引言：

人工智能正深刻重塑教育形态。计算机基础教育作为培养数字化创新人才的关键领域，也面临课程教学优化的时代命题。DeepSeek作为智能交互新范式的代表，为计算机教育变革带来新的技术可能。然而，技术赋能教育并非简单的工具嵌入，更需要聚焦“为谁培养人、培养什么人以及怎样培养人”的教育本质问题，实现从“技术工具”到“创新生态”的理念转变和实践探索。

一、DeepSeek多模态交互助力计算机基础教育课程改革的适配机制

（一）DeepSeek多模态交互的中文语境优势

DeepSeek多模态交互系统基于大规模中文教育语料训练而成，能够有效解析中文场景下的隐喻表达和逻辑关系。这种本土化的语言理解能力，为计算机基础教育中的编程语言学习提供了重要支持。学生在学习Python、C++等编程语言时，可以通过自然语言交互，将抽象的语法规则和编程概念转化为通俗易懂的解释。同时，还能通过可视化技术，将复杂的程序逻辑分解为清晰的思维步骤，帮助学生建立编程思维模型。

（二）DeepSeek多模态交互的智能迭代创新

DeepSeek多模态交互系统通过持续的数据积累和算法优化，能够不断迭代升级，为计算机基础教育提供智能化的个性支持。在教学实践中，可以实时捕捉学生的学习行为数据，如编程练习的完成情况、调试过程的痕迹等，进而勾勒出学生的知识图谱和能力画像。基于学生模型的动态分析，能够精准诊断学生的学习困难和认知偏差，并提供个性化的学习路径推荐^[1]。

二、DeepSeek多模态交互在计算机基础教育中的实践场景

（一）计算机课程资源的知识图谱生成

传统的计算机教学资源大多以松散的知识点罗列为主，缺乏内在逻辑关联。通过机器学习算法，自动提取教材、课程标准、优质教案等多源异构数据中的关键概念，挖掘概念间的层级关系与语义联系，构建起结构化的计算机知识图谱。基于知识图谱的推理能力，可智能关联教学目标、重难点、学生认知等多维度信息，形成连贯的课程知识序列。教师借助生成的概念关联图、思维导图，能更全面把控教学内容的逻辑脉络，优化教学设计。同时，还能跨域链接不同学科的知识图谱，推动计算机教育与数学、物理等学科的融合创新。比如在Python课程中，通过DeepSeek自动关联数学函数、物理公式的相关知识，设计跨学科编程项目，培养学生的综合实践能力。

（二）计算机智能教材的溯源与迭代

传统的纸质教材内容更新周期长，难以适应信息技术的迅猛发展。而可对接在线教育平台的海量数据，实时捕捉教学过程中学生的认知反馈，形成“持续进化”的动态教材。例如，通过分析学生在线编程的错误日志，能诊断学生的典型误区，自动生成“错题集”，补充到智能教材的重难点解析中,这种从实践到理论、再从理论到实践的螺旋式认知强化机制，提升了教材的时效性和适用性^[2]。同时，DeepSeek也为教材内容的开放协作创作开启了新模式。基于众包机制，教师、学生、程序员、教研员等不同主体，皆可参与教材的众包任务，贡献多元化的案例、实践、拓展资料，依托自然语言处理技术，对众包内容进行知识萃取、质量评估、冗余过滤，并自动整合到教材知识库中，持续更新迭代。

（三）计算机教学的多智能体协同导航

传统的计算机教学多由单一主体（教师）主导，忽视了学习者、技术工具、教学资源等要素的交互影响。而DeepSeek融合教师、学生、知识库、智能助手等多元主体，形成了人机物协同的立体化教学场景。例如，学生在平台练习编程时，智能助手可实时生成个性化的任务提示与案例演示；教师则通过可视化的学情分析面板，精准把握学生的学习进展，在关键节点予以引导。师生、人机间建立起实时互动的闭环，形成了精准教学的正循环。DeepSeek还能智能感知学生的编程行为，依托强化学习算法形成因材施教的策略。比如，当学生尝试了多次仍无法突破某编程难题时，DeepSeek会自动调整优化任务难度与引导方式，避免学生产生挫折感。

（四）计算机学习的多元证据评价

以往，计算机基础教育评价多依赖结果导向的总结性考核，忽视了过程性评价对学生成长的促进作用。DeepSeek集成多模态交互系统，可全程记录学生在编程实践、课堂讨论、项目协作等环节的行为表现，挖掘其中蕴含的评价价值。^[3]例如，DeepSeek可自动分析学生键入代码的速度、质量，关联其在讨论区的发言词频、情感倾向等，形成编程能力与学习态度的综合画像，为多维度、动态化的过程性评价提供了数据支撑。教师基于系统的评价证据库，结合教学反思日志等定性分析，可对学生的编程思维发展水平做出科学诊断，制订个性化的改进方案。同时，DeepSeek还为学生的自评、互评提供了便捷高效的工具支持。学生可发起头脑风暴式的编程问题讨论，系统自动匹配组员，协同编辑，并就问题解决的创新性、合理性、规范性进行评分，在同伴互动中实现自我认知与元认知能力的提升。

（五）计算机教育的循证创新实践

在实践探索中，DeepSeek通过搭建计算机教育管理数据平台，对接教学、评价、师资培训等业务系统，集成学情分析、资源推送、教研指导等功能模块，形成了教育决策的“中枢神经”。平台汇聚的海量教学实践数据，为政策制定、改革路径优化提供了循证依据。例如，通过对比分析不同地区Python课程项目化教学的开展情况与成效，智能生成政策分析报告，供管理者决策参考，并形成案例库推送给一线学校，促进优秀经验的辐射推广。学校层面，DeepSeek也为因地制宜开展教学改革积累了创新实践资源。^[4]学校可参考项目库中与本校相近的学情特征与建设基础的学校案例，吸收借鉴其教学组织方式、课程实施流程等，既避免了盲目尝试，又激发了特色化探索。

三、结语

DeepSeek多模态交互为计算机基础教育变革开辟了广阔前景，同时也提出了更高要求。未来，计算机教育需进一步强化人工智能伦理意识，将技术创新置于人的全面发展的宏大叙事中审慎考量，坚守立德树人的教育初心。在多元共建、协同创新中推进计算机基础教育高质量发展，为培养具有家国情怀、全球视野、数字素养、创新能力的时代新人提供坚实基础。

参考文献：

[1]蔡天琪,蔡恒进.DeepSeek的技术创新与生成式AI的能力上限[J/OL].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2025,(04):1-8.

[2]谭维智.知识生产新境况下的学习路向与教育新可能：对DeepSeek的教育学思考[J/OL].苏州大学学报(教育科学版),1-9.

[3]方彬楠.在线教育接入DeepSeek学而思硬件“灰测”[N].北京商报,2025-02-19(003).

[4]魏钰明,贾开,曾润喜,等.DeepSeek突破效应下的人工智能创新发展与治理变革[J].电子政务,2025,(03):2-39.