AI 赋能的“任务—反馈—重构”式面向对象编程教学模式研究
作 者：
候飞飞；薛天宇
摘 要：
现阶段面向对象编程课程教学实践存在一些结构性难点，比如学生的代码质量常受限于对类设计、继承层级、接口抽象与职责划分的理解不足，教师的批改环节难以在规模化作业与细粒度反馈之间找到平衡。伴随着静态分析技术、语义建模方法与 LLM 生成式能力的发展，人工智能为自动化的源码理解与改进框架提供了更多可能。在此背景下，文中提出以 Java 为核心语言的 AI 赋能“任务—反馈—重构”闭环模型，将源码结构抽象、语义一致性验证、自动化重构与工程化可控性的技术设计作为研究重点，最终形成可在教学场景落地的体系化方法。研究旨在为面向对象教学中的自动化诊断与智能化改进提供技术模型与工程实现路径，希望能够为相关教育工作者提供参考。
来 源：
《信息产业报道》 2026-04