一、课程负责人（赵磊娜）

赵磊娜，博士、教授，硕士研究生导师。国家级课程思政教学名师，重庆市新时代好老师，重庆英才计划名家名师工作室成员，重庆交通大学党委委员，教师发展促进委员会副主任，教学学术共同体负责人，本科教学指导委员会委员，本科教学督导专家。

先后获得“教育部在线教育研究中心智慧教学之星”、重庆市高校教师教学创新大赛一等奖、重庆市高校教师微课比赛一等奖等省部级称号与奖励20余项。获重庆交通大学青年教师教学技能竞赛一等奖第一名、教学优秀奖突出业绩奖、 “最受学生欢迎的十佳教师”等校级称号与奖励30余项。主持教育教学改革项目国家级2项、重庆市重大和重点各1项。负责的《线性代数》课程获批国家级课程思政示范课程、重庆市精品在线开放课程。为校内外做“基于学习通工具的混合式教学设计与实践”等主题分享40余次。

二、教师团队介绍

教师团队入选国家级课程思政教学团队。团队成员获全国高校混合式教学设计创新大赛一等奖、重庆市高校教师教学创新大赛一等奖等国家级和省部级教学奖励15项，教学优秀奖等校级教学奖励13项；承担省部级，校级教改项目11项；发表教改论文案例12篇；主持建设一流课程，课程思政示范课程4门。指导学生参加数学建模比赛获国家级奖项13项，重庆市级37项；指导学生参加大学生创新创业训练计划，立项重庆市级4项，校级4项；指导学生参加“挑战杯”、“互联网+”等创新实践竞赛，获省部级，校级奖励9项。

三、课程简介

     重庆交通大学《线性代数》课程是支撑新工科建设的数学公共基础课之一，面向该校本科一、二年级学生开设，共 48 学时，3 学分。课程自2018年至今，已依托学银在线平台累计开设12期，累计课程浏览量93818902人次，累计选课人数42849人，累计互动次数1247609人次。

     为支撑学校交通特色专业人才培养，课程组始终把教学内容、教学方法、教学手段的改革作为课程建设之本。自《线性代数》开课以来，持续迭代优化，经历了“精品课程建设-在线开放课程建设-以思政为导向的混合式教学”三个阶段，于2009年被认定为“重庆市高等学校精品课程”，2019年被认定为“重庆市精品在线开放课程”，2021年建设成为“国家级课程思政示范课程”。

四、课程定位与目标

     在计算机广泛应用的今天，计算机图形学、密码学、人工智能、虚拟现实等技术，无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分。因此，对理工科学生而言，线性代数是一门基础课、工具课。不仅如此，线性代数课程所体现的几何观念与代数方法之间的联系，从具体概念抽象出来的公理化方法，以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等，对于强化学生的数学思维也非常重要。学生通过对本课程的学习，应达到以下目标。

五、教学改革中的问题

1.理论内容抽象，脱离实践应用

    作为初等代数的延伸，线性代数涉及许多高维概念，传统教材与教学内容更侧重于对理论知识的架构，忽略了数学软件、数学实验，以及数学建模思想的应用，导致学生不能用所学知识灵活地分析解决实际问题。

2.考核要素过少，评价结果不够全面

     线性代数课程的特点决定了对学生的考核要求必须包括对概念的记忆与理解，这类考核内容对错分明，因此考核结果十分依赖于终结性评价，忽略了学生在学习过程中能力和素质的动态变化，从而导致教学效果反馈不及时。

3.教学资源分散，难以支撑个性化学习

     矩阵是处理大维度数据和科学计算的理论基石，在理工经管等专业中有着十分广泛的应用。但教学知识点的碎片化和教学资源的分散化，导致学生在学习过程中，难以根据自己的学习进度和学习兴趣，开展个性化的拓展学习。

4.超星知识图谱+AI助教助力智慧课程升级

     《线性代数》智慧课程将教学内容细化为5个模块共计175个知识点，通过知识图谱构建知识点间的关系，并关联学习资源数415个、关联试题2420道。同时，课程还建设了问题图谱和目标图谱。

     问题图谱共设置7个复杂问题、9个组合问题和13个基本问题，包括了对行列式的定义与计算等基本概念的理解，线性相关的判定等基本方法和理论的掌握，以及解释“兔死狐悲”的数学原理等综合应用。将问题解决与知识学习相关联，帮助学生在自主建构知识体系的同时，加强应用线性代数知识解决实际问题的能力。

     基于学校办学定位、培养要求，目标图谱共设立16个课程目标，包含知识、能力、价值和思维四个维度。通过关联知识点，实现了知识点与课程目标、教学资源、教学活动和考核评价的全面整合。贯彻成果导向学习，形成真正“看得见”“看得清”的主线脉络。

六、《线性代数》智慧课程教与学

1.精准教学

     课程团队依托学生课前的知识图谱学习数据，精准研判学情并动态调整线下课堂教学内容及方法，提升学生的学习质量。同时，依托知识图谱全流程教学数据监测与统计分析，可以查看学生的知识点掌握情况，反馈目标达成数据，生成学生画像，实现精准评价。

2.个性化自主学习

     全过程记录学习情况，充分支持学生自主学习。依托超星强大的AI智能数据搜索功能，实现线上智能问答，有效提升学生的学习效率和兴趣。此外，课程还将基于学生的个性化需求，为学生生成个性化学习路径。

3.AI助教

     课程团队基于学银在线平台课程已有的丰富资源，以及超星平台提供的大量的优质学术资源，进行精准、高效备课。同时，训练专属本课程的AI助教，实现智能问答、资源推送以及AI应用调用，给学生7*24h保姆式辅导。

七、未来展望

1.助力人才培养质量提升   

     基于知识图谱的线性代数课程，可以根据学生特点，由教师给予不同的教学内容、学习任务和学习干预，实现规模化教育与个性化培养的有机统一。有了AI助教等技术的深入支持和赋能，学习者可以拥有更加开放的空间、海量的资源、智能的学伴，从而实现个性化自适应学习。

2.实现精准教学与精准评价

     借助于教育大数据的采集技术，智能学习系统能够记录学生在作业、练习、考试、答疑等各个环节的学习轨迹，加强对学生过程性与增值性的评价。同时，基于知识图谱的人工智能和大数据技术，能够精准定位学生学习短板以及薄弱知识点，动态预测每个学生的学习状态、学习进度以及知识程度，帮助教师实施精准评价与精准教学。

3.智慧课程升级             

      数字赋能的线性代数课程，通过将知识点与高阶性、创新性和时代性的教学资源相关联，有效促进学生的主动学习和深度学习。智慧课程打破传统师生结构，转向“师-生-机”三元交互的教学新范式，利用知识图谱和人工智能技术实现个性化指导与反馈，助力提升创新型人才培养质量。（文章摘自超星泛雅）