近日，数学科学学院叶颀教授团队的谭露琳、陈艳男、杨坦共建的《最优化方法》课程，在第六届全国高校教师教学创新大赛中荣获基础课程副高组三等奖。团队将机器学习优化等前沿内容融入经典课程，出版《最优化方法与机器学习》，以"问题—理论—算法—应用"为主线重构知识体系，为智能教育研发奠定学科基础。

随着国家教育数字化战略行动推进，团队将建模、优化算法与人工智能技术引入教育领域，构建覆盖“教、学、评”全链条的智能教育体系。团队以已获授权的“演示文稿分析模型、课堂话语分析模型及其应用”发明专利为核心，研发了智能分析系统，实现对课堂教学的多维度分析；研发了专用数学问答系统，融合知识库、图谱与大模型，准确率显著提升，为学生提供清晰解题思路；尤为关键的突破在学习诊断：团队创造性引入交互式定理证明工具Lean语言，逐步验证学生解题推理，不仅能判断结论正误，更精准定位定理条件、隐含前提、逻辑跳跃等问题，为每位学生生成个性化“学习处方”，实现“千人千面”的精准诊断，其成果已在国际学术会议报告交流。

在智能教育的基础上，团队带领学生将优化算法与数学建模推向更广阔的应用场景和交叉学科：在医学方面，团队与南方医科大学珠江医院方驰华主任联合申报的国家自然科学基金“数学与医疗健康交叉重点专项”获批，聚焦胰腺癌手术规划与术后评估的数学方法与演化建模；在心理学方面，团队还与心理学院韩副彪教授等合作研究基于脑机接口的意识神经机制，联合获批国家重点研发计划，围绕脑信号解码研发基于SEEG的意识检测脑机接口系统，通过颅内电信号精准检测意识状态。

团队正是借助智能教育平台，为学生提供扎实的算法训练与精准诊断的同时，将科研课题转化为学生实践项目，使得学生可以深度参加医疗建模、脑机接口等前沿课题，在真实场景中锤炼算法能力，实现从理论到应用的能力跨越。智能教育不仅赋能教学，更成为连接医疗与心理等产业的桥梁，构建起科研、教学与产业深度融合的产学研协同育人闭环。