数智时代下课程改革的创新策略与实施路径

泓域文案/高效的写作服务平台数智时代下课程改革的创新策略与实施路径说明教育政策与管理层面的支持是数智赋能课程教改成功的关键。政策的引导与支持可以为数智赋能的实施提供坚实的保障。教育部门应积极推动数字化教学平台的建设，加强技术应用的标准化与规范化，并为学校和教师提供足够的资金支持和培训机会。教育管理者还应注重教学评估和反馈机制的建立，确保技术应用与教育目标的紧密对接。随着数智技术在各个领域的广泛应用，技术伦理问题逐渐成为关注的重点。数智赋能课程的教学目标应注重强化技术伦理教育，帮助学生理解技术背后的伦理问题，培养其在实际应用中遵守伦理规范的意识。教学中可以结合案例分析、伦理讨论等方式，激发学生对技术伦理的思考，帮助学生认识到技术不仅关乎技术本身，还涉及到人类社会的长远发展和每个人的利益。在此基础上，培养学生在未来工作中能够遵循伦理原则，推动技术的可持续发展。云计算作为数智赋能的一项重要技术，能够为教育提供强大的数据存储与计算能力。通过云平台，教师可以轻松访问和管理教学资源，实现教学内容的共享与在线协作。物联网技术则可以将各种教学设备与工具互联，创建智能教室环境，实现在线教学、远程互动以及课堂管理的智能化。例如，智能白板、学生终端设备以及课堂监控系统的结合，可以为教师提供实时反馈，帮助调整课堂节奏和内容。数据分析和智能技术的应用已成为各行业的核心竞争力。因此，数智赋能课程的目标中，提升学生的数据分析能力和数据应用能力是至关重要的。教学中应重视数据的采集、处理、分析及可视化过程，帮助学生掌握如何从海量数据中提取有价值的信息，并基于这些信息做出科学决策。通过课程设置的实际数据分析项目，学生可以在真实数据的分析中锻炼自己的能力，增强其数据驱动决策的能力，进一步提高其解决实际问题的能力。本文仅供参考、学习、交流使用，对文中内容的准确性不作任何保证，不构成相关领域的建议和依据。

目录TOC\o"1-4"\z\u一、强化学生的实践能力与应用能力 4二、数智赋能课程教改的未来趋势 5三、智能评估在教学中的应用 7四、数智赋能课程师资的现状与挑战 8五、数智赋能课程的评估机制与反馈体系 9六、数智赋能课程的技术支持与教学平台 10七、跨学科融合的关键策略 12八、数智赋能课程的教学目标与培养方向 13九、学生个性化学习的实施策略 14十、评估与反馈机制的个性化与智能化融合 16十一、大数据技术工具的选择与应用 18十二、教学资源的智能化管理与共享 19十三、数智赋能课程内容的更新机制 20十四、培养教师数字素养，推动教育技术的全面普及 21十五、课程内容与教学模式的创新挑战 23

强化学生的实践能力与应用能力1、提升学生的实践操作能力数智赋能课程的教学目标还应注重学生实践操作能力的培养。实践是理论与知识的最佳检验，通过实际操作，学生能够将课堂上学到的理论知识与现实问题相结合，从而深刻理解知识的应用价值。课程设计应结合行业需求，提供实际的项目或任务，使学生能够通过实践来掌握先进的数字工具和智能技术。此外，课程可以引入校企合作、实习实践等环节，提供更多的实战机会，帮助学生在实践中锻炼自己的技能。2、提升学生的数据分析与应用能力数据分析和智能技术的应用已成为各行业的核心竞争力。因此，数智赋能课程的目标中，提升学生的数据分析能力和数据应用能力是至关重要的。教学中应重视数据的采集、处理、分析及可视化过程，帮助学生掌握如何从海量数据中提取有价值的信息，并基于这些信息做出科学决策。通过课程设置的实际数据分析项目，学生可以在真实数据的分析中锻炼自己的能力，增强其数据驱动决策的能力，进一步提高其解决实际问题的能力。3、培养学生的智能技术应用能力智能技术的快速发展为各行业带来了革命性的变化，培养学生的智能技术应用能力成为数智赋能课程不可或缺的目标之一。课程教学应涵盖人工智能、机器学习、深度学习、物联网等前沿技术的基础理论与应用，帮助学生了解这些技术的原理和实际应用场景。通过项目式学习和实践环节，学生能够将这些智能技术与现实问题结合，开发出适合的智能解决方案。智能技术的应用能力不仅能提升学生的职业竞争力，还能为其未来的职业生涯开辟广阔的前景。数智赋能课程教改的未来趋势1、智能化与个性化教学的深度融合随着人工智能技术的持续发展，数智赋能课程的未来趋势之一是智能化与个性化教学的深度融合。未来的教育将不再是“一刀切”的传统模式，而是根据学生的学习习惯、认知水平和兴趣需求，提供量身定制的学习内容和路径。人工智能技术可以实时分析学生的学习情况，自动调整课程难度，并及时反馈学习进度，使每个学生都能够以最合适的方式进行学习。这种个性化的教学模式将有效提升学生的学习动力和学习效果。2、教育大数据的全面应用大数据技术在数智赋能课程中的应用，将使教学决策更加精准。通过对学生学习行为的分析，教育工作者可以实时掌握课堂动态，精准识别学生的薄弱环节，实施针对性的教学策略。此外，教育大数据的运用还能够帮助学校和教育管理者优化教学资源配置，实现教育资源的科学管理和合理分配。未来，教育大数据不仅将改变教学的方式，也将推动教育评价体系的创新，提供更多样化、更加全面的评价维度。3、跨学科与终身学习的推动数智赋能课程教改的未来趋势还包括推动跨学科教育和终身学习。随着社会和技术的不断发展，单一学科的知识结构已经无法满足快速变化的职业需求。数智赋能课程将打破学科壁垒，通过项目驱动和问题导向的方式，培养学生的综合创新能力和解决复杂问题的能力。同时，随着“终身学习”理念的广泛推广，数智赋能课程也将成为人们持续学习的重要手段。通过在线平台、虚拟学习环境等工具，学习者可以在任何时间、任何地点进行自我提升，推动教育的普惠性和可持续性发展。4、教育伦理与隐私保护的强化在数智赋能课程快速发展的同时，教育伦理与隐私保护问题也愈加受到关注。数据的收集和分析可能涉及到学生的个人隐私，因此，如何确保学生数据的安全性和隐私性，将成为未来数智赋能课程教改中的重要议题。各国教育政策和法律法规可能会进一步加强对教育技术和数据使用的监管，确保技术在推动教育创新的同时，不侵犯学生的基本权益。智能评估在教学中的应用1、智能评估提升评估效率与准确性传统的教学评估方法多依赖于教师的主观判断和手工批改，评估过程既费时又易出现偏差。智能评估通过自动化评分和分析技术，能够大大提高评估效率，确保评估结果的客观性与准确性。智能评估系统可以基于学生的作业、考试和课堂表现进行综合评分，并实时反馈学生的学习情况。例如，智能评估系统能够自动批改选择题、填空题等标准化试题，同时对学生的主观性答题进行智能评分。系统会根据预设的评分标准，结合自然语言处理技术，分析学生的答案内容，给出精准的评分结果。通过这种方式，教师能够快速获取学生的学习反馈，及时调整教学策略，同时学生也能更快了解自己的学习成效。2、智能评估支持学生自主学习与反馈智能评估不仅仅是对学生的评定工具，它还可以作为学生自主学习和反馈的依据。通过智能评估系统，学生能够实时了解自己的学习进度和成绩，发现自己在某些领域的薄弱点，从而能够针对性地进行学习。系统还可以根据学生的评估结果推荐个性化学习资源或练习题，帮助学生更有效地进行自我提升。例如，在使用在线学习平台时，学生提交作业后，系统会根据学生的成绩与错误类型，生成详细的分析报告。报告中不仅包含了学生的正确率、错误率，还能分析错误的类型和原因，帮助学生明确自己的不足之处。基于这些反馈，学生可以自主选择相应的学习资源进行巩固或复习，进一步提升自己的学习能力。3、智能评估促进教学质量的持续改进智能评估为教学质量的持续改进提供了宝贵的数据支持。通过对学生评估结果的长期跟踪与分析，教育者可以发现教学中存在的普遍性问题，并采取有效措施进行改进。例如，如果某一知识点的评估结果普遍不理想，说明该部分的教学可能存在不足，教师可以根据评估数据调整教学内容或方法，改进教学设计，提高学生的学习效果。此外，智能评估还可以为教师的教学效果提供量化的反馈。例如，通过分析学生的考试成绩与学习习惯之间的关系，教师可以评估不同教学方式对学生成绩的影响，从而优化教学策略。通过持续的数据反馈和评估，教师能够实现“教与学”的双向提升，不断提高教学水平与质量。数智赋能课程师资的现状与挑战1、数智赋能课程的师资现状分析当前，在数智赋能课程的实施过程中，师资的现状呈现出一定的不平衡。大部分高校和教育机构的教师具有扎实的传统学科背景，但对于数据智能、人工智能、数据分析等领域的理解和掌握相对滞后。许多教师的教学方式仍停留在传统的课堂讲授模式，缺乏对现代教育技术的应用和创新，难以适应数智时代对于教育者的多元化、跨学科能力的要求。随着科技的迅猛发展，传统教师的知识结构和教学理念难以应对数智赋能课程所需的知识创新和技能培养。2、数智赋能课程师资面临的挑战数智赋能课程的实施要求教师不仅具备基础的学科知识，还要掌握丰富的数据科学、人工智能、编程技术等新兴领域的专业知识，同时具备较强的创新能力和跨学科的综合素养。然而，许多教师在接受传统师范教育时并未涉及到这些前沿领域，因此在面对数智赋能课程的教学时，往往感到力不从心。此外，由于技术的快速发展，教师在课程内容更新的及时性上面临着巨大的压力。如何培养具有未来视野和技术应用能力的师资，成为数智赋能课程推行中的一大挑战。数智赋能课程的评估机制与反馈体系1、综合评估与多元化评价方式数智赋能课程的评估不仅应关注学生对知识的掌握程度，还要注重其创新思维、解决问题的能力以及团队合作精神的培养。因此，评估方式应多元化，包括知识性考核、实践性项目评估、团队协作表现等多个维度。实践项目可以通过小组评审、实际展示等形式进行评价，而在项目执行过程中，教师还可通过过程性评估来关注学生的思维方式与操作技能，确保学生在学习过程中不断获得反馈并提升。2、实时反馈与持续改进的教学策略为了确保数智赋能课程的持续改进和教学质量的提高，应建立起实时的反馈机制。教师可以通过课堂互动、项目评审等形式及时获取学生的学习情况和困惑，进行针对性的指导。同时，课程结束后还应通过问卷调查、学生反馈等方式收集意见，了解课程实施的效果，为后续课程的设计和改进提供数据支持。此类反馈机制能够促进教学内容的不断优化，使课程更加贴合学生需求与行业发展。3、学生自评与同行评价的结合在数智赋能课程的实践教学中，学生自评与同行评价的结合能够增加学生的自我反思与批判性思维。学生通过自评能够更加清晰地认识到自己在项目中的优势与不足，并提出改进方案。同行评价则能够通过团队成员之间的互动与沟通，进一步提升学生的协作能力和集体责任感。通过多元化的评价方式，激发学生的内在动力，增强其学习成效。数智赋能课程的技术支持与教学平台1、数字化工具与智能化平台的应用为了提升数智赋能课程的教学效果，数字化工具和智能化平台的应用至关重要。基于大数据分析、人工智能等技术，教师可以借助智能教学平台进行课堂管理、个性化教学等操作。通过平台的实时数据分析，教师能够掌握学生的学习进度和学习难点，进而调整教学策略。同时，学生也可以通过平台获得丰富的学习资源、实践案例与模拟实验，进一步拓展知识面和实践能力。2、虚拟仿真技术与在线协作工具的整合虚拟仿真技术和在线协作工具的整合，是数智赋能课程在实践教学中的重要组成部分。通过虚拟仿真，学生可以在没有实物操作的情况下，模拟进行实验和项目操作，提升其动手能力与技术应用水平。在线协作工具则能够帮助学生更好地进行团队合作，进行远程协作与信息共享，使学生能够在不同时间和空间内有效地沟通与合作，进一步培养其团队协作与跨文化沟通能力。3、开放资源与平台共享的促进数智赋能课程的实施应鼓励开放资源与平台共享，学生可以通过网络平台与行业专家、技术开发者等进行互动交流，获取行业动态与前沿技术。在教学资源的共享方面，教师可以将课程教材、案例分析、实验教程等内容上传至在线学习平台，让学生在课外时间自主学习，增加其对课程内容的掌握程度。这种平台的共享不仅增加了课程的灵活性和开放性，还为学生提供了丰富的学习资源，促进其自主学习和创新实践。数智赋能课程的实践教学体系设计是培养创新型、复合型人才的关键环节，通过合理的目标设置、有效的教学方法、多元化的评估机制以及先进的技术支持，能够全面提升学生的数字技术应用能力和创新实践能力，为社会培养出更具竞争力的人才。跨学科融合的关键策略1、设计跨学科课程模块跨学科融合的课程设计是实现数智赋能教育目标的关键。首先，在课程内容的选择上，应当注重基础学科和应用学科的结合。例如，在数智赋能课程中，可以将计算机科学、数据分析、人工智能等内容与其他学科，如经济学、医学、环境科学等结合起来，设计成模块化的课程。每个模块可以独立教授，但又能与其他模块紧密衔接，形成跨学科的知识网络。这种模块化的设计不仅能够让学生系统学习每一门学科的基础知识，也能够帮助学生更好地理解不同学科之间的关系和应用场景。2、强调项目驱动式学习跨学科融合的教学方法应当注重实践和项目驱动，尤其是在数智赋能课程中，项目驱动式学习能够帮助学生将理论知识与实际应用相结合。在项目中，学生需要将来自不同学科的知识进行整合，才能够成功完成任务。例如，学生可以通过一个智能医疗项目，将计算机科学、数据分析、医学知识等多学科内容融合，最终开发出具有实际应用价值的解决方案。通过这种项目驱动的学习方式，学生能够在解决实际问题的过程中，掌握跨学科知识的整合和应用技巧，提升其创新能力和实际操作能力。3、加强跨学科师资团队建设实现跨学科融合的教学目标，离不开高水平的跨学科师资队伍的支持。教师不仅需要具备扎实的专业基础，还要具有跨学科的知识储备和教学经验。因此，学校应当加强教师的跨学科培训，鼓励教师之间的协作与交流，形成强大的跨学科教学团队。教师可以通过团队合作，共同设计跨学科课程和教学活动，为学生提供更加丰富和多元的学习体验。同时，跨学科的教学团队能够为学生提供更加广泛的视野和思维方式，帮助学生在解决问题时，不局限于某一学科的思维框架，而是能够从多个学科的角度进行综合分析。数智赋能课程的教学目标与培养方向1、教学目标的明确性与综合性数智赋能课程的核心目标是培养学生具备面向未来的创新思维和实践能力，能够在数字化、智能化快速发展的环境中，运用先进的数字技术和智能工具解决复杂问题。这一目标不仅要求学生掌握相关的技术知识，还需具备跨学科的综合能力，如批判性思维、系统性分析、团队合作与沟通能力等。通过明确的目标设定，教师能够更好地设计课程内容，确保教学的针对性与实践性。2、培养方向的多样性与适应性数智赋能课程的教学设计应立足于社会需求与产业发展趋势，紧跟科技前沿，培养能够适应未来职业发展的复合型人才。例如，可以根据不同学科领域的特点，设计个性化的学习路径，从数据分析、人工智能到物联网、大数据，涵盖各种数智技术。课程体系需具有足够的灵活性，满足不同专业方向的需求，同时具备较强的前瞻性，帮助学生掌握行业技术发展的最新动态，为今后进入工作岗位打下坚实的基础。学生个性化学习的实施策略1、动态调整学习内容与进度个性化学习要求教师能够根据学生的实际情况及时调整课程内容与教学进度。在传统教育模式下，教师通常按照统一的教学进度进行授课，但在个性化学习的框架下，教师应通过对学生学习数据的分析，灵活调整教学内容的深度与广度。例如，对于一些基础较弱的学生，教师可以适当放缓进度，增加辅导时间；而对于学习能力较强的学生，可以提前进行更高层次的知识拓展，以此激发他们的学习兴趣和自主学习的热情。通过动态调整学习内容与进度，能够确保每个学生都能在适合自己的节奏下获得最优的学习体验。2、利用多元化学习资源为了有效支持学生的个性化学习，教师需要为学生提供多元化的学习资源，包括电子书籍、在线课程、视频教学、模拟练习、课外读物等。学生可以根据自己的兴趣和需求选择相应的资源进行学习，既能够满足个性化学习的需要，又能够激发学生的自主学习动力。此外，这些资源可以通过数字化平台进行整合与管理，学生可以方便地进行选择与检索。通过多元化的学习资源，学生能够获取丰富的学习材料，拓宽学习的视野，从而提升学习的深度与广度。3、促进协作学习与个性化互动个性化学习不仅是单纯的学生自我学习过程，还应该注重学生之间的互动与协作。通过小组合作和讨论等方式，学生可以在交流中发现自己知识上的盲点，互相启发，共同进步。教师可以利用网络平台或课堂活动促进学生的协作与互动，创造一种支持个性化学习的协作氛围。例如，在线讨论平台、学习论坛等工具可以帮助学生进行知识分享与讨论，促进学生之间的思想碰撞，增强其学习动力。同时，个性化互动也指教师与学生之间的互动，教师要根据学生的学习情况进行及时反馈与个性化指导，帮助学生在学习中不断调整和完善自己的学习方法。4、评估与反馈机制的个性化设计为了有效支持学生的个性化学习，评估与反馈机制的设计也需要有所调整。传统的考试模式更多是针对所有学生的统一标准，而个性化学习则需要依据学生的差异进行评估。教师可以采用形式更加灵活的评估方式，例如项目式评估、过程性评估、同伴评估等。这些评估方式能够更加真实地反映学生的学习过程和能力水平，并能够及时发现学生的进步与问题。此外，基于学生个性化学习路径的评估结果，教师还可以为学生提供个性化的反馈，帮助他们调整学习策略，进一步提升学习效果。评估与反馈机制的个性化与智能化融合1、基于数据的个性化学习路径推荐在数智赋能的教学体系中，评估和反馈不仅是对学生当前学习状态的反映，还能为学生的未来学习提供指导。基于大数据和人工智能技术，评估系统可以从学生的学习行为、成绩、兴趣等多维度数据出发，动态生成个性化的学习路径推荐。这些推荐系统能够为每个学生提供定制化的学习资源和进度安排，帮助学生在最适合自己的节奏下进行学习，有效提升学习效率和效果。2、智能分析反馈的情感感知功能传统的评估与反馈主要聚焦于知识和技能的层面，而忽视了学生情感和学习态度的变化。而数智化的评估和反馈系统则能够引入情感分析功能，识别学生在学习过程中的情感波动。例如，通过分析学生在学习平台上的互动数据，智能系统可以判断学生是否遇到学习困难，是否对课程内容产生了厌倦情绪，并根据情感状态调整反馈内容和方式。这种情感感知反馈能够帮助教师更好地理解学生的心理状态，及时调整教学策略，从而促进学生在情感和认知方面的双重发展。3、反馈与评估的系统化与协同化数智赋能的教学评估与反馈机制强调系统化与协同化的整合。传统的评估和反馈往往是分散进行的，各环节之间缺乏有效的联系。而现代的智能化评估反馈机制，通过多平台的数据融合与分析，能够将评估、反馈和教学过程有效结合。例如，课堂教学中的即时评估反馈、课后作业的自动评估、以及学期末的综合性评估等，都能够通过智能系统进行有效的整合与衔接，形成闭环的评估反馈体系。这种系统化的反馈机制有助于教师实时掌握学生的学习情况，从而进行精准的教学调整。数智赋能的教学评估与反馈机制创新，正在从传统的静态评估向动态、智能、个性化和多元化的方向转型。通过智能化工具、数据驱动的分析和多层次的反馈方式，能够全面提升教学质量和学生的学习效果，为教育改革提供了有力支持。大数据技术工具的选择与应用1、大数据分析在学习效果评估中的应用大数据技术的应用能够帮助教师和教育管理者通过分析学生的学习数据，从中提取出有价值的教学信息。通过大数据分析，教师可以获得学生学习行为、学习成绩、课堂参与度等多维度的数据信息，从而对学生的学习效果进行综合评估。这不仅能够帮助教师及时发现学生的学习困难，调整教学策略，还能为教育管理者提供精准的教育决策依据，确保教学方案的实施更具针对性和实效性。2、大数据支持的教育精准化管理大数据技术能够对教育资源的分配、教师教学活动和学生学习状态进行全面监控和分析，从而推动教育的精准化管理。通过对大数据的实时跟踪，教育机构可以更加科学地配置师资力量，合理调配教育资源，确保每个学生都能够得到适合其需求的教学服务。比如，教师可以根据学生的学习进度、知识掌握情况来合理安排课程内容，而教育管理者可以利用大数据对教学质量进行动态监控，实时调整教学策略，以适应学生和社会需求的变化。3、大数据在教学反馈与评估中的价值教学反馈和评估是教育教学过程中的重要环节，然而传统的评估方式往往存在局限性。大数据技术的引入，能够让教师和教育机构从多角度全面了解学生的学习情况。通过实时收集学生的课堂行为、作业完成情况、在线互动等数据，教育者可以对学生的学习效果进行更为精细化的评估，并根据评估结果为学生制定个性化的学习方案，从而提升教育质量和效果。教学资源的智能化管理与共享1、智能化教学资源库的建立数智赋能课程的教学资源建设需要通过构建智能化教学资源库，汇集各种形式的教学材料。通过云计算、大数据和人工智能技术，智能化教学资源库不仅能够存储传统的教材、课件、试题等内容，还能实现自动化的更新与优化。教学资源库可以根据教师的需求和学生的学习进度，动态推荐相关的教学内容，避免传统教材资源更新缓慢、信息滞后的问题。同时，通过人工智能的语义分析功能，资源库能够对不同用户的需求进行精准匹配，提升资源利用的效率。2、教学资源的共享机制与协同发展教学资源的共享与协同发展是提升数智赋能课程教学效果的关键。各学校、教育机构应通过平台搭建，推动教学资源的互通共享，实现优质教育资源的跨地域、跨校区流通。通过线上平台，教师可以轻松获取来自不同教育领域、不同地区的教学案例、教学方法以及各类辅导材料，增强课堂教学的多样性与互动性。同时，教师之间可以通过在线协作平台进行资源的共同建设与更新，避免重复劳动，实现教学资源的最大化利用。3、教师智能辅助工具的开发与应用数智赋能课程中的教学资源建设还包括智能辅助工具的开发。这些工具可以帮助教师提升教学效率、优化教学过程。通过人工智能技术，智能辅助工具可以对学生的学习进度、作业完成情况、考试成绩等进行实时分析，帮助教师发现学生的薄弱环节并及时调整教学策略。教师还可以借助这些工具进行教学内容的自动化更新，智能推荐教学资源，提升教学内容的时效性和准确性。此外，智能工具能够为教师提供教学数据分析报告，帮助教师做出更为精准的决策，提升教学质量。数智赋能课程内容的更新机制1、动态更新，紧跟科技发展步伐随着技术的快速发展，数智赋能课程内容的更新必须具备动态性。课程内容的更新要根据最新的技术进展、产业需求及社会变化来及时调整。例如，随着人工智能技术的不断突破，课程内容应及时融入新的算法、框架与应用场景。此外，课程内容的更新还应关注行业趋势变化，及时引入数字化转型、智能制造等新兴领域的知识，确保学生能够掌握当前最前沿的技术与理念。2、基于反馈机制的迭代优化数智赋能课程的内容更新不仅仅依赖技术进展，还需要根据教学反馈来进行持续优化。教学反馈机制是指通过收集学生的意见、教师的教学体验以及行业专家的评价等多方面的信息，来不断优化课程内容和教学方法。例如，可以定期通过问卷调查、教学评估等方式收集学生对于课程内容的理解、兴趣和需求的反馈，进一步调整课程重点和难度。同时，教师和行业专家的建议也是课程内容更新的重要参考依据，确保课程内容始终符合学术前沿和行业实际。3、强化产学研合作，推动课程内容的实时更新为了保证课程内容始终与行业和技术发展同步，学校应积极推动产学研合作，邀请行业专家、技术领袖参与课程内容的设计与更新。例如，可以通过与企业合作，了解企业对于数智技术的最新需求，将这些需求融入到课程的设计中，使得课程内容既具有理论深度，也具备较强的实践性和应用性。企业提供的实际案例和项目，也能够为课程内容的更新提供源源不断的动力，使得课程更贴近实际工作场景。培养教师数字素养，推动教育技术的全面普及1、加强教师信息化技术培训教师是课程教改的核心推动者，教师的数字素养直接影响到数智赋能课程的实施效果。因此，提高教师的数字技术应用能力是数智赋能课程教改的关键一步。学校应组织定期的信息化技