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摘要：本文探讨了在新兴技术范式下，人工智能（AI）如何创新和改进教师的教学方法。人工智能技术，尤其是自然语言处理、机器学习和图像识别，已广泛应用于教育领域，但其应用仍处于初级阶段。本文分析了人工智能与教育的结合现状，提出了未来教育发展的五个方向，包括关注人机结合、核心素养、学生幸福、个性化学习和高效教学。基于这些方向，本文探讨了人工智能在智慧教育中的具体应用场景，并提出了相关的教学改革建议，包括精准学情分析、学习方案生成、智能教学反馈等。最后，本文提出了构建一个基于人工智能技术的高校智慧学习平台的实施方案，并进行试点应用，以实现智慧教学的全面推广。。

关键词：人工智能；智慧教育；教学方法创新；个性化学习；人机结合

0 引言

目前，人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面。这两个技术虽然得到了应用，但目前尚处于初级阶段。在技术和应用场景上还需要更多的探索[1]。

近年来，伴随着人工智能的全面渗透，教育领域正接受着前所未有的挑战，人工智能的教育应用，自然也成为各国学者研究的热点。联合国教科文组织作为全球最具权威的大型国际教育文化组织，一向十分重视教育、科学、文化等的前瞻性研究，尤其关注“人工智能+教育”的影响与发展趋势[2]。早在2016年，联合国教科文组织便与世界科学知识与技术伦理委员会联合发布了《机器人伦理初步报告（草案）》，专门探讨了智能机器人的制造和使用，以及可能带来的社会与伦理道德问题[3]。2017年6月，联合国国际电信联盟还举办了主题为“人工智能造福人类”的全球峰会，讨论了如何借力人工智能推进全球教育、平等、健康等[4]。

当前，人工智能正与教育大数据、机器智能（如，教育机器人、智能学习伙伴等）、个性化的智能学习分析技术等携手，不断地改变着传统教育教学的样态与内涵。世界各国纷纷将人工智能视为经济与社会发展的关键助力，并先后发布了人工智能的国家级战略：2016年，美国率先发布了《为人工智能的未来做准备》《国家人工智能研究与发展战略规划》等报告；2018 年，美国还在白宫召开了“人工智能峰会”，强调用STEM教育、培训和终身学习等途径培养人工智能新型人才。在欧洲，英国从2017年初起，连续推出《人工智能：未来的决策机会与影响》《在英国发展人工智能》等报告；法国近两年也发布了《国家人工智能战略》《人工智能战略》等。2018年，欧盟制定了《欧盟人工智能》计划；2019年，欧盟又发布了《人工智能伦理准则》。在亚洲，日本和韩国分别提出了《人工智能技术战略》和《人工智能发展战略》。一时间，在人工智能的赛道上，竞争日趋白热化[5]。

1 现状分析

人工智能技术的发展，将使得未来教育发生重大的结构性变革，虽然具体变化形态是多样的、无法预测，但以下五个发展方向则是确定的：

（1） 未来教育要关注人机结合的制度体系与思维体系：要善于运用人机结合的思维方式，使教育既实现大规模覆盖，又实现与个人能力相匹配的个性化发展。

（2） 未来教育要关注核心素养导向的人才培养：未来教育应致力于培养面向人工智能时代的创新人才，引导学习者在学习和工作中，发展关键能力与核心素养，培养创造力而不仅仅是记忆知识，才能更好地适应未来时代的发展。

（3） 未来教育要关注学生的灵魂和幸福：未来教育应是更加人本的教育，为学生一生的幸福和成长奠基。随着智力劳动的解放，教师有更多的时间和精力关心学生心灵、精神和幸福，跟学生平等互动，实施更加人本的教学，使得学生更具有创造性。

（4） 未来教育要关注个性化、多样性和适应性的学习：在人工智能技术的支持下，面向大规模的学习者群体，建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。使每一个儿童在其原有的基础上获得适合他自己的教育服务是未来教育应该追求的价值之一。

（5） 未来教育要关注人机协作的高效教学：人工智能在教育中的应用与研究应借鉴吸收学习科学领域的最新研究成果，在借助人工智能技术更科学全面地了解学习过程的基础上，建立更准确的学习模型，实现更人性化的功能[6]。

2 改革内容

（1） 探索人工智能应用到教育场景中的具体切入点，寻找并设计切实可行的智慧教学方案

人工智能（AI）在教育中的应用为教育者和学生提供了前所未有的机会。然而，在教育场景中找到AI的切入点是成功实施智慧教学方案的关键。首先，教育者需要识别出学生在学习过程中的痛点，如个性化学习需求、知识掌握难度差异以及学习动机的激发等。AI可以通过大数据分析学生的学习行为和表现，从而制定个性化的学习路径，帮助学生更加高效地掌握知识。例如，智能辅导系统可以根据学生的学习进度和薄弱环节自动推荐学习资源和练习题，并实时调整教学策略。此外，AI还能通过自然语言处理技术实现智能问答和知识检索，提升学生自主学习的效果。

（2） 研究人工智能技术与教育的结合不够紧密的问题

目前，人工智能与教育的结合往往集中在自适应学习的狭窄领域，忽视了学生成长的多元需求。自适应学习虽然能针对个别学生的知识掌握情况进行个性化调整，但它通常只关注学科知识的掌握，而对学生综合能力的发展、创造力的培养、身心健康的关注不足。为了弥补这一不足，教育者应探索AI在促进学生全面发展中的作用。

例如，可以开发包含社会情感学习（SEL）的AI系统，帮助学生培养团队合作、情绪管理和解决问题的能力。此外，AI可以在心理健康监测中发挥作用，利用情感识别技术及时发现学生的心理健康问题，提供相应的支持和干预措施。通过将AI应用扩展到这些领域，可以促进学生的全方位发展，而不仅仅是学业成绩的提升。

（3） 解决人工智能应用到教育场景中的两极化问题

在人工智能教育应用中，存在两种极端思维：一种是过度依赖AI，认为AI可以完全取代传统教育方式，另一种是完全否定AI的作用，忽视其带来的益处。这两种观点都是片面的，正确的做法应当是人机协同。在教育过程中，AI应该被视为辅助工具，支持教师和学生的需求，而不是完全取代传统的教学方式。

（4） 关注多元应用场景，避免人工智能强化应试教育

当前，人工智能在教育中的应用有时会强化应试教育，聚焦于讲、测、考、练的模式，忽视了学生的全面发展。这种模式虽然能够提高考试成绩，但长期来看，对学生的创造力、批判性思维和实践能力的培养并无益处。因此，AI在教育中的应用应当多元化，避免走向应试教育的狭窄路径。

通过多元应用场景的探索和设计，AI可以在教育中发挥更积极的作用，帮助学生在知识、能力、品德等各方面均衡发展，从而成为全面发展的个体。

3 实施方案

本课题通过分析现有的人工智能+教育应用案例，深度剖析人工智能+教育的应用场景，依托现有的人工智能技术，例如：自然语言处理、机器学习、知识图谱、图像识别等，制定一套覆盖教、学、考、评的高等学校智慧学习解决方案。并从中提取可行性高、实践价值高的方案，实现一套高校智慧学习平台（易学平台），将该平台在两个班进行试点应用，搜集应用效果反馈，为后续的方案优化提供数据支撑。

本课题基于对教育领域需求的分析，初步构建了当前人工智能技术在教育领域的基本应用框架，梳理了“人工智能+教育”的如下典型应用场景：

智能教育环境：基于人工智能技术作为智能引擎，建立支持多样化学习需求的智能感知能力和服务能力，实现以泛在性、社会性、情境性、适应性、连接性等为核心特征的泛在学习。

智能学习过程支持：在各类人工智能技术的支持下，构建认知模型、知识模型、情境模型，并在此基础上针对学习过程中的各类场景进行智能化支持，形成诸如智能学科工具、等学习过程中的支持工具，从而实现学习者和学习服务的交流、整合、重构、协作、探究和分享。

智能教育评价：人工智能对于教育应用场景，最重要的是可以对学习者学习过程中知识、身体、心理状态的诊断和反馈，在学生综合素质评价中发挥不可替代的作用，包括学生问题解决能力的智能评价、心理健康检测与预警、体质健康检测与发展性评估，学生成长与发展规划等。

智能教师助理。人工智能可替代教师日常工作中重复的、单调的、规则的工作，缓解教师各项工作的压力，成为教师的贴心助理。人工智能技术还可以增强教师的能力，使得教师能够处理以前无法处理的复杂事项，对学生提供以前无法提供的个性化、精准的支持，传授知识效率大幅度提升，有更多的时间与精力来关注每个学生的身心全面发展。

教育智能管理：通过大数据的收集和分析建立起智能化的管理手段，管理者与人工智能协同，形成人机协同的决策模式，可以洞察教育系统运行过程中问题本质与发展趋势，实现更高效的资源配置，有效提升教育质量并促进教育公平。

本课题开始实施后，通过对“人工智能+教育”应用场景的分析，制定适应于新时代、新兴技术范式下的，与人工智能充分结合的教学方案，并开发出与之对应的web应用平台，AI教学平台应用功能如下：

平台使用到的人工智能技术，部分将由项目组成员开发实现，部分通过调取百度AI等开源接口实现。各功能模式初步方案构思：

精准学情分析：通过过程数据采集和智能分析，一方面，进行知识点归纳分析，发现共性薄弱点；另一方面，通过对学生的作业、测试情况进行数据汇总研判，形成个人学情诊断报告，为每个学生进行“画像”。借助大数据的帮助，通过对学生学习成长过程与成效的数据统计，诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同，以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。学生可以清楚看到问题所在，学习更高效;教师也可对症下药地针对具体情况，选择不同的教学目标和内容，实施不同的教学方式，进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。

学习方案生成：根据“学生个人画像”，依托教学资源库，生成个性化的学习方案和习题集。

主观题判改卷：通过手写字识别、文本向量比对等技术，实现主观题判断功能。借助人工智能中的自然语言处理技术，联系上下文去理解全文，然后做出判断，对部分问题实现自动识别并纠错，提出修改意见，以大大提高教师的教学效率。

智能教学反馈：通过观点抽取、情感倾向分析等技术，对学生的教学反馈意见进行抽取整合，提取有效的关键信息，形成教学反馈报告，为教师的下一步教学提供改进方向。

知识答疑图谱：针对不同课程，构建相关的知识图谱，基于课程数据，对学生的需求和问题进行深层次、知识化理解，并结合知识查询、推理、计算等多种技术，为学生提供多领域、细粒度的知识问答服务。

思政案例生成：自动爬取思政相关时事热点、文献材料等，并根据课程特点进行自动过滤和分类，为课程每个章节生成与理论知识相契合的思政案例供教师选用，结合教师的选用情况进行自动优化，进而生成思政案例库。

4 结语

通过深入分析人工智能在教育领域的应用现状和未来发展趋势，本文提出了一系列创新教学方法和智慧教学方案。人工智能的引入为教育者提供了更精准的教学工具和个性化的学习路径，有助于全面提升教育质量。然而，人工智能在教育中的应用不应只关注应试教育，而应注重学生的全面发展，培养其创造力和解决实际问题的能力。未来，随着技术的不断发展，智慧教育将逐步实现从传统教学模式向人机协同的转变，使教育更加高效、个性化和人本化。本文的研究为高校人工智能赋能的智慧教育平台提供了理论基础和实践参考，为后续的教育改革提供了宝贵的经验。

参考文献：

[1]李宏堡，袁明远，王海英.“人工智能+教育”的驱动力与新指南——UNESCO《教育中的人工智能》报告的解析与思考[J].远程教育杂志，2019，37（04）：3-12.DOI：10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4.2019.04.001.

[2]刘鑫，姚俊萍，李晓军，等.人工智能赋能军校实战化教学改革[J].计算机教育，2023，（11）：166-169+175.DOI：10.16512/j.cnki.jsjjy.2023.11.009.

[3]张琴.试论人工智能赋能思想政治理论课的改革创新[J].新西部，2022，（07）：153-155.

[4]王彦琦，张海，吴立刚，等.人工智能视域下终身教育网络“金课”建设研究[J].现代远距离教育，2020，（05）：74-80.DOI：10.13927/j.cnki.yuan.20201012.003.

[5]余胜泉，王琦.“AI+教师”的协作路径发展分析[J].电化教育研究，2019，40（04）：14-22+29.DOI：10.13811/j.cnki.eer.2019.04.002.

[6]沈嵘枫，纪敏，谢诗妍，等.新工科背景下“人工智能+林业机械”研究生课程教学改革[J].西部素质教育，2018，4（22）：135-137.DOI：10.16681/j.cnki.wcqe.201822079.

作者简介：吕晓炜，1993年2月，男，汉族，山西吕梁，湖州学院，硕士，讲师，主要研究方向：射频通信

项目基金：湖州学院教育教学改革项目（hyjg202109），浙江省2022年省级课程思政教学项目（数字逻辑电路），湖州学院2022年校级一流本科课程（数字逻辑电路），浙江省2022年省级一流本科课程（信息论与编码）