在大学课堂的传统图景里，《机器学习基础》总是与严肃的讲台、抽象的公式紧密相连。然而，数据科学学院的教师们正以其创新实践，生动颠覆这一刻板印象。在数据科学与大数据技术专业的课堂上，教师们巧妙运用AI技术，将课程知识点转化为一场网页闯关游戏，让硬核的专业教学与轻松的破冰活动完美交融，引爆课堂新活力。

AI根据关键词类别自动分组，中奖同学分享对专业术语的理解

结合专业术语的互动游戏，边玩边学

用“考研vs考公”等贴近学生生活的词语，激发讨论

在《机器学习基础》课上，张俊丽、彭娟、罗丹三位老师组成的课程组，精心打造了一系列主题鲜明的闯关测试。从 “KNN算法闯关” 到 “模型评估知识测试”，再到 “线性回归概念挑战”，每一关都围绕核心知识点展开。每个测试题库包含30道题目，系统每次随机抽取20道，并设置限时作答，在保证全面考查的同时，也激发了学生的挑战欲。

游戏化机制的引入，成功将枯燥的理论转化为一场场引人入胜的探索之旅：

即时反馈：每答一题立即显示对错，强化理解与记忆；

进度可视：清晰展示闯关进度，学习成果一目了然；

称号激励：通过荣誉称号系统，持续激发学生的成就感；

限时挑战：计时功能锻炼学生在压力下的思维与应变能力。

学生反馈显示，这种创新教学方式取得了显著成效：

"原本觉得KNN算法很抽象，但通过闯关游戏的形式，我不仅记住了核心概念，还理解了不同距离度量方式的应用场景。"

——统本数据2304班杨柯

"限时闯关模式让我们在紧张刺激中巩固知识，比单纯听讲记忆深刻多了！"

——统本数据2303班吴小凡

"最喜欢的是称号系统，为了获得'王者称号'，我主动预习了课程内容，学习积极性大大提高。"

——统本数据2301班薛佳妮

尤为值得一提的是，所有测试界面均由AI技术自动生成。教师仅需设定核心内容与规则框架，AI即可自主完成界面设计、交互逻辑乃至响应式布局，真正实现了“低技术门槛、高教学价值”的创新实践。

AI作为教学创新的催化剂，这一探索生动展现了AI在教育场景中的独特价值：

效率跃升：将教师从重复性的技术实现中解放，更聚焦于课程设计与内容优化。

个性化学习：通过随机出题与难度适配，满足不同学生的学习节奏与认知水平。

沉浸体验：游戏化机制显著提升课堂参与度，强化知识记忆与理解深度。

数据驱动：实时反馈学生学习情况，为教学调整提供精准依据。

数据科学学院的这次实践，正是“AI+教育”融合进程中的一个生动切面。展望未来，随着技术持续演进，以下图景或将成为常态：

内容适配化：AI 基于课堂答题数据、作业反馈，自动梳理学生知识薄弱点，生成针对性补充习题与讲解视频，无需复杂设备即可实现精准补漏；

工具普惠化：依托现有畅课平台，嵌入AI辅助功能，比如AI出题、专业术语智能释义，降低师生技术使用门槛；

互动常态化：AI自动将课程知识点转化为随堂小游戏、小组抢答题库，教师一键调用即可丰富课堂形式，用低成本方式持续提升参与度。

教育的本质，从来不是知识的单向灌输，而是思维的碰撞、点燃与照亮。AI不会取代教师，但善用AI的教师，必将引领未来的教育。如今，这样的创新教学模式正在数据科学学院中悄然生长，为传统课堂注入源源不断的智慧与活力。