在线配资电话 AI技术融入高等教育教学的实践路径探析

本文转自：鹰潭日报在线配资电话

许海霞

　　人工智能技术的快速迭代，正推动高等教育从传统教学模式向智慧化形态转型。当前，高校在推进AI与教学融合的实践中，仍存在技术应用浅层化、课程体系适配性不足、评价机制滞后等现实挑战，这些痛点直接制约着教育提质增效的进程。立足人才培养的核心目标，探索AI融入高等教育的系统性实践路径，既需要理念层面的深度转型与顶层设计的统筹规划，也离不开课程、教学、治理等重要环节的协同革新，从而为高等教育高质量发展注入持续动力。

　　顶层设计引领，重塑教育生态与理念转型

　　AI与高等教育的深度融合，应重视从战略顶层推动人才培养模式的系统性重构，该过程涵盖教育理念、组织架构、评价标准与校园文化的全方位变革。传统教育体系中分散化、经验化的治理模式已难以适配AI技术赋能的教育新需求，唯有通过顶层设计的系统性牵引，才能打破部门壁垒与学科边界，实现技术应用与人才培养目标的精准对接。因此，高校需主动实现从被动适应到主动引领、从局部试点到全局优化的转变，继而构建人机协同、数据驱动、个性发展的智慧教育新生态。为确保这一转型平稳落地，需精准发力三大重要举措。首先，以组织变革赋能改革推进，建立校长挂帅、专班推进的AI教育发展委员会，统筹全校资源制定清晰的路线图与时间表，明确教务处、信息中心、二级学院等主体的责任清单，保障各环节改革协同联动。其次，以思想凝聚夯实改革基础，通过设立智能教育创新先锋奖、举办教学案例研讨会、开展常态化教师沙龙等多元活动，搭建教师交流协作的平台，推动一线教师从“被培训者”向“共创者”转变，在深度交流碰撞中凝聚改革共识，激发教师主动参与AI教学改革的内生动力。最后，以基础设施升级筑牢改革支撑，将传统教学空间改造为虚实融合的未来学习中心，配备智能交互终端、虚拟仿真实验设备等硬件设施，同步打通教务、学工、科研等领域的数据壁垒，搭建校级教育大数据中心，实现数据的统一归集、治理与共享，为精准教学与科学管理决策筑牢“数字底座”。

　　知识体系革新，动态图谱驱动课程教材升级

　　在知识爆炸与快速迭代的时代背景下，高等教育的课程体系与教材形态已难以适配人才培养需求。而AI技术的融入，为知识体系革新提供了强大支撑，有助于推动教学核心从“传递确定性知识”向“培养驾驭不确定性能力”转变。而实现该转变的重点在于构建动态化、网络化的知识图谱，并以此为核心重构课程体系，同时推动教材从静态印刷品向可交互、可生长、可个性化的“智能知识体”进化。在实践层面，需系统推行三层渗透、交叉融合的课程改革策略。一是在全校通识层面，将人工智能与计算思维纳入必修课体系，使其成为与大学语文、高等数学同等重要的基础素养课程，夯实全体学生的AI基础能力。二是在专业培养层面，大力建设“AI+X”微专业与项目制课程，如“AI+考古学”“AI+生命科学”等，将AI方法论深度融入专业核心教学，实现跨学科融合育人。三是在课堂实施层面，鼓励教师主动运用AI工具开展课程“智能增强”设计，通过大模型生成多视角教学案例、搭建虚拟仿真实验等方式，提升教学的针对性与实效性。与此同时，需同步启动“下一代智能教材”建设工程，组建跨学科研发团队，打造以知识图谱为核心骨架，融合视频讲解、仿真演示、交互习题等多元资源的数字教材，最终实现根据学生学习进度与认知薄弱点动态推荐学习路径的个性化育人目标。

　　人机协同赋能，重构教学流程与评价体系

　　AI技术的介入，颠覆了传统“教与学”的现场形态，推动高等教育教学目标从单纯的知识传授向高阶思维培养转型，教学关系从教师、学生的二元结构升级为教师、AI智能体、学生的三元协同模式。在这一新范式中，AI将有效承接大量程序性、分析性的教学辅助工作，使教师得以摆脱繁杂的事务性工作，回归“育人”本质，更加专注于启发引导、价值塑造与情感交流等核心育人环节。为与此种教学新模式相适配，教学评价体系也必须同步升级，突破单一结果考核的局限，构建覆盖全学习过程的多维度综合性发展评价体系。具体来说，需聚焦两大方向推进实施。一方面，创新教学实施模式，全面推广“双师课堂”与“翻转学习2.0”。在课前，借助AI备课助手生成个性化预习材料与前置测评，精准把握学生基础；在课中，由教师主导高阶讨论与项目协作，AI学伴则实时提供资料查询、方案推演等支持，提升课堂互动质量；在课后，通过AI系统精准推送定制化巩固练习与拓展阅读，强化学习效果。另一方面，构建过程性评价体系，依托学习分析技术全程采集学生课堂互动、在线讨论、项目日志、作业迭代等多模态数据，生成能够全面反映学生知识掌握、能力发展、协作精神与思维特征的“数字画像”，并以综合性发展报告替代传统期末试卷，实现评价的精准化与全面化。

　　生态治理保障，平台整合与规则护航可持续发展

　　AI技术在高等教育领域的健康、可持续发展，离不开完善的基础设施支撑与清晰的规则体系保障。从当前实践情况来看，各高校AI教学应用普遍存在工具“散、乱、孤”、平台不统一、数据不互通、标准不健全等突出挑战，不仅导致师生使用体验割裂，更制约了数据价值的深度挖掘，同时还带来了潜在的风险管控不足等隐患。因此，需构建安全、高效、有序的AI教育应用环境。第一，打造一体化智能服务平台，重点建设一门户、多引擎的校级智能教育服务平台。该平台集成课程管理、智能备课、AI助教、学习分析等核心应用，同时可安全合规接入通用与学科专用大模型引擎，实现师生AI服务“一站式”获取，提升使用的便捷性。第二，推进数据治理体系优化，建立统一的数据标准、接口规范与共享机制。在严格保障师生隐私安全的前提下，打通教学、管理、服务各环节的数据壁垒，让数据在有序流动中释放价值，为科学决策与个性化服务提供数据支撑。第三，健全伦理与治理体系，制定并实施《高校AI教育应用伦理与治理白皮书》，明确AI教学工具的技术与伦理准入标准、师生数据隐私保护红线、AI生成内容的学术诚信界定，同时建立AI应用动态监测与影响评估机制，确保技术创新始终坚持以学生发展为中心的核心导向，护航AI教育可持续发展。

　　AI技术的发展与应用，给高等教育带来了新的挑战，同时也带来了新的机遇。我们应该积极应对新的挑战，抓住新的机遇，促进高等教育高质量发展。

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