综述：人工智能在计算机科学教育体验塑造中的作用：系统性综述

本综述系统回顾了AI在计算机科学教育（CSE）中的应用，聚焦本科阶段，涵盖监督学习、集成方法和深度学习等主流技术，探讨了学习行为分析、成绩预测、风险学生识别及个性化干预等核心主题，并指出生成式AI（Generative AI）和可解释AI（XAI）的研究缺口，为未来教育技术发展提供了重要方向。

　　

人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑计算机科学教育（Computer Science Education, CSE）的格局。本系统性综述聚焦本科教育阶段，通过对40篇高质量文献的分析，揭示了AI在该领域应用的最新进展、关键方法与未来挑战。

AI方法与数据类型

在人工智能方法的应用上，监督学习（Supervised Learning）、集成方法（Ensemble Methods）和深度学习（Deep Learning）占据主导地位。这些技术广泛应用于学生行为建模、成绩预测和个性化推荐等场景。特征提取与降维、自然语言处理（NLP）等技术也有显著应用，而生成式AI和可解释AI（XAI）的研究仍处于起步阶段。

数据来源方面，日志与轨迹数据（Log and trace data）成为最重要的信息源，包括学生在学习管理系统（LMS）中的互动记录、编程平台使用数据等。学业表现数据（如CGPA和课程成绩）以及编程相关数据（代码提交记录、编程问题求解过程）也是核心数据来源。此外，问卷调查和人口统计学信息为研究提供了重要的补充维度。

教育场景与技术应用

编程教育是AI技术应用最集中的领域，占研究总量的75%。这反映了编程在计算机科学教育中的核心地位以及其面临的独特挑战。除此之外，数学与定量推理课程、硬件与体系结构课程、系统与理论计算课程等也都出现了AI技术的创新应用。

技术工具方面，学习管理系统（如Moodle、VILLE）提供了基础的数据收集平台。编程与评估工具（如Codebench、AAT-Moodle）实现了代码自动评测与反馈。开发环境与工具（如Snap、Alice 3）降低了初学者的入门门槛。游戏化学习环境（如Escapp平台、Unity 3D开发的AR应用）则通过增强互动性提升了学习体验。

研究主题与发现

通过对文献的深度分析，研究者识别出六个核心研究主题：

学习行为分析揭示了学生与教育平台的互动模式，包括参与度、持久性和反馈响应等行为特征。研究发现，这些行为模式与学习成果之间存在显著相关性，为个性化教学提供了依据。

学业表现预测通过机器学习算法分析历史数据和行为模式，早期识别可能面临学术困难的学生。这些预测模型帮助教育者实施及时干预，提高学生成功率。

风险学生识别关注早期预警指标的发现，包括出勤率、参与水平和课程作业表现等多维度数据。系统化的风险评估使得支持措施更加精准有效。

教育干预措施基于预测洞察，为风险学生提供定制化支持，包括额外辅导、个性化学习路径调整等。技术干预如智能辅导系统（ITS）和聊天机器人也在这一领域发挥重要作用。

智能提示与推荐系统通过自动化问题选择、个性化学习路径推荐和智能提示传递等方式增强学习支持。这些系统根据学生背景和表现模式动态调整内容，确保学习体验的适切性。

自动内容提取技术利用自然语言处理和机器学习算法从数字教育资源中识别和提取相关信息，用于增强学习材料和创建个性化学习体验。

疫情带来的变化

COVID-19大流行显著加速了AI在教育中的应用。研究表明，疫情后相关出版物数量急剧增加，89%的入选论文发表于2020年之后。远程教学的迫切需求促使教育机构广泛采用AI驱动的电子学习平台和智能教学工具，这反映了一个全球性的教育转变趋势。

挑战与机遇

尽管AI在教育中展现出巨大潜力，但仍面临多重挑战。学生表现的准确评估仍然复杂，传统方法可能无法充分捕捉学生的编程能力和问题解决技能。快速变化的技术环境要求课程和评估方法持续更新。资源限制、伦理隐私问题以及确保评估的公平性都是需要解决的重要问题。

学生参与度方面，计算机科学概念的复杂性和抽象性对新手构成挑战。学生背景的多样性和技术丰富学习环境（TRLs）的整合也需要特别关注。传统评估方法可能无法充分衡量基于技能的学习目标，而高 attrition rates 仍然是计算机科学项目的持续挑战。

自动内容提取面临着技术挑战，如教育内容语义理解、领域的广泛性以及准确性和精确性要求。保持内容的最新性和相关性、适应不同的学习偏好以及与现有系统的集成都是需要解决的问题。

风险学生识别需要综合考虑学术表现以外的多种指标，数据质量和一致性至关重要。确保风险检测算法的公平性和无偏见性、保护学生隐私以及合理分配支持资源都是关键挑战。

在机遇方面，AI技术为计算机科学教育带来了诸多可能性。细化课程与教学、早期干预风险学生、优化资源分配和支持都是重要的应用方向。增强学生参与度、自动内容提取、提供个性化推荐和干预以及评估干预效果都为教育改进提供了新途径。

技术前沿与未来方向

生成式AI在计算机科学教育中的应用尚未充分探索，这代表了一个重要的研究前沿。生成式AI可以创建新颖的内容，用于生成个性化学习材料、实践问题甚至代码示例，从而带来更吸引人和有效的学习体验。

可解释AI（XAI）对于建立学生和教育者对AI系统的信任至关重要。缺乏可解释性使得检测和减轻算法偏差变得困难，可能导致不公平的结果，特别是对代表性不足或边缘化的计算机科学学生。XAI是负责任AI（Responsible AI）的基础组成部分，对于确保教育环境中的隐私、公平和信任至关重要。

纵向研究和设计型研究（DBR）将为AI在教育中的有效性提供更深入的证据。这些研究方法能够跟踪AI干预的长期效果，并确保AI系统随着学生行为、课程和学习环境的变化而保持准确和有效。

结论

人工智能和机器学习在本科计算机科学教育中的整合为提高学习体验和成果提供了强大的工具。通过分析学生行为、预测表现和提供个性化支持，AI有潜力解决计算机科学教育中的一些最持久挑战。然而，要实现这一潜力，研究人员和教育者必须解决与评估、参与、内容提取、风险识别和干预实施相关的挑战，并抓住AI技术提供的机会。通过这样做，他们可以创建更有效、吸引人和公平的计算机科学教育环境，为所有学生做好准备，迎接数字时代的挑战。