探索人工智能技术助力高校教育教学发展
近年来，科学技术革命产生深刻变革，其衍生技术随之渗透到社会生活的各个领域。人工智能技术在最近一段时间发展迅速，在教育教学领域也逐渐得到了广泛的应用，对于提高教学效率和教育质量具有重要意义。人工智能技术与高校教育教学层面的联结，颇受国家与各相关群体的瞩目。2018年，全国教育大会对推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育进行了统筹全局的部署。教育部相继印发《教育信息化2.0行动计划》《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》等相关文件，力求持续推进人工智能技术赋能高校教育发展的实践进程。
人工智能技术在高校教育教学中的应用涉及许多基本原理和相关概念。首先是机器学习，这是一种通过自动化学习数据模式并基于学习结果进行自主决策的人工智能技术。机器学习算法可以训练模型以解决诸如图像、语音、自然语言处理等各种问题。其次是自然语言处理，这是一种用于处理人类语言和计算机程序之间的交互的技术。自然语言处理可以帮助计算机理解、解释和生成包括文本和语音在内的人类语言。再者是数据挖掘，这是一种从大规模数据集中发现模式和信息的技术。数据挖掘可以帮助人工智能系统发现数据中的隐含规律，进而预测未来的趋势和变化。最后是智能教育，是利用人工智能技术以及现有的教育资源和数据，为学生提供个性化的学习体验，提高学习效果。人工智能技术的应用，需要依赖于许多基本的原理和概念，了解这些概念有助于对人工智能技术的理解和应用。在教育教学中，这些概念可以帮助教师和学生更好地理解和利用人工智能技术，以提高学习效果和提升教学水平。
人工智能在高校教育教学中的应用，可以有效提高教育教学的效率和质量，为培养高素质的人才奠定坚实的基础。经切实的实践调研数据证实，人工智能相关技术在高校教学领域的应用具备相当的应用优势。
机器学习技术及其在教学评估中的应用。机器学习技术是计算机利用数据分析和算法自学习能力，从而完成特定任务的一种智能技术。机器学习技术可以从输入数据中获取规律和模式，从而实现智能预测、决策和分类等功能。对教学评估而言，利用机器学习技术，通过学生过往的考试成绩、出勤率等数据，可以预测学生未来的表现，教师可以针对每个学生的实际情况提出相应的改进方案和教学计划，为学生提供更好的学习资源。通过收集学生对课程的实时评价和意见反馈，进行课程的调整和优化。例如，通过机器学习技术对学生的反馈意见进行自动分类，找出课程中存在的问题和改进方案，并提供相应的建议。通过对学生提交的作业、论文等进行自动化评分，使教学评估变得更加高效和准确，为教师和学生节省大量时间。通过机器学习技术还可以对学生的作业习惯和评分偏差进行分析，为评估和教学提供更好的指导。通过对学生的学习习惯、兴趣爱好等数据进行分析，智能化推荐相应的学习资源和课程，从而为学生提供更加个性化的学习支持和指导。机器学习技术在教学评估中的应用，为教育工作者提供更多的数据分析支持和决策依据，提升教学效果，促进学习者自主学习和个性化发展。
自然语言处理技术及其在智能教学中的应用。自然语言处理技术是一种利用计算机技术对人类语言（自然语言）进行分析、理解、处理和生成的技术。自然语言处理技术的核心在于如何对语言进行模型建立和算法设计，以实现语言的理解、生成和交流功能。在智能化教学中，利用自然语言处理技术，通过语音识别和语音生成技术，可以实现教学内容的语音播报、听力练习、口语测试等功能，实现对学生发音、语调和语速等方面的评估和指导，实现口语教学的自主练习和评估。通过文本分析和分类技术对学生文本作业、论文等进行自动分析和评估，使教师可以更加高效地评估学生的文本作品，对学生的思路、表达和格式等方面提出具体指导意见。通过智能问答和聊天机器人技术，为学生提供语言交流和学习支持，学生可以在任何时候获得个性化的学习资源和问题解答方案，增强自主学习的能力。通过翻译和文本生成技术实现跨语言教学和学习效果，学生可以获得更加广泛的学习资源和文化体验，增强自己的跨文化交流能力和语言表达能力。可以说，自然语言处理技术在智能教学中的应用，可以为教学提供更加丰富和个性化的学习支持和指导，促进学生的自主学习和个性化发展。
数据挖掘技术及其在学生行为分析中的应用。数据挖掘技术是一种利用计算机技术对大量数据进行自动化分析和处理的技术。其中包括数据采集、预处理、建模、评估等环节，通过挖掘数据的潜在联系和规律，提供对决策制定的支持和指导。在学生的行为进行分析中，利用数据挖掘技术，一是可以分析学生的行为轨迹。通过对学生学习行为信息的采集和分析，可以对学生的学习行为轨迹进行建模和评估，帮助教师更加准确地了解学生的学习状态和行为模式，提供更加有针对性的个性化教育服务。二是可以挖掘学生的学习模式。通过对学生学习数据的分析和挖掘，提取出一些学生学习的模式和规律，有利于教师更好地了解学生的学习偏好和习惯，为学生提供更加个性化的教育指导和服务。三是可以预测和评估学生的成绩。通过对学生历史学习记录和数据的分析和挖掘，可以预测学生未来的学习水平和成绩。同时，通过对学生学习行为的定量评估，可以为学生提供更加科学和客观的学习评估和反馈。四是可以建立课程推荐系统。通过数据挖掘技术，对学生的学习历史和行为进行分析和挖掘，并建立课程推荐模型，为学生提供更加个性化的学习资源和学习支持，提高学习效果和质量。因此，数据挖掘技术在学生行为分析中的应用，能够为教育提供更加科学和精准的个性化教学服务，提高学生学习效果和质量。
人工智能技术在教育领域的应用，对高校教育教学起到了积极的促进作用。通过人工智能技术，可以提高教师的教学效率和质量，为教育提供更加科学和精准的教学服务。对学生学习而言，人工智能技术通过数据挖掘、自然语言处理等技术实现智能化的学习推荐、个性化教育和评估，为教育提供数据分析和预测能力，提高教育的决策科学性和效益。高校需要与教育科技企业、政府部门等多方合作，共同促进人工智能技术在教育领域的创新和进步，实现全民普惠教育。
扩展教学选择，提升教学思政性。培育具有坚定意识形态、各方面素质综合发展的新世纪人才，是我国高校培育人才的导向目标。意识形态层面的价值取向培养，与全过程教学中思政要素的渗透息息相关。当前，为均衡课业，高校学生在校学习的时间较长。因而，尽管他们可以借由网络感知国际、国内社会的重大要闻，但对更加深入的实际社会运行情况，高校学生普遍缺乏了解。此时，人工智能技术的投入与应用便能够有效缓解这一现实难题。借助贯穿高校课程体系的人工智能技术，学生能够更加深刻地洞悉各类实际案例，并以此建立相应的微型社会动态子系统模型，加之分类回归手段的协同应用，可以使其对社会发展的深层内涵形成动态观察，在进一步加深对自身专业课程领会深度的基础之上，体会到中国特色社会主义制度的优越性与先进性。人工智能教学平台具备丰富的资源储备，且其能够经由教学优化，筛选政治方向端正的理论性课程，使得学生无论在进行何种课程的学习之时，都能够有效规避不利于思想意识正确的有害信息，并同时在潜移默化中接受中国特色社会主义优越性的洗礼，为其未来的成才之路奠定坚实的价值观基础。
完整检测学生学习状态，科学把握教学进度。在既往的教学模式中，教师虽然担当学生引路人的重要角色，但受制于时间空间与受众人数量的限制，很难对学生的学习进度与知识掌握程度形成科学的把控。然而，当我们将人工智能技术应用其中，便能够帮助教师对学生的学习全过程形成可视化分析，从而提升教学针对性与科学性。人工智能技术体系之下，线上课程与数据检测系统的联合应用，可以精确捕捉学生的学习活动细节，诸如：课程观看时长、参与课程种类多寡、课程播放率以及测验成绩等数据，都会形成系统的整合性报告发送给相应的任课教师，以便教师更加直观的了解学生的学习状态。对学生学习状态形成全过程监测，是为了使教师能够更加科学地把握教学进度。众所周知，在高校教学层次，无论是公修课抑或是选修课，其班级参与数量基数都很大，且同时还具有动态变化的特征，这无疑为教师开展教学带来了现实上的难题。如果不能对学生学习的全过程形成合理检测，而只单单依托考试成绩这一标准来判断近期教学成效，规划后期进度，那么则很容易导致教学活动落入片面化的误区。而人工智能与数据检测系统的协同应用，便能够通过促使学生学习进程可视化、透明化，进而令教师得以统筹全局，达成综合群体适配性与个体针对性之下的可视化分层教学，全面提升教学有效性。
塑造学生“学习写生”，精准匹配信息推送。数据分析系统是人工智能技术的又一重要组成部分，也是其赋能高校教育教学发展不可或缺的一环。数据分析系统的工作原理为：平台依托校方提供的教学大数据对其进行技术跟踪与比对，进而对学生整体的情况形成“写生”，展现于教师面前，助益教学活动的开展。除此以外，大数据分析平台能够综合评估学生的学习习惯，从而针对单一个体提取其学习特征，然后依据这些特性信息优化知识推送内容，为学生在平台首页有限推送能力与习惯适配的课程资源。同时，数据分析平台还提供满意度评价功能，学生在每次登录时都可对推送内容形成评价，平台将对反馈信息进行计算，以便进一步提升推送服务的满意度。
综上所述，人工智能技术赋能高校教育教学发展，是对传统教学模式的有益补充。人工智能多项技术在高校教学领域中的实际应用，不仅从根本上实现了教学方式的变革，更对开展个性化教育、全面提升课堂成效裨益颇多。因而，立足当前国家大力提倡“人工智能教育”“信息化教育”的价值引领，人工智能技术的教育要素挖掘与其同教学实际的深刻融合，成为教学改革的重要内容。在这样的背景之下，融创技术与教育、提升二者的融汇适配程度、探索科学的发展路径，对加速教育教学改革进程至关重要。（作者：李霞飞,中南大学马克思主义学院副教授、硕士生导师、博士）
来源：光明网
人工智能技术助力英语的“教”与“学”
近年来，人工智能技术飞跃发展，在语言翻译、学习辅导、教学测评和教学场景等各个环节全方位地提升了英语教与学的效率。这是如何做到的呢？
7月27日下午，在2019国际英语教育中国大会“论文展示”分会场上，各位资深学者和老师讨论和分享了人工智能技术在中国英语教学一线的运用实践。
翻译技术的发展能够有效提高学生使用工具的意识和翻译效率。哈尔滨体育大学刘迪副教授指出，每一次体育赛事或活动从申办、组织到实施都离不开大量体育英语翻译人才的参与，然而如今各大院校英语教育缺乏翻译技术课程的设置，无法满足人工智能时代对语言服务人才的要求。
哈尔滨体育大学刘迪副教授
刘老师说译者犹如一名工匠，需要良好的工具，因此强调优化和提升外语教学系统，重点提升学生学习和应用技术的能力，包括信息检索（informationretrieval）、计算机辅助翻译工具（computeraidedtranslationtool）和译后编辑（post-translationediting）。她以2022年第24届冬奥会为例，详细阐释了如何建立冬奥会冰雪项目语料库及翻译实践能力的培养等问题。刘老师的研究采用了跨学科和跨文化的教育模式，探索了如何培养高水平的体育翻译人才，为其他领域英语教学提供了新的思路和路径。
对中国很多K12学生而言，发音不准、“哑巴英语”和“聋子英语”等情况屡见不鲜。虽然越来越多的学生能够借助计算机进行一定程度的英语听说练习，但目前全面、专业、高效的英语学习技术仍十分紧缺。
乂学教育英语教研部副主任刘广昌表示，每年有此需求的初高中英语学习者人数高达两千万人，解决这一痛点迫在眉睫，而人工智能技术是解决该问题的关键，尤其在英语发音、听力、表达和内容等方面能有效提升学生的英语能力。
乂学教育英语教研部副主任刘广昌
在刘主任的展示中，他提及RAI和SAI两类人工智能技术，指出自适应学习引擎能把有效知识点进行细分，通过“推断+知识追踪”的方式，对每一个学生的薄弱环节进行诊断并给出针对性辅导，使学生及时获取客观的反馈，不会把时间浪费在已熟练掌握的知识点上，从而提高学习效率。他强调AI能够帮助实现3E目标：即Effective（有效）、Efficient（高效）andEnabled（能力）。
最后，在AI技术的帮助下，刘主任希望中国学生能够更好地倾听世界，并发出中国的声音（UseEnglishheartheworldandvoiceChinesevoices.）。
（陈彩霞）
【责任编辑：曹静】人工智能助力高等教育：变革与坚守
作者：詹泽慧钟柏昌来源：中国教育新闻网-中国高等教育杂志
近年来，大数据、云计算、虚拟现实、人工智能等智能信息技术的兴起，深刻地影响着教育领域。作为引领科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应，在近五年的《地平线报告》中均被提名，成为名副其实的助推高等教育教学发展的动力引擎。然而，“技术是把双刃剑”，何况人工智能这把“剑”尚未全面炼成，教育应用的“剑法”也尚不成熟。因此，在人工智能逐渐融入教育的今天，常有人质疑其智能的准确性是否能达到可用的程度。事实上，技术是一种客体存在，是人的本质力量对象化（劳动与实践）的产物，只有将人工智能嵌入合理的教育教学框架中，才能使其发挥正向作用。人工智能怎样助推高等教育发展？应明确哪些因素是变革的积极力量，哪些又是需要坚守的本质与初心，从而在技术浪潮中既能与时俱进，又能在变与不变之间保持必要的张力。
人工智能与高等教育的主客体地位辨析
人工智能与高等教育之间的关系，本质是“技术”与“教育”之间的关系。对二者的辨析实质上需探析其相互作用的两种主要形式：技术教育化与教育技术化。所谓技术教育化，就是将技术转化为“教育中的技术”，教育主体根据需求选择合适的技术，并在教育实践中对技术进行设计与开发，形成更加切合教育需求的技术。换言之，经过教育者本质力量的持续改造，技术才能成为适用于教育的技术。所谓教育技术化是指新技术首先以“工具”的形态进入教育系统起到教育辅助作用，随着新技术的作用得到肯定与推广，人们的行为习惯与能力也逐步发生变化，教育中原有的教学方法、教学规律、教学原则、教学理论等在新技术的影响下进行适应性的调整。
进一步说，“教育”与“技术”的关系是主体与客体之间的关系：教育作为主体，技术作为客体。技术是教育主体（人）实现教育目的的实践过程中（人的本质力量的对象化）的产物，也即技术在先天本质上是依附于人的教育需求与实践。由此可以说，教育的本质与目标不会因为人工智能的介入而发生根本变化，但会因为人的教育需求改变而变化；无论技术冲击多大，人作为教育系统中的主体地位是不可撼动的，技术对教育的影响取决于人的教育需求与实践。有人一味强调人工智能的作用而忽视教育自身需求与能动性，将教育当作对人才的规模化培养和无差别制造，这显然不符合技术的本质。
人工智能应用于高等教育可能会改变师生教学行为习惯，产生教育理念、教学原理、教学结构、学习方式等方面的变革。然而，在高等教育系统中，学习者的身心发展规律、教育的本质与基本原理等具有跨越时空的普适性与稳定性。这些不变的基本理论应该作为高等教育系统引入人工智能的标准与指南，以规范人工智能的“客体”角色定位，为高等教育系统服务的同时形塑教育人工智能的特质，避免技术的僭越桎梏师生主体性的张扬，真正实现人工智能与高等教育的双向赋能。
人工智能助推高校教育系统变革
目前，人工智能在教育领域的典型应用主要包括智能导师、智慧学伴、智能评测系统、特征识别与学习分析等，涉及教学场景、学习场景、管理考核三大场景，基本实现了对教育的全面渗透。
1.人工智能时代“教”的变革
在人工智能时代，高校教师角色被重新定位。人工智能技术的引入打破了大学课堂的边界，在自适应学习引导和智慧化资源推送支持下，学生将有更多机会进行自主学习，而不再受限于高校教师的权威。教师逐渐从知识传授者转变为学生学习的启发者、引导者、支持者、协作者，师生关系更加平等、开放。人工智能催生了“智能导师”和“双师教学”形式的出现，“教书”和“育人”的工作将被分离：“智能导师”或人工智能“助教”承担传授知识的教书工作（如批量批改作业、实时管控教学等高重复性、低认知性的程式化工作），而人类教师则集中精力在开展育人工作上（如引导学生、传递价值观、情感沟通等高认知的工作）。
在教学形式上，教师可灵活运用各类智能化信息工具，分析学习者特征，为学习者提供更加科学、个性化的指导。人工智能时代大学课堂将会更有弹性、灵活、互动、开放，教学课程越来越多地体现为线上、线下的混合，人工智能支持下的翻转课堂学习模式、自适应学习模式、项目合作与探究的学习模式等，使得人工智能时代的人才培养更加个性化、精准化和差异化。
在教学内容上，人工智能有可能促成高等教育学科结构的变化。人工智能对未来职业岗位产生了巨大冲击，一些低技能与重复化的工作将被智能机器代替。高等教育要面向未来的岗位和职业要求变化，以发展性的眼光进行学科体系结构的调整。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》指出，高校要完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，一方面完善人工智能的学科体系，另一方面要推进“新工科”建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。再者，人工智能还可以视作建立学科联系的纽带和载体，与其他学科进行整合以开展跨学科教育（如STEAM+AI）。此外，人工智能机器带来的工业生产与简单服务业工作中人力的解放，使得人们有更多的时间思考。美学、艺术、人文、社会、哲学等人文学科可能会产生越来越多的就读需求，人文学科在人工智能时代可能会强势回归。
2.人工智能时代“学”的变革
在学习者分析、学习诊断与评测、智慧化推送等人工智能技术的支持下，学习者可以通过人工智能终端随时随地获得所需的资源，终身学习成为可能。学习过程变得更加自主、人性化、精准化、个性化。更重要的是，其有助于解决教育“个性化”和“规模化”双向需求的问题，也有助于缩小数字鸿沟，推动教育公平。
在学习形式上，传统的“生听师讲”的面对面授课已经难以契合人工智能时代的育人需求。有学者主张实行“经验学习”，即在真实情境的实践体验中学习，真切感知不同的文化或社会情境。也有学者指出，人工智能将激发高校系统中“人机协同学习”的新场景，由此伴随而来的海量信息与高速发展的社会性等特征，给教育教学带来了“高信息吸收量”与“有限的时间”等限制条件，这又进一步要求新技术为学生提供更凝练、高效而具身的社会经验。
在学习发展目标上，具备高信息素养、科技素养以及创新创造能力的人工智能人才培养成为了各国高校育人的重要方向。无论是面向专业型的人工智能精英培养，还是面向科普型的其他各行业人才，在育人需求上都产生了新的变化。除此之外，人工智能时代还强调培养学习者知识迁移运用能力、逻辑思维能力、判断性思维能力和复杂决策能力，以及想象力、表达力、创造力等高阶综合能力，从而实现实用型、复合型、智慧型的人才培养。
3.人工智能时代“管”的变革
人工智能在学习支持服务与行政管理服务中的应用主要有以下四个方面：特征分析和预测、考核和评价、自适应系统和个性化、智能辅导系统。在人工智能与大数据、云计算、区块链等技术支持下，海量的高校信息与数据得到了有效的管理、流通、共享与保护，这不仅有利于信息与资源的共建共享，而且减少了许多简单性、重复性、程序性的工作，优化了高校教育管理中烦琐的流程性业务。例如，线上办理、数字签名等功能，实现了简政增效。又如，基于数据的实时获取与监控，能够实现校园情况的实时把控，提高校园的安全管理效能。
把握好“双主”师生关系，科学发挥人工智能应用实效
教育是关乎人的事业，人工智能与高等教育之间的关系，本质上是技术与人之间的关系。只有坚定人作为教育主体地位不动摇，把握好“教师主导-学生主体”这一“双主”师生关系，人工智能应用与高等教育才能科学发挥实效。
1.坚守教育者在高等教育系统中的主导地位
一切智能技术的作用，都是在人的设计和引导下实现的作用，所以人工智能的智慧，其实质还是人类的智慧。例如，在开展智能化评价时，智能评价背后的评判标准与逻辑由专家研究与制定，评价的结果与效果尽在人类的设计与规划之中。在人工智能全方位渗透进高等教育领域的今天，被人工智能所“识别”“分析”“判断”“决策”与“引导”，但实质上这一切都是在智能机器背后的专家团队的集体智慧。
人类智慧才是人工智能背后的真正逻辑，因此高等教育的“传道授业解惑”亦须以人为主导。何况当前人工智能技术发展还处于初级阶段，新一代人工智能在涉及心灵、文化、审美等高认知、高情感体验、高人文性与复杂性的领域，仍存在局限。教育是面对生命的事业，教书育人具有很强的人文性与情感温度。人工智能机器可以代替和辅助人类完成简单重复、低认知与低技能的工作，承担知识讲授、评卷阅卷等教书任务；但是在传递理想信念与经验道德、引导创新等高阶任务仍要依靠教育者实现。
2.坚守受教育者在高等教育系统中的主体地位
育人是教育的本质，“培养适应社会发展的人”是高等教育的重要目标，立德树人是高等教育的根本任务。所有人工智能机器与工具的设计与使用，其本质驱动力就是为促进学生的发展而服务。新技术的出现，为采用新的教学方法、提高教学质量提供了可能。但是新技术从出现到应用，常常耗费人力、物力和财力。若为了使用技术而生产技术，这种“自产自销”的行为中间不会产生任何的教育价值与意义，结果可能只是劳神伤财。因此我们需要紧紧把握“育人”目标，谋篇布局，进行人工智能技术与工具的设计与开发，把学习者放在设计与应用过程的中心，才能保证技术的可取、可信、可用。
3.人工智能与高等教育的双向赋能须坚守以人为本
人工智能可以减少教师工作量，达到减负增效的效果，但这并不意味着我们可以完全依赖于人工智能来做评价。那么在高等教育中，什么环节必须依托人类智慧，什么环节可以依托人工智能呢？可以从四个维度来分析：在“教”的维度上，内容的呈现、课后的辅导可由双师课堂完成，但互动与共情的环节，人类教师的作用是不可替代的。在“学”的维度上，人工智能可以对既定题目进行实时反馈，但知识的习得与内化迁移也只能由学习者自身来完成。在“研”的环节，人工智能可以辅助分析，还能协助解决部分问题，但发现问题的过程，亦难以通过人工智能达成。在“管”的维度，人工智能可以从数据中发现类别或奇异点，作出预警，然而决策的过程仍然离不开人类。总之，人工智能在教育领域可以帮助师生做事实判断，但无法也不应做价值判断，教育主体的师生互动和情感交流才是根本。
毋庸置疑，人工智能潜力巨大，其发展必将带来高等教育的新形态、新生态。但技术的能量需要理性看待，有所为有所不为，有变革，亦需坚守。
一方面，技术再强大，育人才是根本，面对人工智能对教育的渗透，需要有“以静制动”的定力。首先，在人工智能重塑高等教育的过程中，人工智能如何作用，其背后藉由人工智能专家、教育学专家、心理学专家等专业人员“无形的手”进行操控。人工智能对高等教育的冲击，还是在人为控制和规划范围内的冲击。其次，技术是工具，育人才是目的。无论人工智能如何作用，归根结底还需落实到人。教育立德树人的根本任务不会改变，人工智能应用要为人才培养服务的定位就不会改变。在人工智能对高等教育助力的过程中，我们要坚守人作为教育主体地位不动摇。
另一方面，人的需求在不断变化，教育也在不断革新，面对人工智能对教育的冲击，还需要有“以动制动”的应变能力。人工智能技术是“人”改造世界的过程中本质力量对象化的产物，在教育领域，尤其是肩负高层次创新人才培养的高等教育领域，教育者需要深入思考新时代背景下国际高等教育的发展趋势和人才培养的需求变化，接纳人工智能技术的教育应用，并努力探索改善人工智能在高等教育领域的应用途径、方式、方法、功能与价值，将人工智能教育化，匡正智能技术的教育应用之道。
【作者詹泽慧钟柏昌，单位：华南师范大学教育信息技术学院】
原载2021年第20期《中国高等教育》杂志