人工智能赋能数据分析类实践课程教学新范式探索 - 黄雨玲; 王建彬; 张霖 (中国科学与技术学报, 2025)
针对当前高校数据分析类课程在知识体系前沿性、实践场景真实性、评价机制科学性及产教融合深度等方面存在的问题，本文以“新工科”建设为导向，探索并构建了人工智能驱动的《人工智能+Python数据分析》课程教学新范式。该范式以“大模型驱动 + 产业场景导向”双核知识体系为核心，通过“企业真题 + 大模型变异”动态实践体系模拟数据缺失、合规性审查等产业真实环节，并建立“AI量化评估 - 同伴逻辑审查 - 教师创新评审”三维立体评价机制。同时，依托“产教融合数据转化 - 全流程AI教学支持”保障体系，构建了深度产教融合生态。最终形成的“AI双师协同”全流程教学模式在教学实践中有效提升了学生的代码规范性、创新能力和问题解决能力。研究结果表明，该范式有效弥合了高校人才培养与产业需求之间的鸿沟，为数据分析类课程的智能化改革提供了可行的理论框架与实践路径。