9月10日下午，上海交通大学蒋启芬教授应贵州大学数学与统计学院邀请，于博学楼419带来了一场题为“AI赋能：线性代数个性化教学的创新实践”的学术报告。学院党委书记于松教授主持本次活动，公共数学部主任丘小玲教授同部门老师一起参加学习并积极讨论。

报告聚焦人工智能如何重构线性代数教学，从改革动因、现实痛点、解决方案及实践探索四个维度，系统阐述了AI驱动下个性化教学的实施路径。

蒋教授指出，三大因素共同推动教学变革：人工智能迅猛发展冲击传统教育形态，教育部明确提出以AI赋能教育生态重构；线性代数作为理工科核心基础课，不仅理论抽象、逻辑严密，更是人工智能的重要数理基石；当前学生更倾向线上化、互动性强的学习方式，个性化需求显著上升。

针对教学现实痛点，她进一步分析道：大一新生普遍面临从具体到抽象的认知断层，难以构建系统化的知识结构；教学缺乏精准学情支持，资源适配不足，影响课堂成效；传统答疑方式效率有限，问题积压与重复错误现象频发。

围绕这些难题，蒋启芬教授提出一系列创新对策：在内容方面，开设面向人工智能的线性代数课程，强化理论与应用衔接；在支持体系方面，构建以学生为中心的学习生态，整合资源库、知识库与智能工具，实现教与学的双向赋能。

在实践层面，多项探索已初见成效：依托知识图谱实现学习路径个性化，融合线上线下多元学习模式；借助智能教案助手与思政辅助工具，依据实时学情生成定制化备课方案；搭建“三位一体”智能答疑系统，促进学生自主思考与知识探索。

蒋启芬教授的报告为AI时代的线性代数教学提供了前沿而实用的思路，激发了在场师生对智能教育发展的广泛思考和热烈讨论。

图文：丘小玲

一审：肖宜祯

二审：相燕

三审：于松