打开文本图片集

依托课题：2024年吉林省高等教育学会科研课题（No. JGJX24C124）

摘要：人工智能技术的快速发展为高等教育变革提供了新的机遇与挑战。本文以人工智能技术赋能高等教育为背景，系统探讨高校教学质量优化路径。首先，本文系统研究了人工智能在高校教学中的应用现状，指出影响运用人工智能技术提升教学质量的3个主要因素，然后提出智能教学工具开发、教师AI素养提升、课程体系智能化改造等提升高校教学质量的策略。最后通过我校《人工智能》课程教学改革实践验证其有效性。本文为高等教育数字化转型提供理论支撑与实践参考。

关键词：人工智能；高等教育质量；智能教学系统；个性化学习

1 引言

随着深度学习、自然语言处理等人工智能技术的突破性发展，高等教育领域正经历深刻变革。教育部《新一代人工智能发展规划》明确提出推动AI与教育深度融合，清华大学等高校已建成智能教学平台，覆盖课程资源生成、学习行为分析、学业预警等场景。然而，技术应用过程中暴露出教师AI工具使用率低、教学资源更新周期长、学生数据安全风险等问题。本研究聚焦人工智能视阈下高校教学质量优化，通过构建“技术赋能-教师转型-学生发展”协同机制，探索高等教育数字化转型路径。

2 人工智能赋能高等教育的研究现状

2.1 智能教学系统的创新应用

现有研究集中于智能教学系统（ITS）的个性化推荐算法、教育大数据的学业预警模型及虚拟助教的交互设计。例如，北京师范大学团队开发的“AI教师”系统采用多模态语义解析技术，可实现作业自动批改与错题解析，效率较人工提升5倍；上海交通大学构建的“星轨”学业预警系统，通过分析学生图书馆驻留时长、课堂出勤、作业提交等12项数据，结合LSTM时序预测算法，成功将退学率降低18%。然而，现有研究多聚焦于技术工具的效能验证，对教育场域中“技术-人”的共生关系探索不足，缺乏对教师角色转型、学生认知发展影响的系统性探讨。

2.2 AI驱动的个性化学习

近年来，人工智能在高等教育中的个性化学习方面展现出巨大潜力。通过机器学习算法分析学生的学习行为、知识掌握程度和认知偏好，AI能够为每位学生定制个性化的学习路径。例如，智能辅导系统（如Carnegie Learning）利用自然语言处理和知识图谱技术，实时调整教学内容和难度，提高学习效率。研究表明，采用AI驱动的自适应学习平台后，学生的课程通过率和知识留存率均有显著提升。

2.3 智能评估与反馈系统的创新实践

传统的高等教育评估方式往往存在效率低、主观性强等问题，而AI技术为这一领域带来了变革。基于深度学习的自动评分系统（如Gradescope）已能高效批改编程作业、数学推导甚至论文写作，并提供详细的结构化反馈。此外，情感计算技术的引入使AI能够识别学生在学习过程中的情绪状态，帮助教师及时调整教学策略。尽管目前AI评估在复杂开放性任务中仍存在局限，但其在标准化考试和形成性评价中的应用已得到广泛验证，极大减轻了教师负担，同时提升了评估的客观性。

3 影响运用人工智能技术提升教学质量的因素

3.1 教师技术素养与教学能力

部分教师对人工智能技术的技术认知不足，缺乏系统化学习与项目化实践训练，难以在教学目标设定、活动组织中有效应用AI工具。有些教师在AI赋能下的教学方式转型能力不足，缺乏将AI技术与课程设计深度融合的技能。

3.2 软硬件资源配置

许多高校在计算机、传感器等硬件设备，以及人工智能平台的配置上存在不足，基础设施薄弱影响了实际教学效果。例如，虚拟实验室环境因设备缺乏，无法通过语音识别和图像识别技术评价学生实践效果，限制了AI在实践教学中的作用。部分课程内容与AI技术发展不匹配，教材更新速度慢，导致AI技术在教学中的应用难以与最新技术趋势保持一致。例如，AI课程内容若未及时融入深度学习、多智能体系统等前沿技术，将影响学生掌握行业最新技能。

3.3 课程体系适配性

现有课程资源系统性欠缺，与学生认知特点匹配不足，存在大学课程简单下放到中小学、课程内容更新不及时等问题。例如，AI课程若未针对不同学科基础的学生提供差异化内容，将导致学生知识留存率低，高阶思维能力培养受阻等问题。AI技术与多学科交叉的应用能力欠缺，限制了AI在复合型人才培养中的作用。例如，AI课程若未与认知科学、计算金融、生物信息等学科结合，将难以培养具有跨学科视野的创新人才。

4 基于人工智能技术提升高校教学质量策略

提升高校教学质量的AI策略如表1所示：

4.1 智能教学工具构建

（1）开发场景化AI工具包。针对理论课、实验课、实践课等不同场景，设计智能作业批改、虚拟仿真实验、项目式学习支持等模块。

（2）建立资源动态更新机制。依托教育大数据平台，实时监测课程资源的使用频率、学生反馈，自动触发资源优化流程。

4.2 教师技术素养提升工程

（1）针对不同学科背景教师设计差异化培训方案，例如面向心理学教师开展“AI+教育心理学”专题培训，面向理工科教师增设“AI算法与教学实践融合”工作坊等，通过案例拆解、模拟授课等环节强化实操能力。

（2）建立AI教学工具使用能力认证标准，将教师是否掌握智能备课系统、自适应学习平台等工具的操作纳入职称评定体系，倒逼教师主动提升技术应用水平。

（3）联合科技企业开发教师AI助手研发，例如自动生成课件、批改作业等重复性工作，使教师有更多精力投入教学设计。

（4）建立“双师”协同机制，AI工程师与学科教师共同开发智能课程

（5）构建个性化学习支持系统，教师基于学生知识图谱、学习风格、认知水平进行动态学习路径规划，生成个性化学习方案。

4.3 软硬件资源优化配置

（1）对智能教学设施进行升级，在教室部署多模态感知设备，实时采集学生课堂参与度数据并反馈给教师，实现教学策略动态调整。

（2）针对资源薄弱高校，推动建立区域共享的AI教育云平台，例如提供虚拟仿真实验室、智能题库等资源，通过云服务降低硬件采购成本。

（3）高校与AI企业共建联合实验室，例如土木工程专业可联合智能建造企业共同开发"AI+土木工程"实验平台，利用计算机视觉实现施工质量智能检测，结合强化学习算法优化施工方案，为学生提供沉浸式的智能建造实践环境。

4.4课程体系智能化改造

（1）在课程中嵌入AI技术模块，例如在《Python程序设计》课程中加入“AI代码优化助手”，实现AI工具与专业知识的深度融合。

（2）基于行业需求数据建立课程知识图谱，例如通过爬取招聘网站数据，分析人工智能相关岗位技能需求，每学期自动调整课程重点内容。

（3）构建跨学科AI课程群，打破学科壁垒，开设“AI+X”交叉课程，例如“AI与水利工程”“AI与能源动力工程”等，培养复合型人才。

4.5 智能教育评价与反馈

（1）构建基于AI技术的多元化教育评价指标体系，除了传统的考试成绩外，还应包括学生的学习过程、实践能力、创新思维等方面的评价。例如，通过分析学生的作业完成情况、课堂参与度、项目实践表现等数据，全面评估学生的学习效果。

（2）利用智能教学平台对学生的学习情况进行实时监测和评价，及时向学生和教师反馈评价结果。例如，通过微表情识别算法对学生的面部动作进行实时解构，通过注意力波动曲线量化分析学生的认知投入度，帮助学生调整学习策略，教师改进教学方法。

（3）运用大数据分析和机器学习算法，对学生的学习趋势和发展潜力进行预测，为学生的职业规划和教育决策提供参考依据。例如，华中科技大学构建的智能学业预警与协同帮扶机制，通过精准的数据分析和个性化的干预措施，预测学生学业风险并提供及时帮扶。

5 实践验证与效果评估

5.1 实验设计

在我校软件22级《人工智能》课程中开展对照实验，实验组（软件22312）引入智能助教系统，对照组（软件2233、4）采用传统教学。实验组学生作业完成率提高18%，课程满意度提升22%。对照表如表2所示。

5.2 效果评估指标

教师效率：作业批改时间减少55%，课程设计时间减少30%；

学生表现：期末考试平均分提高12分，优秀率提升15%；

资源利用率：智能教学平台课程资源使用率提高60%。

6 结论与展望

本研究系统探讨了人工智能技术赋能高等教育的现状、影响因素及优化策略，构建了“技术赋能-教师转型-学生发展”协同机制，为高校教学质量提升提供了可行路径。研究发现，AI在个性化学习、智能评估、教学管理等方面已取得显著成效，如自适应学习系统提高学生课程通过率、自动评分系统优化教学效率等。然而，AI技术的深度应用仍面临教师技术素养不足、软硬件资源不均衡、课程体系适配性低等挑战。针对这些问题，本研究提出智能教学工具开发、教师AI能力培养、软硬件资源优化、跨学科课程体系重构等策略，以推动高等教育数字化转型。

参考文献

[1] 张若楠.生成式人工智能视角下高校思政课教学质量提升探究[J].新课程研究，2025，（09）：1-4.

[2] 胡益飞.人工智能背景下高校教学质量监测与提升策略研究[C].2024中国系统仿真与虚拟现实技术高层论坛论文集.，2024：75-78.

[3] 朱芳. 高职人工智能课程教学方法探究[J]. 中国多媒体与网络教学学报（中旬刊），2018（12）：9-10.

[4] 刘桂锋.数字化时代高校教学质量评价的发展态势、风险检视与规避[J].上海教育评估研究，2024，13（04）：19-24+79.

[5] 北京师范大学. AI教师系统应用白皮书[R]. 2023.

[6] 张彬，贾强，刘松，等.基于应用型人才培养的高校教学质量评价分析研究[J].软件，2022，43（01）：1-4..

[7] 清华大学. 智能教学平台建设与评估研究[R]. 2024.