高等数学作为大学理工科专业的核心基础课程，其抽象性与逻辑性特征长期构成教学过程中的关键挑战。随着教育数字化转型的深入推进，信息技术已从传统辅助工具向教学模式重构的核心驱动力转变，如何借助大数据、人工智能、虚拟仿真等技术突破高等数学教学中“重理论推导、轻应用感知”“重统一讲授、轻个性化指导”的固有困境，成为当前高等教育领域亟待探索的重要课题。在此背景下，梳理信息技术与高等数学教学融合的现实图景，挖掘融合过程中的深层矛盾，并构建系统性的创新实践路径，不仅有助于提升课程教学质量，更对培养学生的数学思维与数字化应用能力具有重要意义。
 　 一、信息技术融入高等数学教学的现状剖析
　　当前信息技术在高等数学教学中的应用已初步形成规模，但融合深度与应用效能仍存在显著短板。从教学实践来看，多数高校仍停留在“PPT替代板书”“线上资源补充线下教学”的浅层融合阶段，技术工具的使用未能突破传统教学流程的束缚，导致抽象的数学概念（如极限、微积分）仍缺乏可视化、交互式的呈现载体，学生对知识的理解仍停留在符号记忆层面。从资源建设来看，现有线上课程多以“知识点讲解+习题训练”的单一形式存在，未能利用大数据技术对学生的学习行为数据进行深度分析，难以精准识别学生的知识薄弱点，进而无法提供个性化的学习路径规划。
　　二、信息技术加持下高等数学教学的创新实践与路径优化策略
　　1.教学内容：可视化与交互式融合呈现
　　虚拟仿真技术携Mathematica、GeoGebra等数学软件，正打破抽象数学概念的表达边界，将无形逻辑转化为可动态演示的可视化模型。多元函数微积分课堂上，三维模型解构空间曲面的切平面与法线，让偏导数几何意义脱离符号束缚；常微分方程教学中，交互式实验允许学生调整参数，实时捕捉方程解的演变，推动学习从被动接收转向主动探究。围绕知识点搭建的模块化虚拟实验，更将数学理论嵌入物理运动、经济建模等场景，在深化知识应用的同时，唤醒实践创新意识。
　　2.大数据驱动：个性化教学支持系统
　　学习管理系统（LMS）汇聚课堂参与度、作业成效、测试结果等多维数据，经数据分析技术勾勒学生学习画像，精准捕捉其知识掌握深度与思维模式差异。依画像推送个性化资源：为基础薄弱者匹配知识点补学视频与基础习题，为学有余力者供给拓展读物与挑战性问题。智能答疑系统借自然语言处理解析提问意图，以思路引导替代直接答案，培育自主解题能力；大数据技术同步动态监测教学过程，定位教学内容与方法短板，为策略调整提供数据支撑。
　　3.线上线下融合：混合式教学模式
　　打破传统课堂时空桎梏，构建“课前—课中—课后”全流程混合式教学体系。课前，线上平台推送预习任务与导学视频，引导自主攻克基础知识点，在线测试同步反馈预习成效；课中，翻转课堂模式将时间聚焦重难点解析、小组研讨与实践探究，互动投屏、实时投票等工具激活课堂互动，点燃学习热情。课后，线上平台布置分层作业与拓展任务，组建线上学习小组推进协作，教师线上辅导答疑扫清学习障碍，闭环“预习—探究—巩固—拓展”教学链条。
　　综上所述，信息技术为高等数学教学的改革创新提供了全新的可能性，但其价值的实现并非简单的技术叠加，而是需要从教学理念、内容、方法、评价等多维度进行系统性重构。当前，信息技术与高等数学教学的深度融合仍面临技术应用能力不足、教学资源建设滞后、评价体系不完善等挑战，需要高校、教师、技术研发机构协同发力，共同推进教学改革实践。未来，随着人工智能、区块链等技术的进一步发展，高等数学教学将朝着更加智能化、个性化、多元化的方向发展，为培养适应数字化时代需求的高素质人才提供有力支撑。 （作者单位：豫章师范学院）