《算法设计与分析》是一门软件工程、计算机科学与技术等信息科学相关专业的重要基础课，理论性与实践性结合紧密，在培养学生创造性思维、算法设计能力和实践能力方面占有重要的地位，可以培养学生的抽象思维和缜密概括的能力，提高学生的软件开发与设计能力。
北京交通大学刘铎副教授教学团队坚持“AI服务教学、教师引领育人”的理念，十余年持续深耕《算法设计与分析》课程，以结构化知识组织为基础，以智能学习支持为特色，旨在实现算法知识学习、能力训练与智能助学的深度融合，建立智慧课程新生态。
教学团队还大力推进课程思政建设，示范案例于2025年上线新华网新华思政全国高校课程思政教学资源服务平台，力求达到“教书”更“育人”的教育目标，实现本课程知识传授、能力培养和价值塑造的三重责任目标。 知识图谱重构课程体系 刘铎副教授教学团队围绕课程知识体系沉淀了5118个知识切片和117个结构化知识点，覆盖知识图谱、问题图谱、课程思政图谱等多类型图谱资源，帮助学生建立完整的知识网络。 团队持续丰富在线课程资源，目前已储备135段授课视频及超200道自测习题。在此基础上，团队进行了《算法设计与分析》的智慧课程建设。
依托知识图谱，学生能快速定位学习内容，理清知识之间的逻辑关系，实现从“知识点学习”向“知识网络学习”的转变。 课程主讲人及课程建设负责人还在持续与北京交通大学出版社进行深度合作，探索新形态数字教材建设和应用规划，对借助新形态数字教材重塑教学模式进行探索。 数智赋能培养算法思维 课程团队在帮助学生构建完整的知识体系的同时，更着力聚焦算法思维培养与实践能力提升，持续推进课程智能化升级。围绕算法课程教学痛点，构建了学习路径，帮助学生从整体上把握算法知识体系，逐步建立系统化的算法思维。 此外，课程团队针对学生面对题目“无从下手”的实际问题，构架了“问题图谱”，形成了多维度立体网状学习模式，向学生提供“问-学-练”的整体学习路线。 循序渐进推进能力增长 学生能力的提升不可能一蹴而就，课程团队利用智慧课程中的任务引擎功能，围绕对建模能力、实践能力要求较高的内容和知识点，设计了分层递进的综合实训任务，帮助学生在解决问题的过程中不断深化知识理解，培养分析问题和设计算法的能力。 与此同时，课程团队还为智慧课程建设了专属AI助教，基于教材、教案、PPT、习题等课程资源构建了课程的专门知识库，使AI优先依据课程内容回答学生问题，有效实现更加准确、专业的智能答疑。 北京交通大学刘铎副教授教学团队成员也荣获了包括校级教学名师、校级课程思政教学名师、北京交通大学教书育人先进个人等多项荣誉，主持校级教学改革项目十余项；课程团队还多次进行直播和专题报告，展示了团队对智慧课程建设的思考和实践。
（供稿：北京交通大学 刘铎） 【纠错】
【责任编辑:王琦】
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