问题：新工科加速发展的背景下，工程技术迭代更快、应用场景更复杂，基础学科教学面临更高要求；长期以来，不少工科专业的数学课程普遍存在“理论强、应用弱”“知识点零散、与工程脱节”等问题：学生会解题，却不善于把模型用到真实系统中；课堂重推导、轻应用，难以支撑智能制造、机器人、复杂系统优化等领域对“数学—计算—工程”一体化能力的需求。 原因：一上，新工科强调跨学科融合和工程牵引，但基础课改革常受案例来源不足、数据与流程不完整、教师与工程团队协同不够等限制，使“应用教学”往往停留展示层面。另一上，科研与教学之间仍有“成果难转化、学生难参与”的障碍：科研课题包含真实约束与工程不确定性，进入课堂需要被重组为可教学、可验证、可评价的学习任务，对课程设计与组织提出更系统的要求。 影响：根据这些痛点，河南大学数学与统计学院探索以跨学科案例驱动的新工科数学教学路径，联合有关研究机构专家推进“数学+智能机器人+工程实践”的融合教学，将“架空输电导线自动压接机器人”“核退役遥操作作业机器人”等科研课题中的关键问题提炼转化，形成《智能机器人手臂精准控制》等6个教学案例。案例按工程问题解决逻辑设置四个环节：工程需求分析、数学模型构建、仿真验证优化、实践方案落地，强调“真问题、真数据、真流程”，把机器人运动控制、路径规划、参数优化等实际难点与微积分、线性代数、优化理论、数值计算等核心内容对接起来。 课堂实施中，教学组织从“单一学科讲授”转向“跨专业协同攻关”。学生以团队形式完成任务，借助MATLAB、GeoGebra等工具搭建仿真环境，开展参数调试、轨迹模拟与结果验证，尽量还原科研流程的关键步骤。通过“建模—计算—验证—迭代”的循环训练，学生不只停留在公式与定理的记忆，而是在工程约束下理解模型假设的边界、数据噪声的影响和算法选择的取舍，从而提升复杂问题分析能力和工程表达能力。 对策：在机制设计上，该校强调科研育人的“双向赋能”。一上，将科研成果系统转化为可持续更新的课程资源，把实验数据、工程约束和评价标准纳入课堂任务体系，避免案例流于形式。另一方面，吸纳优秀本科生参与案例打磨、数据处理与场景建模，让学生从源头参与“选题—建模—验证—转化”的完整链条，提升科研素养与规范意识。据介绍，部分学生参与形成的“机器人轨迹优化中的数学建模”方案已被合作企业作为研发参考，实现教学成果对科研与产业实践的反向支持，推动形成“课堂训练—科研支撑—产业应用”的闭环。 前景：目前，该教学案例体系已覆盖20余个新工科专业，每年惠及学生超过5000名。多方反馈显示，学生数学建模、科研思维与协同创新上的提升较为明显，课程也更贴近智能装备、特种机器人等领域对复合型人才需求。业内人士认为，此类以真实科研任务为牵引基础课改革，关键在于形成可复制的组织方式：用工程问题定义学习任务，用真实数据保证训练质量，用跨学科团队提升协作能力，用评价闭环推动持续迭代。随着更多科研机构、企业与高校课程体系继续对接，基础课程有望从“知识传递”加速转向“能力生成”，为新工科人才培养打牢基础。
基础课程是工程人才培养的底座。把数学从“纸面推导”带到“真实场景”，把课堂从“单向讲授”转向“协同攻关”——不仅是教学方法的调整——更是育人理念的转变。以真实问题驱动学习、以科研实践检验能力，或将成为新工科教育面向未来的重要方向。