2024年秋季学期，智能工程系深入贯彻学校关于线上线下混合教学试点工作的部署，依托芯位平台为主、头歌平台为辅，全面推进课程自主学习与课堂协同教学的新模式，取得了阶段性成效。12月23日，系部召开专题会议，总结试点成果并探讨解决存在的问题，进一步完善混合教学模式实施过程，同时为学生自主学习和实践能力的提升开辟了新路径，为培养高素质综合型人才夯实了基础。
郭大波教授作为混合模式实践的中坚力量，凭借其在专业领域的深厚造诣和丰富经验，积极探索适合学生的前沿教学方法。在《机器学习》课程中，他精确掌握学生在芯位平台上的自主学习进度，依托其对学科知识的深刻理解，巧妙设计面授环节，针对复杂模型与关键算法进行深入浅出的讲解。通过将理论知识与学生自主学习相结合，他有效提升了教学的精准性与实效性，同时激发了学生对专业学习的兴趣与潜能。
青年教师宋显睿、许燕龙等在教学改革中紧密跟随郭大波教授，虚心学习并积极实践。他们在各自负责的统计分析软件、时间序列分析和云计算课程中，充分利用平台的功能优势，精心设计任务，合理安排时间节点，规范任务提交要求，并上传高质量视频学习资料，为学生的自主学习提供有力保障。教学管理中，他们依托平台精准跟踪学生进度，逐步实现教学管理的信息化与精细化，确保自主学习环节顺利进行，展现了对教学创新的高度责任感。
针对学生在自主学习中存在的自律性不足和进度滞后问题，郭大波教授率先提出构建奖励机制的创新理念，通过平台加强与学生的互动交流，定期发起提问和组织小组讨论，督促学生按时完成任务。实验任务结束后，对学生的实验报告质量、操作准确性及任务完成情况进行综合评价。表现优异的学生在头歌平台上获得公开表彰与荣誉奖励，极大激发了学生的竞争意识与学习动力，营造了积极向上、争先创优的学习氛围。
为解决学生在自主学习中遇到的难题，郭大波教授提出搭建全方位答疑体系的方向，在平台设立专门的答疑板块，及时关注并迅速解答学生疑问，确保学习困惑得到快速解决。同时，他们倡导学生组建学习小组，促进互助交流，并定期梳理共性问题，为课堂统一深入讲解提供支持，从多方面保障学生学习进程的顺利推进。
在这一创新教学模式的实践中，学生的自主学习能力得到了改善，课堂教学效率明显提升，个性化学习需求得到满足，学习成效逐步提高，整体学习氛围比较活跃。在自主学习过程中，学生积累了宝贵的时间管理和任务执行经验，为未来发展打下坚实基础。
