AI赋能高校教育教学高质量发展的路径研究

作者:拓荒牛 分类:默认分类 时间:2025-07-22 11:06
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本文转自:云南日报

前沿观察

AI赋能高校教育教学高质量发展的路径研究

陈萍

在数字化技术飞速发展的背景下,人工智能(AI)技术正以前所未有之势改变着各个领域,为高校教育带来了诸多机遇与挑战。它凭借强大的数据处理能力、智能交互特性以及个性化服务优势,为打破传统教学壁垒、提升教学质量与效率提供了全新可能。深入探索AI赋能高校教育教学高质量发展的路径,不仅是教育现代化的必然要求,也是培养适应未来社会发展人才的应然之举。

筑牢智能教育理念根基,以个性适配激发学习热度

智能教育的变化不只是教学关系、知识构建方式的改变,更是人才培养目标的深层转变。要让这个理念在高校扎根,需打造内部机制,如成立智能教育理念先锋小组,激发教师共同创新的热情;鼓励第一批“试行”教师分享结合人工智能的教学案例和真实感受,通过教师间的带动和经验传播,在全校形成积极拥抱智能技术、主动探索教育新形态的良好氛围。还要定期组织教师参加人工智能教育前沿研讨会,邀请行业专家开设专题讲座、改变教师认知,让他们认识到人工智能不是简单的效率工具,而是推动教育系统改变、重塑教学生态的重要力量。

在此基础上,通过校园媒体、主题班会等渠道,让学生了解智能教育的优势,从而主动适应人工智能时代的学习需求,这有助于建立智能教育理念下的个性化培养体系。具体而言,可用人工智能算法和大数据技术,收集学生学习习惯、知识掌握程度、兴趣爱好等多方面的数据,为每个学生生成动态的学习画像;再根据画像,智能推荐合适的学习资源,如难度逐渐增加的习题、拓展的学术文献、符合兴趣的实践项目等,真正做到因材施教。

构建知识动态更新引擎,以技术赋能拓展教学维度

随着知识迭代持续加快,高校教育应借助人工智能构建动态知识更新体系,拓展教学维度,为教育教学高质量发展增添新动能。

一方面,可通过搭建智能知识筛选整合平台,即时采集全球学术期刊、行业前沿报告、政策动态等信息,再经过语义分析与智能归类,把零散知识整合成有条理的资源库,最后运用机器学习算法评判知识价值,自动遴选符合学科发展趋势、教学目标的重要内容,推送给师生,以确保知识的时效性与权威性。

另一方面,可依据学科发展规律与社会需求变化,借助人工智能的预判分析功能,明确知识更新方向,自动开启知识补充修订流程。比如,当人工智能监测到计算机科学领域的新技术突破,则可快速整合相关技术原理、应用案例等内容,形成完整知识体系并融入原有教学框架,让学生能及时了解行业前沿知识。

此外,鼓励师生共同参与知识建设,设立“知识创新贡献积分”机制,不管是学生学习实践中遇到的知识空缺,还是教师科研教学中浮现的新问题、新成果,都能通过智能反馈平台传递到知识更新系统,并依据贡献的大小获得一定积分,用于兑换学术资源或实践机会,调动师生参与的积极性,营造全员参与知识更新的氛围,保持高校知识体系的活力。

优化人机协同教研模式,以多元帮扶彰显育人广度

高校可以搭建一个集智能备课、教学资源共享、学习追踪等于一体的综合平台,用以优化人机协同教研模式。

就智能备课而言,人工智能可根据教学目标、学生情况等内容,从大量资源库中快速筛选合适的教学案例、多媒体素材等,并用智能算法生成个性化教案框架,方便教师修改完善,大大提高备课效率;人工智能可对不同学科的教学方案进行跨领域分析,提供创新的融合建议,如把计算机编程逻辑和艺术设计思维结合起来,帮助教师打破学科思维限制,开发跨学科课程等。

就教学资源共享而言,可利用人工智能搭建跨区域教研合作平台,通过智能匹配合作项目与研讨主题,依托视频会议、虚拟教研室等形式,把不同高校教师与人工智能教研系统连通,实现优质教研资源共享和经验交流。此外,区块链技术的成熟,进一步推动了教师发展共同体的形成,能够将优质教研资源转化为可追溯、可组合的数字资产,保障资源的安全性和版权归属,助力整体教学水平的提升。

就学习追踪而言,可通过构建全周期智能帮扶网络,持续追踪学生学习行为数据,在发现可能存在学习困难的学生后,为其定制学习提升方案,如安排学习伙伴、推送强化训练资源等;同时,结合学生各自职业规划需求,利用AI的智能分析与检索能力,还能快速对接企业资源,提供实习推荐、职业技能培训等服务,帮助学生顺利从校园过渡到职场。

激活数据评估内在潜能,以质量提升拓展教育深度

利用物联网、智能终端等设备,高校能全方位采集教学数据,既涵盖学生的课堂表现、作业完成、考试成绩等显性数据,又包括学生学习时的情绪状态、注意力集中度、线上学习行为轨迹等隐性数据。通过整合校园管理数据、社会实习实践数据等多源信息,可打破数据孤岛,形成完整的教育教学“数据池”,促使教师更全面地了解学生的学习状态。

运用机器学习、深度学习算法等,高校可基于海量数据进行建模分析,挖掘数据背后的潜在规律,不仅能够针对学生个体,生成个性化学习质量评估报告,在指出其知识掌握的薄弱环节的同时,还可从宏观层面评估课程教学质量,分析课程内容的合理性、教学方法的有效性,通过对比不同教师的学情反馈,形成教学经验库。

[作者单位:嘉兴南洋职业技术学院;本文系浙江省高职教育“十四五”第一批教学改革项目“AI时代品牌直播人才培养目标与路径探索——以嘉兴南洋职业技术学院经管类专业群为例 ”(项目编号:jg20230352)的研究成果]

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