（问题）人工智能技术快速迭代、应用场景不断扩展的背景下，算法课程是人工智能人才培养的基础环节，其教学质量直接关系到学生的工程实践与创新能力。但在不少高校的教学实践中，以纸质教材为主要载体的传统模式正越来越难以满足“面向真实问题、面向产业需求、面向持续更新”的要求：一是课堂内容与工程需求衔接不紧，学生常停留在算法推导与代码复现，难以将真实需求抽象为可计算问题；二是算法概念与推演过程抽象度高、学习门槛大，学生理解更多依赖想象与思辨，容易出现“会看不会用”；三是缺少贯穿式交互环境，算法设计、编程实现、效果验证与自测训练彼此割裂，学习难以形成闭环；四是优质行业案例供给不足，教材更新跟不上产业迭代，学生视野受限、实践情境单一。 （原因）业内人士分析，上述矛盾集中反映了人工智能学科的特点：其一，算法体系演进快，从经典计算到数据驱动，再到深度学习及更复杂的模型范式，知识边界持续扩展；其二，教学目标正从“理解算法原理”转向“解决复杂工程问题”，仅依赖静态文本难以覆盖需求分析、实验验证、参数调优等动态学习环节；其三，产业对人才的要求更强调综合能力，包括数据理解、建模能力、工程实现与系统思维，推动课程资源从“单点知识”走向“任务链条”。因此，教材建设需要在内容组织、资源形态、学习路径与评价方式上同步调整。 （影响）教材形态滞后不仅降低课堂效率，也会影响人才培养质量与供需匹配。一上，学生对算法的掌握容易停留概念层，缺少从需求出发进行建模、验证与迭代的能力积累；另一上，教学难以形成“学习—实践—反馈—提升”的循环，导致课程训练与企业真实工作流程存在落差。长远来看，这将影响高质量应用型、复合型人工智能人才供给，并拖慢有关产业的技术落地与创新速度。 （对策）针对上述痛点，相关研究提出以“新形态一体化教材”推动人工智能算法教学改革：以纸质教材为主干框架，同时将数字化资源、在线平台与实践案例进行一体化设计与开发，形成可更新、可交互、可实践的教学资源体系。建设方案强调四个要点： 第一，以一条进阶主线贯穿知识体系，增强课程结构性与连续性。内容可按“经典计算机算法—数据挖掘算法—深度学习算法”等路径递进，既保证基础理论的严谨，也呈现技术演进逻辑，帮助学生在同一学习主线上逐步建立从算法思想到数据驱动建模的系统认识。 第二，构建“四位一体”学习框架，推动从理解到应用的闭环训练。以“需求分析—算法设计—伪码构建—编程实现”为主线，将学习过程从“听算法”转为“做算法”，引导学生把真实或仿真的应用需求转化为可求解问题，完成建模、实现与验证，提升工程思维与问题拆解能力。 第三，推进纸数一体资源建设，形成“教材+数字资源+在线平台”的协同供给。纸质教材用于系统呈现知识框架、关键概念与核心方法；数字资源补充可视化讲解、实验指导、代码示例与拓展阅读；在线平台提供编程实践、自动评测、自测训练与学习记录，提升互动与反馈效率，使学习从静态阅读转向过程化训练。 第四，以改革带动融合创新，增强资源开放性与持续更新能力。通过课程改革联动资源建设、教学实施与学习评价，并引入行业动态案例库机制，吸纳企业真实问题、典型数据与应用场景，实现案例持续迭代更新，帮助学生理解算法在不同领域的落地路径，拓宽视野并提升综合应用能力。 （前景）受访教育工作者认为，随着人工智能向更多行业深入渗透，算法课程改革将更强调“以学生为中心、以任务为牵引、以能力为导向”。如果新形态一体化教材能在统一框架下实现资源持续更新、案例共建共享、平台互联互通，有望更提升课堂效率与实践质量，推动课程从“知识传授型”转向“能力生成型”。同时，如何在保证理论深度的基础上强化工程训练，如何建设高质量案例库与科学评价体系，仍是下一阶段需要持续探索的重点。
当ChatGPT等应用带动新一轮AI热潮，教育领域的“基础设施”升级同样迫切；新形态教材改革不只是载体数字化，更是从“知识传授”走向“能力培养”的转变。这场持续推进的教学变革，或将重塑人工智能人才培养方式，为技术创新与产业发展提供更坚实的人才支撑。