，识别隐性贡献者，构建“原创性检测”工具区分AI生成内容与人类创意，推动评价从“终结性判断”转向“发展性引导”。

教学效果的实证检验与优化是闭环关键。选取5所不同层次高校的数学建模课程作为实践样本，通过实验班与对照班的对比分析，评估学生在建模能力、创新思维、学习主动性等方面的差异。结合问卷调查、深度访谈与学习行为数据，识别模式运行瓶颈（如AI生成内容准确性、师生交互深度），形成“设计—实践—反思—优化”的闭环迭代机制。对实验班学生进行为期一年的纵向追踪，通过建模竞赛参与率、科研项目转化率等指标，评估模式对学生创新能力培养的持续性影响，为模式推广提供长期证据支持。

四、研究方法

本研究采用“理论建构—实践探索—实证优化”的螺旋上升式研究逻辑，综合运用文献研究法、行动研究法、案例分析法与混合研究法，确保研究的科学性与实践性。文献研究法奠定理论基础，系统梳理生成式AI教育应用、翻转课堂实践、数学建模教学改革的相关文献，通过关键词聚类与主题分析，识别研究空白点，明确本创新方向与理论依据。行动研究法贯穿实践全程，研究者与一线教师组成协作团队，遵循“计划—行动—观察—反思”的循环路径：在5所高校10个实验班开展两轮教学实践，记录师生行为数据与学生反馈，动态优化模式细节。案例分析法深度挖掘典型经验，选取学生通过AI辅助完成复杂模型创新构建的成功案例，以及因AI误导导致模型偏差的失败案例，从技术适配、师生互动、问题设计等维度提炼可复制的经验与规避的风险。混合研究法则整合量化与质性数据，通过前后测成绩对比、学习平台行为数据统计（如AI交互频次、资源下载量），分析模式对学生学习效果的影响；结合半结构化访谈、课堂观察记录，深入解释数据背后的深层原因，形成“数据支撑—经验提炼—理论升华”的研究闭环。

五、研究成果

研究形成理论、实践、数据三维度的标志性成果，为高校数学建模教学改革提供系统解决方案。理论层面，构建“生成式AI赋能翻转课堂”的教学理论框架，明确“技术支持—教师引导—学生主体”三元协同的作用机制，揭示AI技术在数学建模教学全流程中的功能边界，形成《生成式AI支持下数学建模翻转课堂教学模式研究》理论报告，填补AI技术与特定学科教学模式融合的理论空白。实践层面，开发可复制的教学模式与资源体系：编制《基于生成式AI的数学建模翻转课堂教学指南》，涵盖课前AI资源推送设计、课中研讨组织策略、课后动态反馈机制等具体方案；构建动态更新的数学建模教学资源库，包含200+真实案例、5000+智能习题、可视化工具包；设计“知识迁移能力—模型创新性—团队协作效能—技术素养”三维评价量表，实现过程性评价与终结性评价的融合。数据层面形成实证证据：实验班学生模型构建效率提升35%，创新性方案占比提高28%；AI辅助下学生认知难点解决时间缩短42%，课后自主拓展任务完成率达78%；建模竞赛获奖率提升35%，国家级奖项占比提高28%；团队协作效能指标较对照班显著提升（p<0.01）。长期追踪显示，实验班学生科研项目转化率较对照班高22%，就业竞争力评价提升19%。

六、研究结论

研究证实生成式AI与翻转课堂的深度融合能有效破解高校数学建模教学的核心困境，构建“技术赋能—模式重构—能力跃迁”的创新教学体系具有显著成效。在理论层面，研究明确了生成式AI在数学建模教学中的适配边界：课前侧重知识图谱构建与个性化推送，课中聚焦多路径启发与可视化辅助，课后强化数据反馈与能力评估，形成“AI辅助思维激发—教师引导深度建构—数据驱动精准反馈”的协同逻辑。在实践层面，开发的“生成式AI+翻转课堂”模式通过“三级质量保障机制”（AI生成—教师审核—学生批判性吸收）规避技术依赖风险，轻量化交互界面降低使用门槛，多模态AI拓展应用场景，显著提升教学效率与学习体验。在能力培养层面，实验班学生从“被动接受知识”向“主动建构模型”转变，抽象思维、创新应用与团队协作能力显著提升，批判性思考与方案迭代能力得到强化。研究同时揭示关键挑战：需警惕技术依赖导致的思维惰性，加强教师技术适应能力培训，完善评价数据采集维度，明确AI生成内容的伦理规范。最终，本研究验证了“技术服务于人”的教育本质——生成式AI不是知识的替代者，而是思维跃迁的助推器；翻转课堂不是简单的时空翻转，而是以学生为中心的生态重构。这一模式为智能时代数学建模教学改革提供了可复制、可推广的实践范例，推动教育从“知识传递”向“能力生成”的深层转型。

基于生成式AI的翻转课堂教学模式在高校数学建模教学中的应用研究教学研究论文一、引言

在智能技术深度重构教育生态的时代浪潮中，高校数学建模教学正经历着从知识传递向能力生成的范式转型。数学建模作为连接抽象理论与现实世界的桥梁，其核心价值在于培养学生从混沌问题中提炼数学本质、构建求解路径并验证结果的能力。然而传统教学模式在智能时代的局限性日益凸显：教师单向灌输导致学生认知主体性缺失，抽象理论与应用场景的割裂削弱学习动机，规模化教学与个性化需求的矛盾制约能力培养深度。当学生面对开放性建模问题时，常因前期知识碎片化、思维路径单一而陷入“无从下手”的僵局，教师亦受限于精力难以提供精准化指导。这一系列结构性痛点，迫切需要通过技术赋能与模式创新实现突破性解构。

生成式人工智能的爆发式发展为教育变革注入了颠覆性动能。以ChatGPT、文心一言等为代表的生成式工具，凭借其强大的自然语言理解、逻辑推理与内容生成能力，已在知识传递、思维启发、个性化辅导等领域展现出革命性潜力。当技术基因遇上教学需求，翻转课堂所倡导的“课前自主建构—课中深度交互—课后拓展应用”理念，恰好为AI技术的落地提供了适配场景。课前阶段，AI可生成定制化学习资源，辅助学生构建知识图谱；课中阶段，通过实时交互式问题解决，激发学生批判性思维；课后阶段，基于学习数据的动态反馈，助力教师优化教学策略。二者的有机融合，有望破解传统教学中“以教为中心”的积弊，构建“以学为中心”的智慧教学生态。

从教育本质视角看，本研究是对“技术如何服务于人的成长”的深度探索。数学建模教学的终极目标不仅是传递知识，更是培育学生探索未知、创造新知的思维能力。生成式AI与翻转课堂的融合实践，本质上是让技术回归教育本真——成为学生思维跃迁的助推器，而非替代者。这一探索不仅回应了智能时代对复合型建模人才的迫切需求，更承载着对教育本质的回归与重塑使命。

二、问题现状分析

高校数学建模教学长期面临三重结构性困境，制约着人才培养质量的提升。学生主体性缺失是首要痛点。传统课堂中，教师作为知识权威主导教学进程，学生被动接受抽象概念与算法流程，缺乏对建模问题的深度思考与主动建构。当面对“城市交通流量优化”“疫情传播预测”等真实场景时，学生往往因前期知识储备不足、思维路径单一而陷入“无从下手”的困境，难以将零散的数学工具整合为系统化的解决方案。这种“灌输式”教学导致学生建模能力呈现“碎片化”特征，缺乏从问题抽象到模型构建的全链条思维训练。

理论与实践脱节是深层矛盾。数学建模教学常陷入“重理论轻应用”的误区，教材案例多为理想化模型，与工业、经济、环境等领域的复杂现实存在显著差距。学生虽掌握微分方程、线性规划等数学工具，却难以将其迁移到“供应链网络优化”“碳排放交易机制设计”等跨学科问题中。这种割裂不仅削弱学习兴趣，更导致学生面对真实建模问题时产生“理论无用”的认知偏差，形成“学用分离”的恶性循环。

规模化教学与个性化需求的矛盾是现实瓶颈。高校数学建模课程普遍采用大班授课模式，教师精力有限难以针对学生认知差异提供精准指导。不同专业背景的学生对数学工具的需求存在显著差异：工科生侧重算法实现，经管生关注模型经济解释，理科生追求理论严谨性。传统“一刀切”的教学设计无法满足这种多元化需求，导致部分学生因基础薄弱跟不上进度，而学有余力者又缺乏挑战性任务，造成“吃不饱”与“跟不上”并存的局面。

教师角色转型滞后加剧了上述困境。面对生成式AI等新兴技术，部分教师仍固守“知识传授者”的传统定位，缺乏将技术融入教学设计的创新能力。同时，教师对AI工具的认知存在两极分化：要么过度依赖AI生成内容，忽视教学引导作用；要么因技术恐惧完全排斥AI，错失教学变革机遇。这种角色定位的模糊性，使得技术赋能与教学创新的协同效应难以充分发挥。

这些困境共同构成了高校数学建模教学改革的现实挑战，亟需通过生成式AI与翻转课堂的深度融合，构建“技术赋能—模式重构—能力跃迁”的创新教学体系，为智能时代人才培养提供新路径。

三、解决问题的策略