5G+AI賦能應用型高校混合式教學應用*

廣東白云學院 朱婷婷

智能教育是將物聯網、大數據、云計算、5G、人工智能等現代信息技術成果充分運用至傳統教育的各個環節。5G借助高寬帶、低延時、廣接入等特點，可提供海量的數據，推進人工智能在教育領域的應用研究，助力智慧校園的發展。本文描述了應用型高校教育教學的特點，混合式教學的內涵，最后探討了5G、AI技術助力應用型高校混合式教學方案探究，為高校教學改革和決策提供支撐。

在疫情防控期間，線上學習已開始成為常態，5G、人工智能等新技術的發展也讓群眾看到了教育變革發展的巨大潛能。5G時代的到來，讓網絡教育獲得了更進一步的發展，許多以前難以實現的課堂場景將會得到有效的解決，移動寬帶增強、海量連接、超高可靠性、超低時延等都為網絡課堂帶來更有力的技術保證。“AI+教育”的新提法，為教育改革創造了重要機遇，為教育工作者致力于教育信息化開辟了全新的視角。5G、人工智能技術將重塑教育生態，智能教育已成為當前及未來教育發展的必然趨勢。

《國家中長期教育改革與發展規劃綱要（2010—2020年）》中明確提出要“樹立先進現代互聯網信息化課堂教學理念，改善教學方式，推進優秀教學資源的研發使用，革新網絡和傳統混合的先進模式，運用信息技術手段來推進學習者的自主學習、合作教學活動”，進一步提高教學質量。2019年發布的《中國教育現代化2035》十大戰略明確提出要進行信息化時代的高等教育改革，借助并充分運用現代網絡技術和互聯網信息化建設，實現高等教育培養模式的重大變革，豐富和革新教育課程形態，以達到規范化人才培養與個性化培養的有機融合。所以，在“5G、AI”的信息時代大潮下，運用計算機技術，對普通高等院校的教學環境、教學方法、授課模式、教學科研條件等方面進行更全面的改造，已成為學校適應信息時代潮流進行教學改革與技術創新的迫切需要。

1 應用型高校教育教學的主要特點

應用型高校以綜合應用能力的人才培養為目標，以服務區域經濟和社會發展為導向。重視實踐性教學，強調應用能力訓練，重視應用科學研究，推進產學研用的緊密結合。重點培養黨政機關、企事業等基層單位所急需的能進行生產經營、工程建設、管理工作、服務活動等具備一定理論基礎知識、理論應用水平和技術創新能力的應用型專業技術人才。應用型高校教育教學的主要特點表現在以下幾個方面：

1.1 教學目標的應用性

應用型高校重點是培養能夠從事一線生產、管理和服務工作的德智體美勞全面發展的應用型人才。所以，應用型高校應踐行“以需求為導向、以學生為中心、以能力為本位、以服務為宗旨”的理念，突出教學目標的應用型，以學生的就業為導向，以為社會發展培養具有創新意識、技術工匠敬業精神和實踐創新能力的優秀職業發展性應用類人才培養為總體目標。

1.2 教學內容的實用性

實用性是指應用型高校教學以實際崗位需求的知識技能和應具備的素養為主要教學內容。所以在人才培養方案制訂時必須“認真考慮實際企業人才的需求”，以使課程設定符合并服務于各地區經濟快速發展和工業振興的實際需求，突出實踐技能和實際工作能力的培養。否則，學生所學知識與將來要從事的崗位不相符，學非所用，用非所學。

1.3 教學過程的實踐性

應用型人才培養更加強調對學生實踐能力的培養，這是大力培養應用型人才的基本保證。高效地開展實踐教學主要體現在以下幾方面：(1)提高學生的主體性，通過案例教學、啟發式教學、情景式教學引發學生積極參與、自主發揮；(2)提高了專業課的教學針對性和實用性，在開展理論教學的同時注重于對學生實際操作技能的鍛煉；(3)要將教育過程與就業、創業緊密聯系在一起，讓學習者通過實驗或實訓等活動掌握職業的技巧和創造的本領。

1.4 教學模式的創新性

應用型人才培養在教學模式上必須克服傳統的講授方式，提出創新性的教學模式。教學的創新性重點主要體現在善于引入新穎的教學方式，充分調動學生的積極性、主動性，實現個性化教學，為學生多元化就業做好準備。

2 混合式教學的內涵

混合式教學是指線上+線下相結合的教學方法，將傳統面對面的課堂教學與在線教學進行有機的結合，進而達到最佳教學效率和效果的一種教學模式。這種教學模式突破了傳統教學的時間和空間限制，既能發揮教師的引導、啟發、監控的作用，又充分體現學生學習過程的主動性、積極性和創造性。混合式教學方法與應用型高校教學特點要求高度契合，已成為當前眾多應用型高校普遍推行的教學模式。在應用型高校課程教學中運用混合式教學模式具有重要意義，主要體現在以下幾個方面：

(1)有利于學生自主化、個性化學習，混合式教學構建線上線下一體化教學環境，實現人人皆學、處處能學、時時可學。并針對不同學生處于不同階段、不同層面、不同學習興奮點，實現自動化推薦學習資源，滿足學生個性化學習需求；

(2)有利于建設項目化、結構化、模塊化、仿真化、視覺化、立體化的教學資源，有效的實現了項目化、沉浸式教學，有利于學生實踐能力的培養，能夠滿足企業對應用型人才的需求；

(3)有利于教師對學生學習過程各階段過程化、多元化和客觀化的考核和管理，實現過程性評價與總結性評價相結合的教學評價體系，有利于培養應用型人才，適合應用型本科院校的發展現狀；

(4)能夠讓教師通過學生線上學習情況，更有針對性地進行線下深度課堂教學，有利于提高課程教學的效率和質量，提高學生的綜合素養。

3 5G、AI技術助力應用型高校混合式教學整體框架

5G、AI助力混合式教學的整體框架包括數據信息采集層、5G傳輸技術、平臺層與應用層，如圖1所示。可以幫助教師更快、更方便、更有效地收集學生們的學習狀況，實現個性化教學。幫助學生實現沉浸式、深度學習，有利于提高學生創新、主動學習等綜合能力。

圖1 整體框架Fig.1 Overall framework

3.1 數據信息采集層

數據信息采集層包括智能傳感設備、智能視頻監控設備、可穿戴設備和其他設備。其中智能視頻監控設備如普通攝像機，根據不同的應用需要，調整安裝的位置與角度。主要負責拍攝上課學生整體情況、學生的人臉、學生的表情等。可穿戴設備主要是VR眼鏡、智能手環等。將采集層收集的數據通過5G網絡，可快速、準確的傳送到數據中心或者平臺層，進行分析后反饋給教師或者學生。以便教師做出教學策略的調整或者學生對自己更全面的認識。

3.2 5G傳輸技術

5G具有超高的速率、超低的時延性以及更穩定的網絡連接，從而提高數據傳輸的速度與精準度，為線上線下課程的結合提供了基礎的技術保障。并且在5G支持下的人機交互，將抽象的學習內容可視化、形象化，為學生提供傳統教材無法實現的沉浸式學習體驗，提升學生獲取知識的主動性。

3.3 平臺層

平臺層主要是智能分析，包括AI算法分析和數據挖掘模塊。前端智能傳感器采集到的數據通過5G無線通信技術傳輸至平臺層，平臺層對采集到的數據進行基于深度學習的智能算法分析和數據挖掘，是整個框架的核心算法層。例如，自動表情識別、學生提交作業情況自動分析等。

3.4 應用層

應用層包括智能執行設備和終端設備。平臺層得出的結果和方案通過5G無線通信技術傳輸至終端智能執行設備，進而做出智能化的決策。例如：智能推薦、智能評價、實時數據查看、數據曲線分析等。

4 5G、AI技術助力應用型高校混合式教學方案探究

4.1 智能混合式教學資源建設

為了保證混合式教學順利開展，教學資料需要從教學平臺、云服務和智慧教室方面進行建設。

(1)教學平臺。教學平臺是正常教學的入口，全面支持教學工作的正常開展，高度整合了智能設備的接入與查看、教學工具、教學管理、教學評價、課堂管理等子系統。

(2)云服務。云服務包括應用下載、賬號權限、學情數據、社區資源、用戶資產、課程資源等，其中課程資源主要包含教學資源、拓展資源、探究資源、軟件安裝資源、常見問題以及課堂教學視頻。

(3)智慧教室。智慧教室的建設基于物理教室，支持教學平臺、云服務、教師的移動教學智能終端以及學生的移動學習智能終端的智能教學環境。

4.2 智能教學活動設計

教學活動設計強調以學生為中心，分別從課前、課中、課后等進行智慧課堂的構建。通過5G、大數據、人工智能技術，可以減輕教師教學的壓力，還可以幫助教師們更快、更方便、更有效地收集學生們的學習狀況，因材施教，達到事半功倍的效果。

4.2.1 課前

(1)智能備課。利用學生畫像、課程畫像，明確每章節的重難點。在人工智能、大數據技術的支持下，自動推薦基礎知識、應用、拓展等方面優質課程資源，豐富了課件的內容，拓展了學生的思維，提高了學生的興趣，做到了精準化教學，真正實現因材施教。

(2)智能推送教學資源。隨著學生的身心發展，不同學生的學習基礎、學習需求、學習行為習慣存在一定的差異性，開展個性化教學才能激發每個學生的多元化創造力，而傳統大班授課制受教學資源條件和師資的限制，將很難實現真正的差異化教學。現在通過教學平臺所提供的課程資源庫，將能夠滿足不同學生的學習需求，真正做到“因材施教”。通過運用大數據分析、人工智能等技術手段，對學生的學習結果和偏好實現數據挖掘、分類、預測，并在課前進行針對性的教學資料推送，進而實現精準化、個性化教育，讓學生從宏觀的層面動態的了解自己的學習狀態，促進主動學習。

4.2.2 課中

(1)沉浸式教學。學校傳統的人才培養模式，以教師和課堂為中心，教學方式、知識點展示比較單一，學生將不可避免地存在學習興趣不高、參與度低、創新力欠缺、所學知識點不能很好的聯系實際需求等局限性，無法滿足當前社會應用型、復合型人才的培養需求。為了充分調動學生的主觀積極性。學校在新課程中，積極倡導沉浸式課堂教學，并采用了虛實融合的新教學方法，以營造學生情景化、沉浸式的學習新體驗。基于5G、VR技術的發展，出現大量可隨身攜帶、可穿戴化的設備，學生利用這些設備可以邊玩邊學，真正實現隨時隨地、沉浸式、趣味性學習。學生如身臨其境，學習專注度更高，愿意主動探索知識，在一定程度上也提高了學生的創新能力。

(2)深度學習。通過線上完成基本知識的學習，在課堂中通過討論、項目、實踐、團隊合作等方式進行深度學習。在課堂中可將機器人、傳感器設備、3D打印、VR等智能設備引入到智慧學習空間的課堂中，利用智能化的交互環境，激發學生的參與度、實踐能力、想象力以及溝通能力，提升人機交互體驗和綜合素質。

4.2.3 課后

(1)智能分析反思教學。教師在課后不斷的反思，不僅能提高教學技巧，而且及時、正向的反饋能夠提高教師開展教學反思的積極性。在5G、AI技術的幫助下，教師可根據課堂中學生的情緒、學生的互動、抬頭率等數據，及時、全面的獲得每節課的分析報告，使教師明確在改變和調整的教學設計后，學生的情緒有沒有提高，課堂的互動度和活躍度有哪些變化？經過不斷的智能分析反饋，教師能及時獲得每節課的反饋報告，及時調整教學方法和教學內容，提高教學效果。

(2)個性化輔導。對學生進行個性化輔導，解決每個孩子的問題，幫助他們快速掌握各階段的知識點，是家長的期盼，是教育的目的。但限于學校的師生比，很多學校都很難做到對每個學生單獨輔導。隨著技術的發展，人工智能技術可以基于學生學習階段全過程的數字畫像，針對每個學生不同的學習能力、學習進度、學習疑難點問題，進行個性化輔導，滿足每個學生的需求，提升自主學習能力。

4.3 智能學習評價

學習評價是對學生學習效果階段性和整體性檢驗的一個有效手段。如何對每個學生進行客觀的、階段性的、全方位的、智能化評價，而不僅僅只是依賴教師片面的評價？可從評價主體、評價方式、評價內容三個方面進行分析。

(1)評價主體。評價主體由原來的以教師為主體的評價轉換成學生自評、學生互評、教師評價、系統評價四主體相結合的綜合性評價。學生自評體現了學生在某個知識點的自我認知；學生互評，促進學生之間的互相學習；系統評價，可利用大數據、人工智能技術在正確性、創新型、規范性、知識掌握度等方面做出評價。

(2)評價方式。評價方式包括形成性評價和總體性評價。形成性評價包括線上評價和線下評價。線上評價包括視頻學習時長、單元測試、參與討論情況、論壇區同伴互評等；線下評價包括討論分析、小組項目、課堂互動、實際操作等。

(3)評價內容。評價內容包括基礎知識掌握能力、團隊合作能力、自主學習能力、創新能力等。這些基本能力很難通過教師或者一次的考核進行判斷。但學生在一個學期的學習過程中，會產生大量的學習數據，利用數據挖掘、機器學習等新一代人工智能技術對學生的過程數據進行客觀的分析，形成多維度的、全面的、精準的評價，不僅讓學生從宏觀的層面動態的了解自己的學習狀態，促進主動學習，更為將來學習評價的方法提供了新的范式。

引用

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[4] 韋柳絲,雷呈寶.混合式教學模式在計算機應用基礎課堂教學中的有效運用[J].輕工科技,2019,35(11):144-145+179.