智能化時代高校教學管理的挑戰及應對

朱鈺暉

[摘 要] 在國家政策的導向作用下，“人工智能+教育”的探索范圍逐步擴大，教育與技術的結合成為當前高校管理中的新趨勢。多個國家紛紛推進智能化發展戰略、智能技術迅速發展、疫情期間線上教學管理的新要求三者為智能化的高校教學管理提供了發展機遇。與此同時，高校教學管理中智能教育起點定位模糊、智能教育領域開發集中、智能技術應用落地遲緩等問題亟須解決。因此，智能化時代的未來教育應當找準智能教育起點、拓寬智能教育思路、落實智能教育技術。

[關鍵詞] 大數據;教育管理;智能化;機遇與挑戰

[中圖分類號]G647 ? [文獻標志碼] A [文章編號] 1008-2549（2021） 09-0032-03

隨著中國的高等教育正式進入普及化階段，大眾的關注點由注重教育規模的擴大化轉向注重教育質量的高精尖。教育事關民族未來，為了能夠在激烈的國際競爭中取得優勢，明確當下乃至未來的教育發展趨勢至關重要。智能化時代的到來，智能技術的研發及應用成為引發國家之間新一輪角逐的著力點。新技術的出現及逐步成熟能夠為高校教學管理提供有力支持，智能教學管理將成為未來教學管理新常態。

一、智能技術應用與高校教學管理的契機

智能化技術的發展能夠通過個人信息數據的收集，制定個性化管理方案，滿足高校學生的個性化管理，促使其實現個性化發展。

（一）政策導向

自1956年達特茅斯會議召開以來，智能化時代初露端倪，智能化的發展在曲折中前進。2012年，各個國家紛紛出臺人工智能發展戰略，推動人工智能在多個領域的應用，中國也緊緊把握時代機遇，制定人工智能發展政策。2017年7月，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，指出要構建人工智能五大保障措施，分別是加強組織實施、加大支持力度、鼓勵創新創業、加快人才培養、優化發展環境。各大重點高校紛紛成立“人工智能學院”，開始為社會培養、輸送該領域的緊缺人才[1]。最近教育部又發布了《高等學校人工智能創新計劃行動》，對人工智能的創新發展做出頂層規劃和部署，推動人工智能與其他領域的深度結合。教育作為社會發展的助推器，“人工智能+教育”成為當前各界關注的重點推進領域。

（二）現實因素

從“互聯網+”到“AI+”，人工智能正在逐漸改變著我們的生活。在科技快速發展的現在，我們每個人每時每刻都在進行著數據的交流與傳遞[2]。新形勢下的國際競爭是圍繞核心技術與創新型人才開展的競爭。為了維系傳統大國地位，各個國家紛紛制定新一代信息化戰略，以期在當前的國際競爭中繼續取得領先地位。中國當前取得的成就遠超預期，這一態勢鼓舞了教育界人士，開始探索“人工智能”與“教育”的多領域結合。除此之外，2019年末隨著新冠疫情的爆發，“停課不停學”的要求使在線教育成為教學領域的新圖景。高校教學大數據監測顯示，疫情期間全國高校在線課堂出勤率達到91%，教師在線教學認可度達到80%，學生在線教學滿意率高達85%。線上課程的大規模實施及其良好成效，為未來高校教育教學工作的開展提供了新思路，同樣傳統的高校教育管理方式已經不適應于在線教學這種靈活多變的模式，因此，教育管理新“樣態”的出現推動著教育管理方式的創新發展。

（三）技術支撐

隨著人工智能時代的到來，學生的個性化發展成為當今教育評價中的重要指標，單一的教學管理模式已經不適應靈活多變的教學對象和教學要求，傳統的教學管理方式模式單一刻板，難以實現學生個性化發展。智能技術的發展為教育領域創新發展提供了新契機。以泛在化、精準化、個性化、協同化、自動化為典型特征的智能教育迎合了當前的教育導向[3]。目前應用于人工智能教育的關鍵技術包括：知識表示方法、機器學習與深度學習技術、自然語言處理、智能代理和情感計算等[4]。“人工智能+教育”能夠通過搜集、整理、分析教育數據，輔助教師對學生的個性化指導。從知識層面看，“人工智能+教育”能夠促進知識生成、更新、傳播、管理，解決知識陳腐老舊的問題;從學習者層面看，“人工智能+教育”能夠自動感知學生的學習情況，采取適當方式引導學生集中注意力學習，使得學習者從被動學習轉變為自發學習;從教育者層面看，它促進教師重新思考教育者的角色，從教書匠向教練員角色轉變[5]。智能化的學習進度分析相較于傳統步調統一的教學模式更具有靈活性，數據的挖掘技術、智慧學習還能夠提供多層次的教學內容，迎合不同對象的發展需求;通過感知學生的學習狀態、學習習慣、興趣愛好能夠分析并提供多種教學策略和學習策略，促進學生深度學習的實現。

二、智能化時代高校教學管理面臨的問題

智能輔助教學應用雖取得了一定成效，但就目前來說，我國的人工智能與教學的融合仍然是低水平的。當前我國人工智能與教學活動的結合不足主要表現在：教育起點定位模糊、人工智能的教學應用集中開發以及技術不成熟且人工智能技術落地緩慢。

（一）智能教學管理定位模糊

教育與技術的結合過程中普遍共識是首先應當重視教育的起點和價值，其次強調技術性。當前，在人工智能與教育結合的過程中出現了過于強調技術研發及應用，忽視了教育承載的社會共同價值和文化創新發展功能，教學過程中缺乏實踐反思的現象。技術人員缺乏教育教學知識，教學人員難以理解相關的智能技術工作原理，導致技術與教育并未疊加出理想的成效。當前教育界對于人工智能技術強烈追捧，夸大人工智能的教育教學成效，高校通過引入新型教學設備、采用智能教學技術，傳授教育教學內容，對傳統教學模式進行了全方位、多角度的改革。一方面這樣大規模教學模式改革有助于改革面積的迅速鋪開，加速智能教學改革進度，擴大智能教學普及面。另一方面，當前智能技術中的情感計算和言語處理并未發展到足以替代傳統教學模式的地步，不加批判的盲目引入智能教學手段、忽視人的情感發展需求和人的價值，反而會起到負面效果。

（二）智能教學管理指向不明

高校教學管理涵蓋教學計劃制定、教學資源管理、學生學籍管理等諸多內容，涉及數據量巨大，且數據呈動態變化，因此，對教學管理工作的準確性、實時性及嚴謹性提出更高要求[6]。當前人工智能應用在教育教學領域的過程中主要關注點聚焦于教學過程管理，對于智能技術應用于教學過程中所產生的教學質量及其教學評價研究較少。一方面，在教學過程中，智能教學的開發及應用主要集中于在現有的教學科目上進行教學方法的更新換代，人工智能教育本身作為一個新興事物還有待于研究及開發。另一方面，人工智能作為一個新興事物，人們熱衷于在多個教學領域進行嘗試。但是在實踐的過程中不可避免地產生重復建設和過度建設傾向。例如當今個性化發展的提法，致使人工智能在教學應用中過于強調其個性的一面，忽視其共性的養成。過于強調學習的個性化、碎片化、輕量化，對于學習時的紀律約束和行為習慣的養成重視程度不足。歸根結底是人工智能與教育的結合發展處于初級階段，應用指向不明確，應用標準不規范。再就學生個人信息的收集過程來講也容易出現重復操作的傾向。信息數據跨介質互聯困難，導致教育數據的冗雜、學生的負擔加重、學校統計及收集也較為困難。

（三）智能教育技術落地遲緩

從早期的計算機輔助教學開始，我們就積極將信息技術產品引入課堂，首先引進的是計算機多媒體輔助教學系統，包括電腦、投影儀、大屏幕等。由于這些設備的引入，能夠方便地將音頻、視頻、文本、動畫等媒體集合在一起，給教師的教學提供了極大的方便[7]。多媒體技術的出現給當今教師教學、學生學習都提供了極大的便利，但我們不能忽視當前教學過程中師生運用智能技術挖掘學習資源的能力不足且新興的智能技術應用不足。教師授課過程中仍然依賴單一的多媒體技術，對于學生個人學情關注較少，單一的教學方式和信息體量龐大的教學資源使學生對于教學內容喪失興趣。學生在課后搜集相關的學習資源又不得其法，易產生學習倦怠心理。教育對象數量的增長及相應產生的數據給數據收集和管理提出了更高的要求。目前高校中雖然依托信息化系統實現了教學管理工作的數據化管理，但是管理流程及模式仍處于低水平階段，面對時下日益繁多的科研信息、學生信息、教學信息等傳統的信息處理技術嚴重滯后，影響了高校教學教務工作的高效實施。當前應各方要求，高校教學管理應當做到嚴謹、準確、及時、簡明，數據收集、處理、分析技術應當迎來發展新局面，但大數據在其他領域中的推進已經取得初步成效，而高校的教學管理工作中仍然處于低層次的應用，并未能夠有效地輔助高校教學教務工作的展開。

三、智能化時代高校教學管理的新常態

隨著計算機、大數據、區塊鏈的發展，教育生態的智能化成為一大亮點。高校要制定相應的發展戰略，將智能技術運用在高校教育教學管理過程，提高管理水平[8]。智能化下的高校教學管理通過數據收集及管理、在實踐中反復演習制定規范的智能教學運行標準、面向多種主體進行教學信息的搜集有助于做出科學的教學管理決策。

（一）智能教務系統輔助教學管理

智能化時代的高校教學管理中應注重“一個中心，三大主體”。即以人才培養為核心，人才培養過程包括知情意行四大環節，任何環節都缺一不可。三大主體是指教學管理之過程中涉及的三大群體，即學生、教師、管理人員。智能化時代的教學管理應當以智能化技術為支撐、以人才培養本身為主導，防止教學過程中出現的將知識傳授作為教學工作的根本評價指標，忽視教育對象人性的培養。各主體應當將自己的角色定位與國家政策整體導向以及先進的技術相結合，更好的完善自己。學生應當主動尋進步，通過學習數據挖掘等智能技術，拓寬自己獲取知識的來源;教師在教育過程中應當遵循以人為本的教學原則，避免盲目依賴智能化技術，通過學習及應用人工智能技術使其更好地輔助教學活動開展;教學管理人員應當不斷完善教學信息管理平臺，做好關于教學意見的搜集及問題及時處理，做好教學輔助工作。

（二）數據治理輔助處理冗雜數據

教育大數據，是指整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要采集到的，一切用于教育發展并可創造巨大潛在價值的數據集合[9]。隨著教育教學過程的演進，教育過程會不斷產生大量的數據，如何能夠有效挖掘以及對于數據進行可視化表征是當前教育數據處理中的一大難題。由于教學過程中產生的教育數據是非線性的，因此智能教育管理系統中的模型應當具有復雜問題分析能力，當前高等教育中之所以存在大量的冗雜數據是因為教育數據搜集標準制定不明確、收集到大量的無效數據。因此當前高校教學管理中應當將更多的利益相關者以直接或者間接的方式對于高等教育數據管理工作提出建議，完善數據收集理論，改進教育數據收集和管理的機制，盡可能避免數據的冗雜和煩瑣。以清晰、直觀的數據表征方式對高校教學過程中的相關數據進行展示。對相關以提升教育教學管理成效為目的的教育數據進行伴隨式收集、集成化管理以及實現數據資源的開放共享，避免相關數據的重復錄入，形成教師、學生、教務管理人員之間的信息流通網絡，為高校及時、準確地開展教學工作提供妥帖的技術支持。

（三）深化技術應用推進教學變革

構建基于數據挖掘技術、學習狀態及情感感知技術、計算機智能技術、機器學習等技術的教學管理平臺取代傳統低效的教學管理平臺。具有復雜適應能力的教學管理平臺能夠通過分析學習者學習內容和學習者個人學情，描繪個體學習圖譜，使教學內容和教學計劃能夠根據學生的學情自適應調整。學生的學習進度和學情能夠及時準確地反饋給教師和教務管理人員。教師可以根據其他方面的因素對學生的學習進度及內容做出部分調整，避免教學進度差距過于懸殊。智能教學平臺能夠借助自適應、大數據、云計算等技術，實現家長、學生、教師的全面連接[10]。未來智能教育平臺將通過數據的搜集、整理、歸納、分析以及算法和算力支持為學生的學習、教師的教學、教務人員的管理工作等提供更加優質的服務。

隨著智能化時代的到來，傳統的教學管理方式已經出現較多的局限性。為使高校的教學質量和教學效率進一步提升，智能技術與教育的融合勢在必行。移動智能設備與大數據結合下的教學管理系統能夠實現高校教學工作的便捷化、及時化、準確化，為高校教師和學生提供更加優化、更加精準的服務。

參考文獻：

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[9]楊現民，唐斯斯，李冀紅.發展教育大數據：內涵、價值和挑戰[J].現代遠程教育研究，2016（1）：50-61.

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（責任編輯：張宏玉）