人工智能賦能高等教育模式新變革

張慧峰，陳竹湘，徐水晶

（1.南京郵電大學先進技術研究院；2.南京郵電大學自動化學院、人工智能學院；3.南京郵電大學教育科學與技術學院，江蘇南京 210023）

0 引言

近些年來，隨著人工智能的快速發展，其逐漸融入各行各業，并產生新的行業應用場景。除金融、城市管理、醫療等行業外，作為立國之本，重中之重的教育行業，在2000年初就逐漸融入了人工智能。尤其是2020 年以來，受新冠疫情影響，全國教育工作無法在學校中順利開展，為了保證教育活動正常進行，廣大師生利用信息化平臺展開教學任務。而此次大規模的在線教育實踐，加快了人工智能與教育的融合，給當前教育方式帶來了根本性改變［1］。運用人工智能技術的互聯網平臺為保障教育教學工作的正常運轉發揮了巨大作用，人工智能與教育教學的深度融合，是新時代教育信息化最重要的特征之一［2］。

1 人工智能在教育領域的影響

人工智能給社會帶來了巨大變革，也對人們的生產生活方式帶來了巨大影響。在“新工科”教育背景下，傳統的工科與人工智能不斷結合，不斷尋求新的變革［3］。社會生產也逐漸加入人工智能的浪潮，產生“人工智能+教育”，“人工智能+農業”，“人工智能+醫療”等一系列新領域，給人們的生產生活帶來了便捷。人工智能正從各方各面影響著未來社會。而隨著新冠疫情的來臨，人工智能技術也加快了與教育的融合，給當前教育方式帶來了巨大變革。當前，我國已充分認識到人工智能與教育融合發展的重要性，并進行了相關規劃布局。2019 年2 月，《中國教育現代化2035》發布，提出加快推進信息化時代的教育變革，建設智能化校園，統籌建設一體化智能化教學、管理與服務平臺，利用現代技術加快推動人才培養模式改革［4］。

人工智能與教育融合具有可行性，兩者擁有很多契合點，包括知識的明確性、內容的重復性等。首先，人工智能能與教師相互配合，實現雙師教學，人工智能可以幫助教師完成作業批改、試卷判定，而教師可以擁有更多的時間用來激發學生創造力；其次，人工智能可以將優質資源共享，打破地區之間的資源壁壘，實現教育公平；最后，人工智能與學生之間是互動關系，扭轉學生的被動學習為主動學習，突出學生主體，實現一對一的教育過程。人工智能改變了教育的育人目標、學習方式、教師角色、教育供給，以至于改變了整個教育生態。雖然人工智能與教育的結合剛剛開始，但人工智能作為科學技術發展的產物，必將給未來教育變革帶來巨大影響。

2 人工智能在高等教育中的應用難題及解決方案

隨著“人工智能寒冬”的褪去，機器智能、深度學習和認知架構的發展有了復蘇之勢，人工智能的支持者重新獲得人們的信任。同時，人工智能的發展也為社會諸多領域注入了新的活力。但目前，人工智能在高等教育中的應用落后于其他領域，歸根結底在于當前我國教育治理中的人工智能應用存在人文環境弱、數據量不足、隱私泄露的困境［5］。為了徹底喚醒和釋放高等教育的活力和潛能，助力高等教育體系建設，必須切實剖析其中的原因，從而做到深化新時代高等教育與人工智能有機結合。

2.1 人工智能與高等教育結合存在人文環境局限

社會各界對“人工智能+教育”的接受程度低下，教育工作者對人工智能嵌入教育的參與度相對薄弱。許多教育工作參與者（如教師、學生、家長）對人工智能是知之甚少，甚至對人工智能技術的具體操作應用一概不知。他們尚未準備好將這項先進的人工智能技術運用于教學工作中，并且對人工智能在教育變革中取得的成績將信將疑。同時，部分參與者也輕視了借助防篡改和永久保存技術記錄學習者成長數據的重要性。并且，人工智能與高等教育有機結合的阻力來源于教師對“技術替代人力”存在抵制慣性［6］，即有可能損害一些固步自封的既得利益者：這些人擔心如果持續深化人工智能及區塊鏈技術在教育領域的廣泛應用，則區塊鏈技術中的去中心化特點［7］很可能會降低教師在教育體系中的絕對地位，并將對教育中傳統第三方機構予以強烈沖擊。此外，在諸多領域面對新技術時，教育通常是最膽怯、保守、有所落后的，不愿冒險嘗試新技術新思想，也缺乏支持非傳統教育模式的資金。因此，教育工作參與者及教育部門都對新技術保持著高度謹慎和保守態度，致使人工智能技術在高等教育領域的深化應用缺乏推進動力。

著眼于上述人工智能在高等教育應用過程中呈現的諸多難題，從改良教學模式、匡正教育工作者理念等角度提出以下解決方案：將人工智能逐漸滲入傳統教育中，宣傳人工智能在高等教育領域的應用成果，增大社會各界對智能教育的信心與接受度。如改良教育模式，從傳統教學向智能教學模式轉變：傳統的精準教學依托教師記錄分析學生的學習表現和行為數據，并由教師根據自身經驗調整學習進度和教學策略，受限于教師經驗的豐富程度。如今得益于蓬勃發展的人工智能技術，智能教育模式應用人工智能技術正逐步實現分析數據和決策模擬，并可結合大數據驅動的精準教學方法，能夠在線、無干擾地記錄師生雙方在課堂講學、課后作業及期末測試等全過程的學習行為與學分數據，并相應生成各項精準數據及分析報告從而高效地調整教師教學策略和學生學習方法。同時，由于智能教育模式實時記錄了學生在學習過程中的學習狀態，通過這些多元表征數據不斷規正學生的學習態度有望幫助智能教學與自適應學習實現由教師傳授向知識共生的跨越。教育工作者應當在不損害高等教育的大原則與價值觀下，摒棄偏見，積極接納新技術，主動參與到人工智能技術與高等教育有機結合的偉大進程中來。

2.2 人工智能教育數據規模有限

雖然人工智能技術在高等教育中有著廣闊的應用前景，但由于數據量嚴重不足、數據類型單一、數據規模有限等問題，人工智能教育發展受到極大阻滯。從各細分教育方向切入的人工智能教育企業，大都缺少相關的精準數據，然而在信息時代，企業與高校對精準數據的需求進一步激增。因此，要滿足高等教育日常所需的數據需求，比如學生成績、出勤率、作業情況等，則需要實現人工智能與教育的深度融合。此外，數據無法進行有效評估，人工智能教育的主要障礙是教育行業的學習數據還未形成閉環，某些重要環節仍然缺失，比如學習過程數據，知識點掌握情況等數據，因而現階段利用AI 無法形成有效評估并推動學習改進。傳統教育系統對于落地教育場景的接受度將成為人工智能教育面臨的棘手問題。

數據量缺失的主要原因在于沒有充分將人工智能融入課程。當前正處在更高發展階段，需盡快確定新型教學內容、明確教學模式、規范配套教材、完善基礎設備、發展人工智能教育教學理念。在學生、教師和家長三方的配合下，以學校的人工智能教育為中心，積極使用智能設備，數據互聯互通，從而形成一個智能的教育閉環。將人工智能作為新工具，融入現有教育模式，構建新型教育體系將極大促進人工智能教育發展［8］。

2.3 人工智能教育應用存在安全風險

相比傳統高等教育，人工智能教育存在隱私數據泄露的風險。作為新型的技術與教育模式，會出現區別于傳統教育的新問題，使得教育數據的權力和責任界限變得模糊。傳統教育模式下，教育數據均以紙質保存，由相關教育部門監管，安全度較高。而對于人工智能教育，雖然應用了新技術，提高了效率，但同時存在安全風險，比如人臉數據、個人信息等可能被泄漏。權衡技術優勢和防止隱私泄露是人工智能教育發展道路上必須解決的最大難題［9］。

應建立相應的數據數據安全規范，完善相關法律法規。同時，對個人信息謹慎采集，加強安全意識［10］。明確劃分工作中的職責，制定嚴格的程序與規范。提高關鍵隱私數據的權限級別，實施責任到人的制度。從技術上加大對隱私數據的保護力度，杜絕人臉識別濫用現象，對算法進行必要監管，提升算法自身的代碼透明性和算法決策的透明性。設立雙重身份驗證機制，在通過人臉或指紋驗證后需要再驗證唯一身份識別碼或者密鑰進行再次驗證。政府部門需擬定虛擬數據的歸屬權制度標準，劃清責任范疇，防止產生產權糾紛。在推進人工智能教育發展過程的同時，也要加強社會文化引導，高度重視新技術帶來的安全風險，警惕不成熟的技術，最大限度降低風險。

3 人工智能技術在高等教育中的變革應用

目前，《2022 年人工智能教育藍皮書》發布，隨著“雙減”政策的落地，人工智能教育正成為多地教育主管部門和學校豐富“課后三點半”服務的重要組成，其中以中部地區最為突出，超85%的學校考慮將人工智能教育引入課后服務。教師整體認可人工智能教學工具的價值，學生也普遍愿意使用人工智能學習工具，并希望獲得個性化評估與輔導。因此，高校傳統教育適應人工智能時代教學學習需求勢不可擋。本文針對教師和學生需求，就傳統教學模式中的“教”“學”“評”三方面，期望在“教”上將教師從簡單教學任務中解放出來，提高課堂活力，在“學”上實現個性化學習，助力精準教學，在“評”上實現學生學情的及時反饋，輔助提高教學水平［12］。人工智能在教學三部曲的變革應用如圖1所示。

3.1 “教”：雙師課堂，提高教學質量

Fig.1 Transformation and application of artificial intelligence in teaching，learning and evaluation圖1 人工智能在“教”“學”“評”中的變革應用

現有的教學生態受限于資源條件，教師從事重復性的勞動，點名、評閱、考核占用了教師過多的精力，使得教師出現職業倦怠，難以投入時間進行課堂內容優化。而人工智能賦能傳統“教”的核心價值在于賦能教學，輔助教師工作，其最終目的是減少教師工作量，提高教學質量，這促使了教師角色的轉換［13］。本模塊將人機交互技術應用于課堂，構建智能助教，幫助教師開展簡單會話和及時答疑解惑；利用Web 技術、VR 虛擬現實技術構建的虛擬實驗室可給予學生試錯機會，提高教學活力。這些人工智能在減輕教師負擔的同時，輔助實現教學質量提升。因此，融合背景下的教師合理應用這些技術，能夠更多地將職責重心放在監督和引導學習者上，輔助整個教學活動開展。

3.1.1 智能助教

智能助教是一種基于對話形式進行輔助教學的服務。傳統課堂中，構成以“簽—授—答—辯”為基礎模式的授課方式。課堂時間約束不利于教學內容的盡可能豐富，智能助教的融入，可為傳統課堂注入活力，便于教師及時調整教學策略。利用課堂簽到功能便于統計學生出勤狀況，答題功能準確了解每一位學生對課堂講授知識的掌握情況，討論功能可以調節課堂氣氛。基于智能助教的豐富功能，構建雙師課堂，形成以教師為主導、智能助教為輔的上課形式，有效提高教學活力。郝一雙［14］以面向教學的課堂在線互動平臺“微助教”為例，探討了“微助教”對教學的輔助作用。借助微助教簽到功能，保證學生在兩分鐘內完成簽到，減少考勤對課堂時間的占用；微助教可以將學生進行分組管理，方便小組合作；針對階段性學習，微助教可遠程開啟考試，查看學生是否在正常IP 范圍內，以及每個學生答題進度和正確率等，關注學生的學習狀況。

3.1.2 VR/AR教學

實驗教學是學生理解深化理論知識的必經之路。在傳統教學實驗過程中，學生熟練度不夠，經常會造成設備損失、材料浪費。虛擬實驗室以Web 網絡數據共享技術為依托，利用VR/AR 等虛擬儀器構建實驗平臺，該平臺可以真實模擬出實驗設備及場景，學生可以在虛擬實驗室中進行操作控制。該模式提高了學生實驗試錯的機會，可以使學生記憶更深刻，提高學生自主學習能力和教學真實性。劉革平等［15］提出將手勢交互加入虛擬實驗室中，并對此方式的使用感受進行了訪談，訪談結果顯示，26 名學習者中有24 名對基于手勢交互技術的虛擬實驗很感興趣，15 名學習者表示虛擬實驗過程與真實實驗過程基本一致，10 名學習者表示虛擬實驗環境很逼真，有很強的沉浸感，6 名學習者表示想要嘗試更多的手勢交互虛擬實驗。從訪談結果可以看出，虛擬實驗室可以增強學生的學習體驗，提高學生的參與興趣。

3.2 “學”：個性化學習，提高學生學習質量

傳統教育提倡因材施教，但在大班教學的背景下，教師難以照顧到每位學生，這使得個性化教育難以落實。人工智能的參與，延伸了教學的時間與空間，助力學習資源與學習指導個性化。以大數據為基礎創建的拍照搜題助力學習資源個性化，拍照搜題軟件涵蓋海量的題型，學生針對自己的知識水平、興趣愛好，自主選擇各類題型，實現教育資源過濾；在教學生活中加入教育機器人能實現學習指導個性化，教育機器人根據學習者的狀態和興趣，規劃學習路徑，助力學習者自適應學習。人工智能與“學”的融合，改善了傳統教學靈活性不足的局限性，助力學生根據個人需求與興趣，定制學習方案，實現個性化教學。

3.2.1 教育機器人

教育機器人是以激發學生學習興趣、培養學生綜合能力為目的的機器人。目前，很多家庭都是雙職工家庭，對于學生課后學業輔導缺少時間和精力，教育機器人的出現正好可以輔助家長完成智能教育工作。它不僅能夠監督學生完成任務，還可以充當玩伴角色，記錄學生行為，了解學生喜好。陸小飛等［16］在利用Mero 和EngKey 智能機器人對24 名學生實施為期8 周、每周兩天、每天兩小時的英語口語及聽力教學后，學生在發音、詞匯、語法、使用口語信心和實際交流能力等方面都有明顯進步。

3.2.2 拍照搜題

拍照搜題根據圖像處理技術，以大數據構建的題庫為基準，針對圖片上的信息，到題庫中尋找相同題型。教師講解錯題無法精確到每一道，學生錯的方法與題型也各不相同。拍照搜題實現一對一答疑，推送相似題型，輔助復習。拍照搜題的合理應用可有效縮小學生之間的差距，使學生充分利用碎片化時間提高學習效率。以夸克拍照搜題為例，2020 疫情爆發初期，超兩億學生轉為線上學習，夸克的拍照搜題應運而生，在2020 年下半年期間，用戶量增長3 倍，在AI 的加持下，從拍照到獲取答案的流程也提速20%。

3.3 “評”：評估教學質量，提升教學水平

傳統教學中的評價實驗更偏向于終結性評價，學生一般會經歷從測驗、評價、反饋到改進的過程，教師則依靠學生的作業情況、考試成績等單一數據進行反饋教學［17］。這個評價過程靜態、固定、單一，無法追蹤到每一位學生，難以綜合把控每一位學生的發展狀況。大數據的加入，使得每位學生數據得以單獨、便捷、及時的采集，順應個性化教學。將人工智能融入教學評價中，實現學評融合，讓每一位學生都能在評價活動中提高核心素養，在評價反饋中進一步改進學習［18］。以人工智能技術和認知科學的基本原理為基礎構造的智能輔導系統為例，可持續動態地采集每位學生的狀態，形成一套具有正向流動與反饋的學習流程，對每位學生的狀態進行動態把控，即分析動態學生情況初始值—調用教學模式—記錄學習狀況—反饋當前狀態，實現全過程有效、靈活、個性化的評價反饋。此外，依靠人工智能圖像識別技術與大數據技術結合形成的智能批改，能夠準確批改并及時將情況反饋給教師，實現作業情況的動態反饋。因此，人工智能與高等教育的耦合，推動著教學評價從靜態評價轉向動態評價。

3.3.1 智能輔導系統

智能輔導系統（Intelligent Tutoring Systems，ITS）是一種智能化和人性化的計算機軟件。它根據不同學生的初始狀態和前置知識，制作出不同的學生模型；教學模型基于學生模型信息，再通過算法，提取相關學習資料，并提供給學習者；學習者通過學習，將結果反饋給學習者模型，生成學情，并提供給家長（見圖2）［19］。這種學習方式可以使學生獲得個性化、互動性的幫助，同時這也是大學教師因材施教的有效手段。相比在傳統大學課程教學中，ITS 幾乎可以取得如同面對面教學的效果，在ITS 的幫助下，部分學生甚至可以獲得更好的成績。例如，由卡內基梅隆大學匹茲堡高級認知導師中心開發的“代數導師PAT”（PUMP代數導師或實用代數導師）使學生參與固定學習問題，并使用現代代數工具激勵學生參與解決問題并分享他們的成果。從學生成績和學生、教師反饋情況看，效果顯著。

Fig.2 Flow of intelligent tutoring system圖2 智能輔導系統流程

3.3.2 智能批改

在傳統教育模式中，作業批改是一項量大、低效的重復性工作，不僅浪費了教師精力，不利于教學內容優化，也容易導致學情反饋滯后，不利于學生及時鞏固新知識。人工智能在高等教育中的應用，實質上是對教育工作的輔助和替換，作業智能批改就是人工智能技術在教育工作中的高效替換。教師可以根據進度將作業發布在平臺上，設置完成時間。學生提交后，系統自動批改作業，并將作業的詳細情況反饋給教師。作業智能批改極大減少了教師批改作業的時間，減小了教師工作壓力，使批改作業這項工作得以高效完成。同時，智能批改系統可以統計學生的錯題情況，以便于教師更好地對學生進行個性化教學定制。林毅貞等［20］對119 名學生進行調研，94 名學生（占79%）認為網上作業形式方便；105 名學生（占88%）會獨立完成作業，因為抄襲作業不方便；110 名學生（占91%）表示愿意采取這種作業完成方式。由此可見，智能批改代替人工批改深受師生們喜愛。

3.4 教育模式評價案例

吳曉如等［21］提出在合肥某學校應用科大訊飛的智能教育，介紹人工智能教育應用情況。以英語教學的某班某節作文課智能教學評價為例。①利用AI 評估學生學情，將學情分析報告反饋給教師，以圖3 的“作文練習錯誤類型分析圖”為例，向教師靈活反饋作文練習的薄弱點分布狀況，助力教師掌握學情；②教師針對該報告，就高低分組高頻錯誤進行講解，形成以學生為主體的個性化教學；③學習者根據報告與教師講解自主修改，實現個性化學習；④教師通過智能助教，將優秀作文分享到班級，學生通過智能助教討論學習優秀作文，極大調動學生的積極性，提高課堂活力。據后期統計，在新方案的助力下，7 月初該班的英語作文平均分較同年2月初的作文分數提高15%。

Fig.3 Essay practice error type analysis圖3 作文練習錯誤類型分析

4 結語

人工智能與教育融合的最高階段是人工智能成為思維方式，作為人類智能的伴生體，深度嵌入教育系統。我國人工智能教育目前仍停留于淺層，缺少人工智能治理整體解決方案。本文圍繞高等教育在“教”“學”“評”中存在的問題，結合人工智能的優勢和特點，調研人工智能對精準教學的影響，分析人工智能賦能高等教育的可行性，提出創新教學、個性化學習、智能評估等建議，以提高教學整體質量。人工智能與高等教育的深度融合，是高等教育適應信息化時代變革的必然要求，激發了人們對于未來的無限憧憬和向往。盡管目前人工智能技術并未成熟，教育行業也有很多技術、制度等方面的問題有待探索和突破，但隨著相關領域的不斷發展及其應用的日漸深入，深度融合的盛景指日可待。相信在不久的將來，人工智能與教育行業的動態平衡與和諧共生將成為現實。