摘要：响应教育部《教育信息化2.0行动计划》，依据独立学院独立办学的体系结构和独立学院学生的特点，探索人工智能在独立学院教学改革中的应用。提出三条建议：一、人工智能实现教学管理一体化；二、建立基于智能计算的数据云；三、对教师教学行为进行大数据分析。根据上述建议，对人工智能全面提高独立学院的教学管理和教学质量的应用进行了分析。

关键词：人工智能；独立学院；大数据分析

引言

2018年我国教育部颁布了《教育信息化2.0行动计划》，要求全国各高校按照文件认真贯彻执行。《行动计划》第四章第七节提出要“构建智慧学习支持环境”，号召以“人工智能”、大数据、物联网等新兴技术为基础，依托各类智能设备及网络，积极开展智慧教育创新研究和示范，推动新技术支持下教育的模式变革和生态重构[1]。要求加强智慧学习的理论研究与总体架构设计，推进互联网+教育技术的开发与智慧教育的实践应用，提高高校人才培养的质量。具体到执行措施上，各高校应该大力推进智慧教育，以学生为中心开展智慧教育所需要的环境建设，推动“人工智能”在教学、管理等方面的全流程应用[2]，依靠近几年有着大力发展的人工智能技术，加快推动教学方式和人才培养模式的改革，探索人工智能和泛在学习的教育教学新环境建设与应用模式。

人工智能技术在教育领域的深入使用，为传统的高校教学注入了新的活力，推动了教师教课、学生学习与教学管理模式的变革，也使得教育在一次次的教学变革中由量变往质变发展。课堂教学的发展趋势，将由教师在讲台上不断宣讲的大班模式，转向更能满足不同学生需求的、培养并增强学生创新创业精神的、以学生为中心的个性化学习模式。未来的人工智能时代，我们长久以来不停追求的面向学生因材施教的个性化教育很有可能得以真正实现。独立学院的教学改革，在人工智能技术飞速发展的基础上，也将体现出崭新的思路和鲜明的特征。

1独立学院的体系结构和学生特点

独立学院是由普通本科高校（申请者）与社会力量（合作者，包括企业、事业单位，社会团体或个人和其他有合作能力的机构）合作举办的进行本科层次教育的高等教育机构。独立学院有独立的校园，有独立的法人代表，有独立的教学设施，独立实施招生和就业工作，也颁发独立的学历学位证书，独立进行财务核算，且独立承担民事责任[3]。

独立学院一般设在某个大学名下。比如山西大学商务学院，海南大学三亚学院等，这些学院，可能和挂名的大学同在一个校园，也可能有师资等方面的共享和交流，

根据教育部的文件，在独立学院的运行期间，应该要完全理顺与母校在人事、行政、校区、财务等各方面的关系。独立学院的毕业生毕业流程与普通大学毕业生一致，独立学院与普通本科高等学校没有太大区别。因此，独立学院必须采用独立的教学管理模式，配备一套独立的教学管理人马、教学教师和教学资源，即独立学院的日常管理与母校应当完全分离。独立学院的教学管理职能机构、教学管理运行机制和教学管理职能，完全独立并且自主。

独立学院的学生由于录取分数比普通本科低，具有很强的自卑感，思想消极、矛盾；有厌学情绪，自律性较差，不能持之以恒；家庭经济条件好，多为独生子女，抗挫折能力比较差；思想活跃，个性鲜明，特长突出；对就业丧失信心等一些特点。独立学院的学生与普通高校的学生有着截然不同的个性特征，但又有着同样渴望学习和获取知识的志愿，因此，在独立学院执教的教师们应该摸清学生们的心理特点，因材施教地去教育学生。

2独立学院的教学改革

教学改革要为培养素质人才服务，改革的目标是实现素质教育，但对于独立院校来说，教学改革不能走传统高校的路[4]，要明确独立学院学生的人才培养目标——注重教学管理和实践教学，从而制定明确的人才培养方案和教学计划。

2.1 完善管理机制，建立健全教学管理制度体系

独立学院是普通高校办学模式的一种有力补充，需要有一套完备的管理制度来保障独立学院的教学管理。只有通过完备的管理制度，建立健全独立学院的教学管理制度，使之成为教学管理工作的准则，才能提高独立学院的日常工作水平和工作效率。教学管理的制度化和规范化是重中之重。

2.2 建立有效的教学质量监督模式

独立学院之间的竞争主要表现为教学质量的竞争，所以独立学院发展得好不好就看独立学院的教学质量高不高。保证教学质量是独立学院教学工作的核心要点，如何保证教学质量，需要独立学院建立起一套行之有效的教学质量监督体系和教学质量监控方法，并努力使这套体系和方法取得良好成效。

2.3 加强学风建设

针对独立学院学生招生来源和背景的特殊性，应该把学风建设作为一项日常管理的系统工程来抓。要以学风建设为主线开展教学管理，充分发挥教师在教学过程中的主导地位，围绕学生成人成才，围绕高品质的学风建设有针对性地进行教学管理。加强日常管理，激发学生的学习兴趣，引导学生主动学习，使学生明确学习目的、养成良好的学习习惯，努力营造浓厚的学习氛围[5]，促进优良学风的形成。

3基于人工智能全面提高教学管理和教学质量

以人工智能推动教师队伍的发展和建设，推动教师提升教学能力、优化教师的管理队伍。大力开发教研支撑应用，开展基于教师教学能力的人工智能数据分析与诊断的自适应教研和网络学习，促进教师自我能力提升和教学技能的提升。开发教师能力评估应用，实现伴随式数据采集与过程性评价，为教师改进教学提供依据。重视过程性数据，利用多维度的教学数据开展教学研究工作，并提升教学质量。

3.1 人工智能实现教学管理一体化

通过多媒体教学系统、多媒体集中管控系统、自动录播系统、信息发布系统、校园一卡通系统、学习情况分析系统、考勤管理系统、督导巡视系统、在线课堂评价系统、校园安全系统等一系列信息管理系统，统一独立学院的教学管理，创建一体化教学信息环境。确保以下功能得以实现：1、实现单点登录，通过可视化操作平台实现智能教学的可视化监控，实现资源归档、在线巡课等功能，通过课堂教学质量分析，为独立学院以及各级教学单位提供教学质量管理和决策支持；2、通过独立学院的网络服务平台，满足至少20000人可以在线上课和看直播上课；3、可以根据学校、校区、建筑、教师姓名、课程名称、班级、上课时间等关键信息进行搜索、复制、导出资源；4、提供网络免费空间供教师和学生免费上传资源、可以多种方式访问空间、访问通道可以加密、空间支持个人信息修改、由管理员控制管理后台；6、通过统一管理平台实现对多媒体教室、精品录播教室和普通直播教室的管理，同时生成视频课件，教师还可以在直播过程中根据自己的需要设置显示模式。

3.2 建立基于智能计算的数据云

一是通过科研数据中心建设独立学院的“科研计算云”，做好数据采集和存储，管理数据的访问和使用，提供基础支撑平台，开放共享数据，促进学科交叉发展，促进科研。二是利用云计算、虚拟化等技术构建“深度计算云”，构建学校智能计算资源池，满足学院教师和学生在科研中所需要的高性能计算资源，夯实信息化能力，深度支撑科研。三是自动生成“资源共享云”，实时追踪并统计各种大型仪器操作、维护、服务水平、功能开发等情况，通过分析仪器的综合使用数据，优化旧的管理模式，从而提高各个设备的使用率。将三朵云与校园局域网、无线Wifi6网络结合在一起，构成“三云一网”的整体架构。

3.3 对教师教学行为进行大数据分析

以课堂为核心，利用人工智能深度学习技术对教师教学行为进行大数据分析，从教学课型、教学情感、教师关注、教学轨迹、课堂参与五个维度量化分析，形成应用性的教学力AI模型。

基于AI模型对教师的每堂课进行智能诊断，结合教学建议大数据进行智能推理，为每个教师每堂课及时提供个性化改进建议，促进教师教学技能的专业成长，提升教师的业务水平。

3.3.1 课型分析

课堂中的语音不仅承载着课堂的内容，同时也包含了交流沟通的模式。通过对课堂语音进行分析，能够有效区分析教师授课、师生互动、课堂讨论等多种课堂情景，并提炼出课堂互动效果客观数据，进一步分析与对比不同教师的教学方法与不同学生的课堂互动状况，有效提升课堂宏观分析能力。

3.3.2 教学情感分析

通过采集设备获取教学过程的图像序列，利用深度神经网络检测人脸位置区域，进一步识别人脸关键点，根据教学场景的特性进行面部表情识别。然后再结合教学方法论进行深度分析，帮助独立学院了解教师授课风格及学生课堂表现，进行教学指导，改进教学效果。

3.3.3 教师注意力分析

通过图像实现追踪算法，分析教师课堂的注意力分布区域，把握老师课堂教学关注每一个学生的注意力资源的分配情况，侧面反映出老师在课室是否具有倾向性，最大化的面向全体学生，提高教师关注的公平性。

3.3.4 教师轨迹分析

教师课堂走动的频率和范围，在一定程度上反映了教师的习惯、意识及动机，教师课堂行走路线通常应该对学习成绩相对落后、性格较内向的学生更为关注，然而对学生较冷淡的教师在课堂上的走动、停留往往相对较少。通过图像定位技术对教师课堂走动路线的分析，督促教师养成走下讲台的习惯，关注学生的学习状态，拉近与学生的距离，提高课堂教学效果。

3.3.5 学生参与度

通过全方位分析学生的课堂表情、举手、发言、回答问题等数据，进行学生课堂参与度分析，为学生提供个性化学习指导建议，改善学习方法，提升学习效率，同时学生课堂的参与也是提高课堂教学质量的保证。

4 人工智能在教育领域面临的挑战

虽然就人工智能在独立学院教学改革中的应用提出了一些发展建议，但实际上仍存在着一些难点和挑战，主要体现在大数据和教学之间的契合度上。首先是数据的采集工作仍是一大难点，主要是因为两个原因：一是因为数据采集存在着主观性，主观性对结果会产生一定的影响；二是因为由于独立学院在采集环境、采集技术、采集人等诸多因素方面缺乏一定的投入，导致教师行为数据的采集既不够全面，也不够完整。因此应该大力推进人工智能采集线下教学行为数据的产品的研发，普及以监控摄像头为代表的数据采集设备在独立学院的使用，确保教学过程中教师行为数据能够被采集成功。

其次，大数据标准尚未统一，与教育相关的数据服务更没有一个统一的标准，所以对数据与数据之间的融通造成了困难。人工智能基于大数据环境下的课堂观察，尚处于起步发展的阶段，是一个新事物，暂时只在一些城市和地区开展试点实验，大数据应用缺乏统筹规划，学校与学校之间的行为采集大数据相互没有连通，既没有资源共享，也没有信息交流，部分学校出于保密安全的原因也不愿意将学校的数据共享，还没有发现大数据的利用价值。

最后，教师缺乏对大数据的认知和处理能力。普通教师忙于教学，即使参加了一些大数据的培训和专题研讨，仍然缺乏对大数据进行解读和分析的时间以及能力，无法将数据转变成提高自己教学水平的“阶梯”，使得教学反馈难以发挥其价值。

5 总结

人工智能时代已经来临。在接下来的十年中，人工智能将在独立学院教学中占有广阔的空间，并将成为下一次创新、竞争和效率提升的前沿。要抓住机遇，适时进行改革，使信息时代的独立学院变得更加人性化和智能化。随着智能教育的与时俱进，独立学院将培养更多适应信息社会发展的各式各样的优秀人才。

参考文献

[1]中华人民共和国教育部. 教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[EB/OL]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html，2018-04-18.

[2]王贤文，张莉. 师范生人工智能教育应用的认知与态度：现状与发展建议[J]. 中国教育信息化（高教职教），2019（2）：39-42.

[3]李南清. 独立学院毕业生就业现状分析及存在问题的对策研究[D]. 广西：广西大学，2010.

[4]孙晔. 独立学院教学管理模式研究[J]. 中国电力教育，2009（19）：45-46.

[5]王兵，董小亮，周亦敏. 上海理工大学：智慧教室助力人才培养[J]. 中国教育网络，2020（12）：49-51.

[6]吴杨伟，李晓丹.基于ADDIE模型的智慧课堂教学模式设计研究[J].安顺学院学报，2021，23（06）：59-64.

作者简介：欧阳陈华（1978-），男，湖南衡阳人，衡阳师范学院讲师，硕士，主要研究方向为智能算法和计算机教育。

课题项目：衡阳师范学院南岳学院教学改革研究项目（NO： NJY201908），湖南省教育厅科学研究项目（NO：20C0290）资助。