引言：

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，社会对人才的数字化、智能化素养提出了更高要求。作为面向非计算机专业学生的必修课，大学计算机通识课程承担着培养学生数字化能力、计算思维和创新能力的重任。然而，传统的"一刀切"教学模式已难以满足不同层次学生的学习需求。因此，探索融合前沿技术的新型教学模式，实现计算机通识教育的精准化和个性化，对于提升课程教学质量和学生综合素养具有重要意义。

一、DeepSeek多维认知诊断,分层构建学习路径

DeepSeek多维认知诊断技术为实现计算机通识课程的分层教学提供了有力支撑。该技术能够全面评估学生在知识与技能掌握、实践操作能力、逻辑思维能力、人工智能素养等多个维度的表现，形成立体化的学生认知画像^[1]。这种多维诊断结果为教师实施因材施教奠定了基础。教师可以根据诊断结果，将学生划分为不同层次，针对每一层次学生的特点和需求，设计差异化的教学目标和学习任务。例如，对于基础薄弱的学生，教师可以侧重强化计算机基本概念和操作技能的学习；对于学有余力的学生，则可以拓展一些前沿技术应用案例，激发其探究热情。同时，教师还可以在每一层次内，根据学生的认知特点，推荐个性化的学习资源，如视频、文献、项目等，引导学生自主构建符合自身特点的学习路径。在分层教学的过程中，教师要充分发挥学生的主体作用，鼓励学生根据自己的学习基础和兴趣爱好，参与学习路径的构建和优化，培养学生自主学习、自我管理的能力。这种基于DeepSeek多维认知诊断的分层教学模式，有利于因材施教，促进学生的个性化发展，最大限度地发挥每个学生的潜力，提升计算机通识课程的育人效果。

二、DeepSeek诊断指导分层案例选取,提升学习针对性

DeepSeek诊断结果为计算机通识课程教学中案例选取提供了精准指引。教师可以深入分析诊断报告，洞察不同专业、不同层次学生的认知特点和学习需求，有针对性地选取人工智能应用案例，增强教学内容与学生背景的契合度^[2]。例如，针对语言专业的学生，教师可以重点介绍智能语音识别、自然语言处理等技术在语言学习中的应用，如智能翻译系统、语音互动练习平台等；而对于艺术设计专业的学生，则可以侧重讲解人工智能在创意设计领域的应用，如AI绘画生成、智能Logo设计等。同时，教师还可以根据学生的认知水平，对案例内容进行分层设计。对于认知水平较低的学生，可以选取一些典型案例，侧重讲解人工智能的基本原理和应用场景，帮助学生建立起人工智能的整体认知框架；而对于认知水平较高的学生，则可以引入一些前沿性、挑战性较强的案例，鼓励学生探索人工智能技术的创新应用，培养学生的批判性思维和创新能力。在案例讲解过程中，教师要注重引导学生思考人工智能技术与专业领域的融合，鼓励学生结合自身专业背景，提出人工智能应用的新思路、新方案。这种诊断指导下的分层案例学习模式，能够充分激发不同层次学生的学习兴趣，提升学习的针对性和实效性，帮助学生深入理解人工智能技术的专业应用价值，促进跨学科知识的融会贯通，培养学生的创新应用能力。

三、DeepSeek诊断驱动分层学习情境设计,培养人机协同能力

DeepSeek诊断结果为计算机通识课程中生成式学习情境的分层设计提供了重要依据。在教学实践中,教师可以充分利用AIGC工具,根据学生的认知水平和学习需求,精心设计难度梯度合理的学习任务^[3]。例如,对于诊断结果显示逻辑思维能力较弱的学生,教师可以设计一些语义编码类的文本生成任务,引导学生思考文本内容的逻辑组织和语义表达；而对于创造力较强的学生,则可以设计一些开放性的图像创作任务,鼓励学生利用AIGC工具进行创意探索和实现。在任务设计过程中,教师要注重引导学生反思人机协同的过程,体会人工智能技术在任务完成中的作用,理解人机优势互补、协同创新的理念。同时,教师还可以设计一些小组协作任务,鼓励不同层次的学生组成学习共同体,在协作中互帮互助、取长补短,共同提升人机协同能力。在学习情境中,教师要为学生提供及时的指导和反馈,引导学生总结人机交互的经验教训,优化问题解决策略。这种基于DeepSeek诊断的分层学习情境设计,能够为不同层次的学生提供匹配的学习挑战,调动学生的积极性和创造力,促进学生在人机协同中不断成长。学生通过与AI系统的交互实践,能够深入理解人工智能技术的特点和局限,学会利用AI工具辅助问题解决,提升任务完成的效率和质量,逐步成长为具备人机协同能力的未来型人才。

四、DeepSeek诊断支持多维度分层评价,关注综合素养发展

DeepSeek诊断为计算机通识课程的多维度分层评价提供了科学依据。传统的评价方式往往侧重知识与技能的考核，忽视了学生综合素养的评估。而基于DeepSeek诊断的评价体系，能够全面考察学生在认知、技能、情感、创新等多个维度的发展水平。教师可以根据诊断结果，针对不同层次的学生，设置差异化的评价标准和权重。例如，对于基础较好、实践能力强的学生，教师可以侧重评价其在项目实践、创新应用等方面的表现；而对于逻辑思维能力突出的学生，则可以重点考察其在算法设计、优化等方面的能力。同时，评价指标体系还应纳入批判性思维、人工智能素养等反映学生综合素养的要素。教师可以通过项目报告、课堂表现、同伴评议等多元评价方式，动态跟踪学生在这些方面的成长。在评价过程中，教师要注重引导学生进行自我评估和反思，帮助学生认识自身的优势和不足，明确后续提升的方向和路径。评价结果不仅仅是学期末的一个分数，更应成为师生共同分析、改进教与学的依据。这种基于DeepSeek诊断的多维度分层评价模式，能够为不同层次的学生提供个性化的评价反馈，激发学生的进步动力。学生在重视知识与技能的同时，也会更加注重创新实践、批判思维等综合素养的提升。这对于培养学生全面发展、适应智能时代的要求具有重要意义。

结束语

综上所述，基于DeepSeek认知诊断的计算机通识课程分层教学策略为实现因材施教、促进学生个性化发展提供了新思路。这种教学模式不仅能够提高学生的学习兴趣和针对性，还能培养学生面向未来的关键能力。然而，实施分层教学对教师的教学设计和实施能力提出了更高要求。未来，还需要进一步完善分层教学的理论基础，开发智能化的教学支持工具，优化教学资源配置，为分层教学的深入推进提供有力支撑，真正实现计算机通识教育的变革和创新。

参考文献：

[1]刘智明,马征,黄友荣,等.计算机通识课程的资源驱动自主分层教学[J].计算机教育,2025,(03):261-265.

[2]鞠慧敏,鞠洁.AIGC视域下应用型大学计算机类通识课程的建设策略[J].计算机教育,2024,(10):169-172.

[3]袁姗姗.数据驱动的高职计算机通识课程多元化评价体系研究[J].计算机教育,2024,(08):203-207.