0引言

在信息技术快速迭代的今天，编程教育已成为培养创新型人才的重要途径。然而，传统的统一化教学模式难以适应学生个性化学习需求，制约了编程教育的效果提升。如何利用人工智能技术突破这一瓶颈，实现教学模式的智能化转型，已成为当前亟待解决的关键问题。文章立足于DeepSeek大模型的技术优势，探索构建智能化编程辅导新范式，对推动编程教育变革、提升人才培养质量具有重要的理论价值和实践意义。

1设计理念

本系统立足于利用先进的人工智能技术赋能编程教育变革，致力于构建一种智能化、个性化的编程辅导新模式。系统充分借鉴认知科学原理，通过对学生编程能力、知识基础、学习风格等特征的深入理解和精准刻画，动态生成契合学生个性化需求的学习内容推送和问题解答方案，让学生获得宛如“私人定制”的沉浸式编程学习体验。这种智能型“一对一”辅导范式，既能激发学生的内在学习动机，又可显著提升其编程实践技能，为培养高素质创新型IT人才提供了有力抓手^[1]。

2系统架构

2.1学生画像模块

学生画像模块是整个个性化编程辅导系统的基础，其核心任务是构建能够全面反映学生特征的个性化学习档案。该模块采用用户画像技术，通过多维度、多来源的学习行为数据采集与融合，动态刻画学生在编程学习过程中的知识状态、能力水平、学习风格、兴趣爱好等关键要素。这些要素涵盖了学生在编程学习过程中的方方面面，既包括学生对语法知识的掌握程度、对算法思想的理解深度，也包括学生的代码调试效率、问题解决能力等。学生画像模块通过对学生各项特征的精准刻画，揭示不同学生在编程学习中的差异性和独特性，从而为后续开展个性化知识推荐、智能问答服务等提供决策依据，使得系统能够因材施教，有的放矢。

2.2知识库模块

个性化辅导的关键在于知识推送的精准性，而这有赖于一个全面、细粒度、语义化的Python编程知识库。知识库模块围绕Python编程课程的教学大纲，对教材、课件、练习题、案例等各类学习资源进行语义化的组织、挖掘和提炼，形成内容丰富、结构完整、语义清晰的编程知识图谱。知识库不仅涵盖了Python编程语法、数据结构、算法原理等显性知识，还充分挖掘编程案例、练习题中蕴含的各种隐性知识，实现编程知识从“结构化”到“语义化”的提升。此外，知识库采用开放式的自动扩充机制，通过DeepSeek模型持续从网络、图书等海量数据源中学习新的编程知识，使知识库始终处于与时俱进的动态更新中。这种全面细致、语义丰富、实时更新的知识库是实现精准知识推送的坚实基础^[2]。

2.3问答引擎模块

问答引擎模块是系统实现智能问答功能的核心组件，为学生提供全天候的编程学习助手服务。该模块以DeepSeek大模型为基础，通过在海量编程语料上的预训练，使其具备编程领域的深度语义理解和多轮对话生成能力。学生提出的各类编程问题，如概念解释、异常分析、算法详解、课后拓展等，都可以通过问答引擎获得专业、细致的解答。得益于DeepSeek模型强大的知识推理和语言生成能力，问答引擎不仅能就问题本身给出准确回复，还能根据语境自动引入相关背景知识，并以通俗易懂的方式加以阐释，真正做到“知其然，知其所以然”，全面满足学生的问答需求。此外，问答引擎具备多轮交互能力，可就同一问题与学生深入探讨，使学生获得宛如面对面答疑的沉浸式问答体验。

2.4交互界面模块

交互界面模块是系统功能的人机交互载体，直接影响学生的使用体验。为了让学生乐于使用、爱上使用，系统采用了WebUI交互形式，设计了简洁美观、布局合理的图形化用户界面。界面分为“个人主页”“知识专区”“问答广场”“编程实验室”等栏目，为学生的各类操作提供友好、流畅的交互通道。具体而言个人主页集中呈现学生画像信息，直观展示学生学习特点；知识专区基于个性化推荐算法，自动生成最契合学生需求的学习内容；问答广场则提供一站式的编程问答窗口，让学生得心应手地解决编程疑惑。此外，交互界面提供代码输入、在线调试、案例复现等丰富工具辅助编程实践，极大方便了学生动手编码的过程。精心设计的交互界面大大增强了学生使用系统的获得感，提升了个性化辅导的亲和力。

3应用实践

3.1应用背景

某高校计算机学院针对大一新生开设Python程序设计课程，旨在培养学生的编程思维和实践能力。然而，传统的“一刀切”式教学模式难以满足学生个性化的学习需求，学习效果参差不齐。为了破解这一难题，学院引入了基于DeepSeek大模型的Python编程课程个性化辅导系统。该系统能够通过智能化的学情分析和知识推荐，为每位学生提供量身定制的学习方案和辅导服务，大大提升了教学的针对性和有效性^[3]。

3.2具体应用

在Python程序设计课程的教学过程中，教师首先利用学生画像模块收集学生的基本信息、认知水平、学习风格等数据，构建个性化的学生模型。然后，教师根据教学大纲和学生特征，从知识库中选取适配的教学内容和习题资源，形成个性化的教学方案。在授课过程中，教师通过交互界面实时监测学生的学习状态和题目完成情况，利用问答引擎模块进行针对性的答疑和指导。例如，当某位学生在编写二分查找算法时遇到困难，系统自动推送相关的案例讲解和常见错误提示，帮助学生快速理解和掌握。通过课后作业和测试数据的分析反馈，系统持续优化每位学生的知识图谱和能力模型，动态调整学习内容和难度，实现了教学的精准化和个性化。

3.3应用效果

基于DeepSeek大模型的Python编程课程个性化辅导系统在教学实践中取得了显著成效。通过对学生学习数据的追踪分析发现，学生的平均作业完成率从85%提升到96%，优秀率从40%提升到65%。在期末考试中，学生的平均成绩比往年提高了12分，优秀率达到75%。更为重要的是，学生普遍反映该系统让编程学习变得更加有趣和高效，激发了他们的学习兴趣和主动性。该系统的成功应用为编程教学改革提供了新的思路和方法，为培养创新型IT人才奠定了坚实基础。

4结语

综上所述，基于DeepSeek大模型的Python编程课程个性化辅导系统通过智能化的学情分析和精准化的知识推送，有效解决了传统编程教学中的个性化需求问题。实践表明，该系统不仅显著提升了学生的学习成效和参与度，还为教师开展差异化教学提供了有力支持。未来研究可进一步探索多模态学习行为分析、知识图谱动态优化等方向，持续提升系统的智能化水平，为推动编程教育创新发展贡献力量。

参考文献：

[1]胡娜.Python编程语言在计算机课程改革中的教学方法研究[C]//河南省民办教育协会.2024高等教育发展论坛暨思政研讨会论文集（下册）.黑龙江财经学院，2024:43-45.

[2]刘晓宇,陈寅.高职院校计算机专业Python编程课程的改革路径探讨与实践[J].现代职业教育,2024,(14):84-87.

[3]徐升,佟佳睿,胡祥恩.下一代个性化学习：生成式人工智能增强智能辅导系统[J].开放教育研究,2024,30(02):13-22.