摘要： 人工智能技术的快速发展，对在高校从事专业教育的教师提出了更高要求和挑战的同时，也为教师在人工智能背景下开展专业教育改革探索提供了新机遇。本文从专业教育知识获取、高质量有效知识的甄别筛选、专业教育讲授内容组织、授课环节引入人工智能需要重点关注的问题等方面，初步探讨了高校教师可以进行教学改革研讨涉及的领域和努力方向。关键词：人工智能 高等教育 专业教育 人才培养

人工智能作为当前科技发展的核心驱动力，正在深刻影响和重构各行各业[1，2]。其中对高等教育领域的影响日益凸显，人工智能赋能高等教育，不仅是响应国家科技创新战略的必然要求，而且也是推动教育现代化、培养创新型人才的重要举措[1]。2018 年4 月，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》等政策文件，提出要构建智慧教育体系，推动教育变革。以技术创新引领的人工智能时代，正在促使高等教育模式转型[1，3，4]。2019年5 月，首届国际人工智能与教育大会审议并通过的《人工智能与教育北京共识》指出，通过人工智能与教育的系统融合，全面创新教育、教学和学习方式，对人工智能在教育领域的未来可能呈现形式进行了前瞻设计和规划，也对其未来对教育领域的深刻影响进行了深入剖析和全面阐述。2024 年3 月，教育部启动人工智能赋能教育行动，推动“人工智能+教育”融合发展，对人工智能未来对教育的深刻影响和发展趋势进行了详细的分析和阐释。

人工智能的快速发展对高校教师提出 更高要求[5]。 在人工智能迅猛发展背景下，虚拟现实、区块链、大数据等为代表的新兴信息技术重塑 三7 的教师群体提出了新的使命和要求，如2018年8 月《教育部办公厅关于开 作的通知》中指出，通过开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工 1型 助推教师教育改革、助推教育教学创新等，为在全国层面推开人工智能助推教师队伍建设行动，探索模式、积累经验、奠定基础，推动教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革。

为了更好地把人工智融入高等专业教育，高校教师需要对专业教学内容获取、教学环节组织等进行重新规划和设计，以适应人工智能等新信息技术融入教育的快速发展需要，同时，也是适应高等教育专业新发展需求。以人工智能为代表的新的信息迅速崛起后，对高等教育的专业内容获取和组织也产生了深刻影响。通过人工智能技术，不仅可以快速获取多个电子数据库中海量的专业知识内容，而且还可对获取的专业知识进行不同的编排、归纳，呈现出不同的知识“输入-输出”形式，这对学习者对专业知识的理解、学习均会产生深刻影响。

高校专业教师如何通过人工智能高效获取想要的专业知识，是在人工智能飞速发展环境下对高校教师第一项考验。专业知识数据资源的电子化，为其后续拷贝、检索、传播等带来了前所未有的便捷和高效，以生物与医药类专业教育为例，通过人工智能技术可以从已经发表的期刊文献、会议论文、学术专著、专业化教材等获取不同的专业知识内容，相较于传统文献检索，无论是检索源数量、质量都发生了巨大变化，在面对如此海量的备选信息源时，如何精准、高效获取想要的专业知识、信息，需要教师制定高质量的检索方案和检索策略，尽管这项工作目前看来似乎也可以交给人工智能，但仍然需要专业教师深度参与，参与质量越高，获取专业知识效果更好。

在获得相应知识内容后，如何有效甄别通过人工智能技术获取的专业知识真伪、质量高低是对高校专业教师的又一项考验。通过人工智能技术获取的专业知 期实验验证了的理论，当然，也存在一些由已有数据衍生出来的 仔细甄别和反复推演验证，需要分辨哪些知识是通过实验已经验证了的实 的知识，哪些又是人工智能通过智能算法衍生的“新知识”，都需要专业教师对其中涉及到的关键知识理论进行推演和验证，以便于力求准确的把专业经典知识、最新进展和假说等讲授给学生。

在高校教师获取并组织好课程内容后，如何以学生容易听懂和接受的方式开展课程讲授，是对教师的全新考验。一方面，在人工智能技术背景下，学生可以通过新一代信息技术，非常便捷高效地获取到世界一流高校、

流师资讲授的一流课程。另一方面，通过人工智能技术，甚至可以实现虚拟教师现场授课，在此背景下，如何能够体现和发挥高校教师面对面授课的优势，换言之体现其无可替代性，是高校教师需要认真考虑并找到答案。

在人工智能技术背景下，高校教师的课程讲授模式在多个层面都在发生变化，教师的作用也正在从专业知识输出为主逐步向更加多元化方向发展，包括知识讲授的同时，知识整合、知识辩证分析，知识学习组织、学习效果评价等等显示更加重要[6]。以“问题导引”教学法为例，通常包括以下5 个环节：1 是通过创设情境，导入新课，继而抛出课题，引发思考；2 是在问题驱动下的新课学习展示、分享交流；3 是指导教师的精讲点拨、分析推理、能力拓展；4 是与实践相结合的训练、学习效果检测评价；5 是学习导图总结，知识归纳记忆。在这5 个环节中，都可以尝试引入人工智能加以辅助，其学习效果将发生巨大变化，无论是作为学习引导者的教师还是作为学习主体的学生，均会从中获得全新体验，这既包括单纯知识点本身，也包括知识的学习过程。在情景创设和课程导入环节，人工智能辅助后会带来更加丰富的课程前期关联相应知识，这有助于开展新课程学习前期基础知识铺垫的同时，也增加了筛选甄别负担，因此要求指导教师给出相对明确、准确、具体的学习关键词，从而有利于学生开展高效、精准的知识检索和前期学习。

教师在人工智能辅助下的学习角色定位，较之前变得更加多元，同时，对高校教师的专业知识掌握深度和广度都提出了更高要求，不仅要求高校教师掌握扎实的专业知识和一定的相关学科交叉知识，而且对其发展历史、现状动态和未来发展趋势均有较全面的掌握，对于应用类属性较强的专业，还要求对其行业、产业应用现状也有较全面深入的掌握。只有具备了这些，高校教师才能很好适应在人工智能快速发展背景下专业教学需求，真正把人工智能技术发展的红利惠及高等专业教育，助力高等教育快速、可持续健康发展。

参考文献

[1]于兆吉，房一宁，周一，李沚暄. 高等农业教育，2024,5:55-62.

[2]王绍舫.人工智能时代高校教师专业发展动力因素及发展路径[J].高

[3]米加宁，章昌平，李大宇，徐磊. “数字空间”政府及其研究纲领— —第四次工业革命引致的政府形态变革[J] .公共管理学报，2020,17(1) :1-17.

[4]王海红,张琳.基于人工智能技术的高等学校教育教学改革[J].创新创业理论研究与实践,2024,7(24):26-28.

[5]李芳，钱正春，成焕波，孙梦馨，郑璐恺.智能时代高校工科教师教学的现实困境和能力提升路径[J].南京工程学院学报(社会科学版)，2025,25(1):9-15.

[6]何知义,张家阳,罗晓飞,等.人工智能背景下机械类专业研究生“机器学习”课程教学策略研究[J].教师,2025,(02):125-127.

作者简介：

1.李佳林，（1991.05-），女，汉族，河北邢台人，毕业于山东农业大学，蔬菜学专业,博士研究生学历，现就职于，讲师职称，研究方向为：分子植物育种.

2.李洪梅，（1974.11-），女，蒙古族，内蒙古通辽人，毕业于内蒙古农业大学，植物学专业,硕士研究生学历，现就职于，副教授职称，研究方向为：生物学.

3.何文兴，（1973.06-），男，蒙古族，内蒙古赤峰人，毕业于四川大学，植物学专业,博士研究生学历，现就职于：，教授职称，研究方向为：生物学