摘要：随着人工智能大模型技术的不断进步，其在高校教育教学中的应用日益广泛且深入。本文通过多个角度的实际案例全面述评人工智能大模型技术在国内外高校如何赋能教育教学，展示了人工智能大模型技术在高校教育教学中的成功应用与实践成效，探讨其带来的多方面影响与深远意义，并展望了未来可能的发展方向。

关键词：人工智能；大模型；高校；教育教学

1引言

在人工智能技术日益成熟并广泛应用的环境下，传统的教育模式面临诸多挑战和改革的需求。随着大数据等技术的不断进步，人工智能大模型已被证明能够在教育领域内提供强大的数据处理能力、个性化学习路径设计、智能互动和评估等功能，这些正是高等教育教学革新所需的关键工具和服务。这一切都促使了高校引入人工智能大模型来改进教学方法和过程，提升教育教学的整体质量和效率。因此，高校教育教学正处在一个由人工智能技术驱动的巨大转型期，人工智能大模型的引入是应对新挑战、满足未来教育需求的必然选择。

在人工智能领域，“大模型”通常指的是那些拥有大量参数（通常数亿乃至更多）的机器学习模型，尤其是深度学习模型。这些模型由于其规模巨大，具备了极强的数据表示能力和复杂任务处理能力。大模型可以通过大规模的数据集进行训练，从中学习到数据的深层次特征和规律。

本文将介绍目前国内外高校在人工智能大模型应用教育教学的具体实例，旨在展示人工智能大模型在高校教育教学中的实际应用情况，为其他高校或教育机构提供可借鉴的成功案例。通过对实例的分析，探讨人工智能大模型在教育教学领域的未来发展趋势，以及可能出现的新挑战和机遇。通过分享实例，促进国内外高校之间的交流与合作，共同探索人工智能大模型在教育教学中的最佳实践和创新路径。

2国内高校的人工智能应用实践

国内高校在人工智能大模型的教育教学应用实践方面已经开展了多个方面的探索与应用，主要体现在如下几个方面：

（1）智能助教与个性化学习

清华大学利用自研的千亿参数多模态大模型GLM，开发了多个AI助教系统，服务不同学科领域的教师和学生，提供24小时的个性化学习支持、智能评估和反馈。如建筑学院的“新城市科学”课程，AI助教系统提供项目设计的思路提示、流程设计、分析角度等。“环境决策实践”课程基于任课教师自主研发的天工AI大模型，为学生提供个性化学习支持、智能评估和反馈，以辅助其学习过程。

（2）智能编程教学辅助

北京邮电大学开发的“码上”平台，基于讯飞星火大模型，结合北邮自研核心技术，提供实时、个性化的编程辅导服务，支持学生编程学习并减轻教师工作负担。平台提供代码纠错、问题答疑、代码解释等智能辅导服务。对于学生提出的编程问题或错误代码，平台通过智能审题、代码分析、关键点拨、详细指导、正确代码等步骤，循序渐进地启发和引导学生自行发现错误，独立解决问题。这种辅导方式有助于培养学生的自主学习能力和独立思考能力。

（3）教学管理与智能评测

华中科技大学基于课程成绩历史大数据，运用AI技术建立了智能学业预警模型和预警系统。当学生的学习成绩出现下滑趋势时，系统会及时发出预警，并启动校、院、班三级协同联动的学业帮扶机制。

（4）知识图谱与学习资源推荐

东南大学的大学物理课程智慧AI助教系统，通过建立知识图谱，实现了知识的可视化，帮助学生构建完整、准确的知识体系，系统通过记录学生的学习数据和行为信息，形成了精准的学生画像。基于这些画像，系统能够为学生推荐个性化的学习资源和学习指导，满足他们的个性化学习需求。

（5）智能问答系统

国家开放大学构建了大规模个性化智慧教学体系，包括英语口语智能训练系统和英语作文智能批改系统。该系统利用大数据和人工智能技术，实现教学内容和方法的动态调整，为学生提供最适合的学习路径。通过深度追踪技术，评估学生的知识点掌握情况，智能推荐练习题，提升学习效果。

（6）全过程交互式在线教学

北京航空航天大学开发的全过程交互式在线教学平台，基于生成式大模型和机器深度学习技术，打通教师线上线下各个教学环节。平台整合了北航410门优质一流课程的数字资源，通过数字化加工形成高效便捷的知识索引。

（7）综合性学习平台

华东师范大学的水杉在线平台包括“水杉学堂”、“水杉工坊”、“水杉校场”和“水杉码园”等模块，提供开放式全民计算机科学教育课堂、交互式在线实训服务、个性化在线编程学习的自动评测以及社交化软件项目创作的协作分享。

3国外高校的人工智能应用实践

（1）个性化学习

为了解决助教人数不足、难以及时回答学生提问的困境，佐治亚理工学院计算机学院的教授Ashok Goel于2016年借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人助教Jill Watson，它能够回答学生在在线课程论坛上的问题，提供个性化的学习支持，提高了学生参与在线学习的兴趣。

（2）智能辅导系统

卡内基梅隆大学推出了“Carnegie Learning”系列数学学习软件，这些软件使用人工智能技术来适应学生的学习进度，并提供个性化的辅导。这些工具旨在帮助学生在数学和其他STEM领域取得成功。

（3）聊天机器人辅助教学

英国斯塔福德郡大学引入了名为“Beacon”的聊天机器人，作为学校综合数字愿景的一部分。Beacon特别注重支持新生，通过温和的提醒来确保新生与基本服务和活动保持联系，帮助他们更快地适应大学生活。Beacon内置了丰富的数据库，为学生提供即时的帮助。Beacon还提供了个性化的帮助，以满足学生的不同需求。

（4）自动评分与反馈：

麻省理工学院（MIT）的研究人员开发出了能够对编程题进行评分的软件，不仅限于检查代码是否运行正确，还能评价代码的质量和风格等更为复杂的指标。MIT也在探索使用NLP技术来自动评分作文和其他文本型作业。通过分析语法、句子结构、词汇使用等因素，AI系统能够提供初步的评分，并给出改进建议。

4结语

国内外高校在人工智能应用教育教学方面均取得了显著进展，从自适应学习系统、智能辅导到自动评分与反馈，AI技术正逐步改变教育的面貌。未来，高校可能会继续深化AI技术与教育教学的融合，加强对学生批判性思维、创新能力和跨学科素养的培养，同时关注数据隐私与伦理问题，确保AI技术在教育领域的健康、可持续发展。此外，随着深度学习、情感交互等技术的不断进步，AI在教育中的应用将更加个性化、智能化，为学生提供更加精准、高效的学习体验。

参考文献

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