第4期2023年4月10日计算机教育ComputerEducation中图分类号：G642136基于自适应导学的程序设计类课程实践教学探索赵满坤1，3，4，刘志强1，3，4，张文彬2，3，4，李雪威1，3，4（1.天津大学智能与计算学部，天津300350；2.天津大学信息与网络中心，天津300350；3.天津市先进网络与应用重点实验室，天津300350；4.天津市认知计算与应用重点实验室，天津300350）摘要：针对现有程序设计实践教学忽略学生个体差异的现状，提出将自适应辅助学习理念和方法引入程序设计类课程教学中，推进人工智能、个性化推荐技术在新工科教育教学中的深度融合性应用，同时探讨“人工智能+教育”教学模式，通过为学习者进行个性化学习路径规划以及学习资源推荐，提高学习者的积极性和学习效率，并提高教师程序设计类课程实践教学水平。关键词：互联网+教育；自适应导学；实践教学0引言新工科建设是基于国家战略发展新要求而提出的工程教育改革方向。学科和专业之间的“交叉与融合”既是新工科建设的主要实现途径之一，也是复合型精英人才培养的着力点。随着人工智能、大数据技术的发展，程序设计能力已经成为人工智能与多学科交叉融合的必要能力，相关程序设计课程如C/C++程序设计、程序设计基础、软件技术基础、Python等已经成为计算机基础教育的核心必修课程。在后疫情时代，网络与信息技术被广泛应用于教育教学领域。“互联网+教育”作为一种新型教育形态，已成为高校信息化教育教学改革的重要方法与手段[1]。在程序设计学习方面，除了用于理论知识学习的各大学习平台，目前被广泛使用的在线学习工具是在线评测平台（OnlineJudge，简称OJ）。近些年来，随着程序设计竞赛的发展和人们对于信息技术热情的提高，OJ系统中的信息量在不断增多。例如，北京大学的OJ系统（POJ）中题目已超过3000道，杭州电子科技大学OJ系统（HDU）中题目已超过7000道，vjudge则是聚合了几十个OJ平台的题目数据，为学习者提供代理评测服务。此外，各种商业化的训练平台，如牛客、计蒜客、拼题啊、洛谷等网站也同样提供部分免费的程序设计学习服务，各大平台拥有几千万甚至上亿的代码评测记录，已经积累了大量的学习资源数据以及学习记录数据。但是，随着海量学习资源的积累，学习者难以从中找到适合自己并且质量有所保证的学习资源，在线学习效率及资源利用率仍然不高，目前尚未有相关平台能够有效地引导学习者进行高效的程序设计学习及实践。为探索该问题的解决方案，有必要面向程序设计学习...
