人工智能賦能新聞傳播教育：實踐轉向、未來愿景與賦能路徑

陳麗丹 姚藝

摘 要：

人工智能技術在新聞傳播教育領域的應用，驅使新聞傳播教育發生了實踐轉向，調整了教育目標，創新了教學方式，并對教學場景進行了升級。隨著人工智能技術的繼續深入，未來的新聞傳播教育應改變教育理念，從實用性為主的傳統教育理念向智能化思維引領下的現代教育理念轉型，培養兼具功能性和可遷移性的新聞智慧人才，并契合新聞傳播教育的特性實現新聞傳播教育與人工智能技術的深度融合。人工智能賦能新聞傳播教育的路徑包括數據賦能、場景賦能和個體賦能三個方面：通過數據賦能增強數據思維應用能力，通過場景賦能構建“具身化”虛擬教學情景，通過個體賦能定制“千人千面”個性化學習模式。

關鍵詞：

人工智能；技術賦能；新聞傳播教育

中圖分類號：G642

文獻標識碼：A

文章編號：1673-8268（2023）01-0140-08

一、引 言

當前，大數據、算法等計算機智能技術不斷嵌入各行各業，包括教育行業，其中智能評測系統、智能教育輔導機器人、智慧圖書館等典型場景已被逐漸應用。國務院于2017年印發《新一代人工智能發展規劃》，教育部于2018年印發《高等學校人工智能創新行動計劃》、于2019年發布《教育信息化和網絡安全工作要點》，均強調了人工智能技術促進教育發展的重要性。人工智能的應用現狀和發展前景，以及國家政策的有力支持，推動著人工智能與教育不斷進行交叉融合。

在研究領域，1987年，美國學者Robert K. Yin等發表了第一篇關于人工智能與教育的論文，關注技術在特殊教育中的應用［1］。此后，國外學者的研究更多聚焦于人工智能技術或教育應用的研發，如運用自然語言處理技術和對話建模技術生成的智能寫作評分系統［2］、智能教學系統［3］，以適用于高等教育自動化作文評分和輔助學生學習。國外學者對智能教育機器人的研究也較多，研究其如何利用機器學習預測學生在課程中的成績表現［4］、識別存在學習障礙的學生等［5］。關于智能教育系統、智能機器人、智慧教室，我國學者也提出了諸多研究方案，如構建課堂教學行為智能分析模型來提升課堂效果［6］、應用智能機器人來賦能教育實踐等［7］。總體上，國內外現有研究更多地聚焦于教育大環境，將焦點放置于新聞傳播教育這一細分教育領域的為數不多。圍繞人工智能與新聞傳播教育，國內學者的研究主要集中在兩個方面。一是人工智能時代新聞傳播教育所面臨的困境及對策，關注人工智能時代新聞傳播人才的培養模式。有學者提出了智能時代“技術替代”“功能提升”“模式修正”和“系統再造”的人才培養建設路徑［8］，也有學者提出更為具體的措施，主張通過加大理科生生源比例、加大創造性及審美性課程比例、引進智媒型師資等路徑來培養適應智媒時代的新聞傳播人才［9］。二是人工智能對新聞傳播教育的影響。有學者聚焦新聞傳播的教學實踐，探討人工智能技術對新聞理論教育、新聞史教育以及新聞業務教育的影響［10］，也有學者從技術維度探討智能技術對新聞教育帶來的裂變，認為人工智能在促進新聞教育分工和改進新聞教育理念方面發揮著作用［11］。上述研究主要集中于中觀或微觀層面的探討，除此之外，也有部分學者著眼于宏觀的理念層面，探討人工智能技術對新聞傳播教育理念的重塑與再構［12］，以及人工智能環境下媒介素養教育的意義和使命［13］。

從新聞傳播實踐來看，人工智能、大數據、物聯網等新興的技術力量逐步延伸到新聞生產與分發的各個環節，不斷顛覆和重構著新聞業態的傳統格局。隨著人工智能技術進一步滲透到新聞傳播行業，如何培養新聞傳播人才來適應、甚至引領這種全新的新聞生產傳播方式成為一道難題，對目前的新聞傳播教育提出了巨大挑戰。因為人工智能技術應用于教育領域的時間較短，所以人工智能與新聞傳播教育融合發展方面的研究尚存較大的空間。在已有研究成果的基礎上，筆者梳理了人工智能背景下新聞傳播教育的實踐轉向，探討人工智能時代新聞傳播教育發展的未來愿景，并在此基礎上嘗試提出人工智能技術賦能新聞傳播教育的路徑。

二、人工智能背景下新聞傳播教育的實踐轉向

縱觀我國新聞傳播教育的發展，技術逐漸應用到教育教學中，在正當性的前提下，技術的加持有助于綿延教育學科的實踐力和生命力。人工智能技術的介入與應用，推動著新聞傳播教育向數字化、智能化變革，驅使新聞傳播教育在教育目標、教學方式、教育場景方面發生了實踐轉向。

（一）新聞傳播教育的目標調整

隨著人工智能技術在新聞生產領域應用程度不斷加深，我國部分新聞院系開始思考如何培養適應智能時代新聞生產要求的專業人才，將新聞智能生產的專業知識和操作技能作為人才培養目標的關鍵。從國內高校新聞傳播教育的實踐來看，調整招生計劃、轉變人才培養目標、增設智能傳播相關課程或專業、調整專業研究方向等是大多數新聞院系在人工智能技術浪潮下作出的適應性措施，旨在提升學生在智能媒體環境下的專業認知與實踐技能，適應智能技術的發展要求。比如，中國傳媒大學新聞教育率先創立了全國首個數據新聞報道方向［14］，同時還組建了數據新聞報道實驗班［15］，指導學生參與數據新聞的制作過程，進行可視化數據呈現；2019年將原有的“網絡與新媒體經營方向”調整為“智能融媒體運營方向”［16］，將人工智能技術納入專業培養，以適應新媒體智能化、融合化的發展趨勢。除調整新聞課程、專業方向，也有新聞院校在人才培養模式上進行改變，如中國人民大學新聞學院2019年與高瓴人工智能學院合作，推出了“人工智能+新聞”的聯合培養模式［17］。以上新聞傳播教育的目標調整反映出新聞傳播教育對人工智能技術在認知維度上的轉向，體現出新聞傳播教育領域積極向人工智能技術靠近的態度，使學生熟悉人工智能新聞生產的理念、原理、操作方法等，這是推動技術融入新聞傳播教育的“先導”措施。

（二）新聞傳播教學方式創新

傳統的新聞傳播教學側重于用直觀的方式來呈現信息，以口頭講述和文字板書為主。計算機技術應用后，多媒體呈現成為主要的教學方式，借助采訪畫面、新聞現場錄音、新聞文本等教育資源增強了學生對新聞傳播知識和新聞現場的理解。虛擬仿真技術是繼多媒體技術、網絡在線技術后在新聞傳播教育領域應用的新方向。目前，許多新聞院系積極搭建了虛擬仿真實驗室，嘗試開展智能教育。一般來說，新聞傳播類虛擬仿真實驗室通常以一個仿真實驗平臺為教學核心，同時搭載在線采訪、視頻剪輯、文字編輯等其他數字模塊。2018年，教育部認定了296個國家虛擬仿真實驗教學項目，其中新聞傳播類占10項，如中國傳媒大學數字電視演播室技術項目、河北經貿大學融媒體新聞制作流程虛擬仿真項目等。這也掀起了各大高校建立虛擬仿真實驗室的熱潮，如云南大學建立了“云南少數民族節慶活動融合報道虛擬仿真教學項目”，西北政法大學新聞傳播學院建立了融媒體實驗室及虛擬仿真實驗室，西南政法大學新聞傳播學院建立了“重大成就融媒體報道虛擬仿真實驗”，中央民族大學建立了“民族地區縣級融媒體綜合實務訓練”虛擬仿真實驗教學項目等，這些虛擬仿真實驗室借助云計算、云工具、云存儲、云發布合理配置教學資源，推進虛擬技術融入實驗教學，創新了新聞人才培養方式。

虛擬仿真技術的關鍵在于“真”。要做到真，就要利用仿真技術搭建三維空間，模擬真實狀況，增強體驗者的感知和判斷。AR（augmented reality）、VR（virtual reality）等智能技術的廣泛應用，為豐富新聞傳播教學方式、構建或再現新聞現場提供了更多可能，吸引了學生的參與。

（三）新聞教學場景升級

教室是教學活動的重要場所，隨著人工智能技術的不斷發展，智慧教室建設進入新一輪發展階段，成為各高校教育現代化實踐的重點領域。智慧教室是以教學云平臺為基礎，融智慧教學、自動錄播、在線督導、遠程互助、智能考勤、智能監控等基礎應用與智能應用于一體的新型智慧教室系統。目前，國內常見的智慧教室類型包括研討型智慧教室、講授型智慧教室、遠程互動型智慧教室，這種智慧教室系統在一定程度上重構了傳統的課堂，如在揚州大學新聞傳播學院的智慧教室，智能“電子黑板”可以與國內外任何一所同樣使用該設備的高校實現遠程交互，會議桌配置自動升降屏，可以根據與會者的情況自動切換鏡頭，話筒和攝像系統能自動跟蹤發言者［18］。

除了打造智慧教室，不少高校將教學課堂拓展至線上，通過智能教學平臺實現對教學資源、學習監測、師生互動等模塊的整合，增強學生學習的互動性和趣味性。無論是打造智慧教室還是開拓智慧教學平臺，都是智能技術與課堂融合的新嘗試，也是新聞傳播教育為迎合人工智能技術發展趨勢作出的調整與升級。

三、人工智能時代新聞傳播教育發展的未來愿景

人工智能技術在新聞傳播教育領域的介入與應用，為新聞傳播教育創新教育教學模式提供了契機，引領著智慧教育的發展方向。在人工智能技術的推動下，未來的新聞傳播教育應從實用性為主的傳統教育理念向智能化思維引領下的現代教育理念轉型，以培養更多的新聞智慧人才，實現新聞傳播教育與人工智能技術的深度融合。

（一）培養智能思維下的新聞智慧人才

新聞傳播行業的用人要求是新聞傳播教育確定人才培養目標的重要風向。新聞傳播行業需要懂技術、精專業的新聞傳播人才，要求其掌握新聞策劃、采訪、寫作、視頻制作、發布等知識與技能。隨著人工智能技術的高速發展，新聞傳播教育進行了“升級”，大多數院校開設人工智能相關的課程，以疊加“智能”標簽來增加人工智能與新聞傳播教育的關聯度。不過，現有的關聯多表現為淺層次的關聯，教育理念仍是以實用性為主的傳統教育理念，所以學生學習人工智能知識僅將其作為一種技術應用工具，以滿足今后從業的需要。而在智能時代，知識的傳授變得相對簡單，更為重要的是思維的培養和創新。新聞傳播教育需要聚焦深層次的教育目標，強調學生智能化意識培養，實現智能思維引領下的現代教育理念轉型，在此基礎上培育出適應智能技術發展的智慧人才。

未來的新聞傳播人才應兼具功能性和可遷移性。功能性也就是實用性，即學生對人工智能技術具備使用能力，可使用技術進行新聞信息的生產與傳播，實現新聞傳播知識與實務技能的高效轉化，這是對新聞傳播人才的基礎性要求。可遷移性強調的是智能思維的培養，培育學生未來在面對復雜的新聞信息環境時對技術的選擇、理解、創造與使用以及批判的能力，也就是能夠正確地認知技術、且在復雜的社會環境中作出清醒判斷并解決實際問題的能力。

（二）實現與人工智能技術的深度融合

新聞傳播學科發展至今，每一次傳播技術的更新都促使著新聞傳播教育進行轉型升級。在社會對智能技術賦予強烈期待的同時，新聞傳播教育也應審時度勢，科學、有效地利用技術向智能化轉型，實現教育與技術由被動關聯到主動應用、從淺層應用到高效融合的跨越?，F有的新聞傳播教育實踐中，對人工智能技術的應用層次較淺，對技術功能的應用較為局限。比如，新聞院校搭建的虛擬仿真實驗室項目，大多數仍然以傳統媒體的報道為主，側重于培養學生的傳統采編實務技能，應用的范圍較為狹窄，在智能媒體素養、價值觀念等培養方面還有待提升。大部分院校的虛擬仿真實驗室還存在模式單一、原理簡單、同質化等問題，缺乏自身特色。對此，可拓寬人工智能技術應用的范圍，并提升技術應用程度，有效借助大數據、算法、傳感器等智能技術進行教學設計，在營造虛擬場景的同時進行互動和動態呈現。

在人工智能技術融入新聞傳播教育過程中，要盡量利用技術釋放新聞傳播教育的學科特色，契合新聞傳播教育的特性。以智慧教室為例，總體上來說，目前智慧教室的應用尚處在發展階段，各類型智慧教室的打造水平和利用率高低不一，普遍存在著沒有體現學科特點、操作復雜、使用頻率較低等痛點。大多數智慧教室中的技術價值未被充分挖掘［19］，尚未達到利用“智能化技術”促進“智慧化教育”的理想效果。對此，可提升智慧教室與新聞傳播教育的適配性，開發智慧教室中關于新聞現場信息搜集、新聞背景調查、視聽素材加工等方面的功能。人工智能技術與新聞傳播教育的深度融合，歸根結底來源于教育理念上的轉變，只有新聞教育理念轉變了，才能充分利用技術多樣性來賦能新聞傳播教育的縱深發展。

四、人工智能技術賦能新聞傳播教育的路徑

新聞傳播行業實踐性、應用性和場景性較為突出的特質倒逼新聞傳播教育必須在人工智能技術浪潮中把握時機。目前，應用在教育領域的人工智能技術主要是與語言測評或物體識別相關的識別類技術、以自適應學習為核心的策略類技術以及與智能交互相關的交互類技術。因此，未來的新聞傳播教育可以利用以上技術在數據賦能、場景賦能、個體賦能方面發揮效用，提高智能化水平。

（一）數據賦能：增強數據思維應用能力

大數據是人工智能技術賦能新聞傳播教育的基礎要素。在以物聯網、云計算等成熟技術為基礎的大數據時代，數據逐漸成為社會經濟發展中的一項重要生產要素，在新聞傳播行業同樣如此，對數據的深入分析與挖掘已經成為新聞傳播從業者的必備能力，傳統的新聞傳播教育理念和教學模式表現相對滯后。大數據可為學生專業學習、教師專業教學、學院有效管理提供及時且重要的參考，以適應未來信息化和知識化社會的變革與發展［20］。

1.提升對數字技術的認知

數據賦能新聞傳播教育的前提是對數據有著清晰、明確的認知，開設數據新聞相應課程、組建數據新聞學習團隊是目前國內大部分新聞院系采取的增進學生對數據認知的普遍方式。我國新聞院系開設的數據新聞課程總體上處于摸索性的初級階段。大多數新聞院系認為，數據新聞是借用可視化效果進行新聞報道呈現的一種手段，在實際操作部分主要包括教師課堂演示數據新聞生產流程、課后學生自主完成并提交數據新聞作品兩個環節，課程檢驗度較低，對學生實際操作能力的提升并無顯著效果，更多表現為對數據新聞的淺層接觸性體驗；而且對于數據原理等計算機學科方面的內容幾乎寥寥帶過，對技術性知識的講解依賴教師對技術的掌握，導致學生對技術原理性的知識接受不足。對此，可借鑒國外一些新聞院系的經驗，從課程體系入手，重構新聞傳播教育課程體系，打破各新聞院系對數據新聞認知的現實困境。如哥倫比亞大學新聞學院開設了名為LEDE（The Lede Program）的數據新聞專項課程體系，包括計算機基礎、數據和數據庫、算法、平臺研究等課程，教學內容涵蓋計算機數據的采集與發布，寫作、發布算法和代碼，掌握Python腳本語言，處理文本和圖像，研究數據和技術之間的關系等。未來新聞傳播課程設置可以嘗試引入一些關鍵性技術課程，以計算機基礎課程為依托，構建一套涵蓋數據原理學習、數據挖掘分析、數據清理、可視化呈現等完整的理論和實踐知識在內的培養方案，培養學生在數字人文、社會科學和數據敘事方面的能力，提升學生對數字技術的認知；數據新聞課程也可以朝著更為獨立和體系化的方向進行構建。

2.數據賦能的方式

數據賦能，“賦”是關鍵?，F有的教學實踐中，人工智能與教育的關聯更多體現在智能獲取教育數據層面，通過智能技術及傳感設備等實時捕捉與識別教育教學中的多模態信息，從而幫助教師開展學情診斷和教學評估。未來除了利用智能技術對教育數據實現精準捕捉外，還可以利用大數據捕捉能力強、容量大等特點，提升新聞大數據與新聞傳播教育的適配度。可以借助現有智慧教室的基礎，在配置外在智能感知系統的同時，內嵌社會熱點數據捕捉系統進行賦能，在新聞教學課堂上對特定新聞事件實時跟進，培養學生發現新聞熱點、捕捉新聞線索、解析新聞事件的能力。

首先，依托大數據引導學生發現新聞線索。新聞報道是常報常新的，新媒體環境下每天發生著無數的事實，如何從海量的事實中挑選有價值的信息進行新聞報道，反映了學生的新聞敏感度。在傳統的新聞傳播教育中，判斷事實信息是否具有新聞價值更多依賴于學生的主觀感知，而今后可以突破這種局限。大數據具有實時捕捉的功能，其監測到的新聞熱詞、數據變化等，為學生發現新聞線索、確定新聞報道選題等提供了量化的數據支撐，有利于學生去發現社會關注度更高、更具新聞價值的線索。

其次，大數據能夠為分析新聞案例、解析熱點新聞事件等提供有效參考。案例教學是新聞傳播教學的重要方式，學生通過教師對新聞報道案例的解析，將理論知識與實踐結合起來，加深對專業知識的理解。在傳統的新聞傳播教育中，新聞報道案例的選取通常是某一具體的典型報道，選取的個案十分有限。而未來可以借助大數據實現相關新聞報道的有效關聯，比如

在災難報道主題課程中，教師在課堂上進行典型案例分析的同時，可以利用大數據進行同一主題報道的搜索，比較相關報道的關鍵詞、報道手法、傾向性等，通過比較的方式深化課堂內容。

最后，利用大數據解析熱點新聞事件。學生對新聞熱點事件的信息接觸通常來自社交媒體，但是社交媒體作為信息聚合的平臺觀點眾多，學生能夠認知到的代表性意見往往來自熱搜排行榜、頭條等，對當下正發生的熱點事件的發展態勢把握不夠全面。對此，可以通過熱點數據捕捉系統，實現對新聞事件的實時跟進，學生能夠從數據曲線、熱詞云圖、輿論焦點等方面對新聞事件有較為全面的認知和把握，給出具體的研判建議。

需要注意的是，數據賦能不僅教會學生認識數據、使用數據的技能，而且增進學生在學習中的數據意識和實踐中的數據思維，讓學生在人工智能時代背景下能夠對技術有更明確的認知，提升學生的數據挖掘與分析能力。

（二）場景賦能：構建“具身化”虛擬教學情景

“具身”一詞來自英文詞匯“embodiment”，是相對強調認知在功能上是脫離人的身體而獨立存在的“離身”概念而言的［21］。“具身性”源自法國哲學家莫里斯·梅洛-龐蒂的知覺現象學，他認為，在世界上身體是存在著的媒介物，擁有一個身體，對于一個生物來說，就是介入確定的環境、參與某些計劃和繼續置身于其中［22］。真實是新聞的生命，“親眼所見”在傳統上被認為是新聞采寫不可缺少的標準環境，對“具身性”有嚴格的要求。然而隨著社會環境的擴大化，能夠親臨新聞現場感知新聞的可能性較小。在傳統的新聞傳播課堂上尤其如此，學生的學習行為與學習情境往往處于割裂狀態，學生專業實踐的機會也較為有限，所以學生與外部事物通常表現為“離身性”。因此，可以借助人工智能技術實現對新聞傳播教學場景的賦能，通過虛擬現實技術、增強現實技術等營造虛擬教學環境，借助腦機接口設備等創設可感知的課堂體驗。近年來，國內各新聞院校在創建虛擬仿真實驗室方面取得了一些成效，并且已經部分地實現了對具身學習環境的建構。但是，大部分教學場所仍然停留在傳統課堂中，傳授知識的方式仍以教師講授為主，學生對新聞事件的感知往往來自社交媒體信息，其獲得的認知是非經驗性的，學生的具身學習體驗不夠明顯。

對此，可進一步利用人工智能技術打造新聞傳播教育的專屬學習情境，推動學生對外界事物的感知由“離身”走向“具身”，將虛擬仿真技術與智慧教室智能設備有效銜接，打造新聞傳播教育的典型應用場景。比如，打造新聞傳播史教學虛擬情境，將歷史“搬”進課堂。新聞傳播史是新聞院系學生的必修課程，傳統的新聞傳播史學教育以教材文本為載體，通過多媒體聲音、視頻、圖像等輔助史料信息呈現，學生對知識的接受局限在PPT教學的平面上，課堂效果表現較為枯燥。人工智能技術能夠通過對新聞傳播歷史活動的情境再現，通過與大數據、物聯網、傳感器設備等實現聯動，提升新聞傳播史課堂效果。具體來說，借助人工智能技術搭建全面的新聞史數據庫，通過再現新聞傳播媒介、新聞歷史事件、新聞歷史人物等形式，生動形象地進行歷史教學。在新聞傳播媒介方面，可以利用智能虛擬技術，將從古至今的新聞傳播媒介工具進行再現，比如以動態、三維立體方式還原早期的信息傳播載體木鐸、露布、懸書等，學生通過頭戴智能眼鏡、佩戴感知手環等方式，身臨其境地感受古時新聞信息傳播載體的形態、器形、傳播效果等，通過立體化感知媒介工具的更迭，從而加深對新聞信息生產與傳遞的認知。新聞傳播活動歷史中，有不少影響甚大的歷史事件，傳統教育中對重大新聞歷史事件的地位凸顯通常以文字講述為主，學生對于新聞事件的認知不夠深刻。可以借助虛擬技術模擬新聞傳播歷史中的重要新聞事件，通過關聯相關新聞史料，選擇與知識點契合的文獻，將VR、AR等技術應用于新聞史教學課堂，再現新聞傳播的報刊活動，比如“蘇報案”“大江報案”“葵丑報災”等影響深遠的新聞歷史事件；通過構建虛擬學習情境，引導學生置身于當時的辦報環境中，沉浸化感受報刊宣傳活動之不易，在視覺上還原歷史，在感知上豐富體驗。另外，可以實現學生與報人的“對話”。新聞傳播歷史上涌現了大批優秀的辦報人，因此可借助虛擬技術創設歷史情境，通過智能問答系統搭建“對話”空間，引導學生在特定時代背景下感受報人政治觀點、報刊活動及新聞思想等，從而更好地理解新聞歷史。

再如，打造新聞采寫業務教學虛擬情境。教師可以依據教學內容和目標創設有針對性的新聞采寫業務教學情境，在情境中引導學生感知新聞的發生、發展等，增強學生對新聞事實的感知。為調動學生的身體參與感知，借助可穿戴設備進行體驗并輸出反饋信息。比如在教學中構建極端環境下的新聞采訪虛擬情境，學生佩戴可穿戴設備，模擬在地震、泥石流、高寒、酷熱等環境下采訪，調動觸覺、視覺等感官進行體驗，將個體的現實身體感知轉化為具身化新聞實踐。相比于虛擬仿真實驗室依托單一仿真實驗平臺，新聞傳播虛擬仿真技術與智慧教室的互聯，在時間和空間的選擇上更具有教學的靈活性，教師能夠發揮專業優勢并結合虛擬教學環境進行針對性地講解，學生在虛擬仿真環境中可以體會到以往在新聞現場中缺席的在場感。同時，在實務教學過程中，可以研發人工智能記者模擬系統，用智能技術模擬被采訪對象，學生本人擔任記者角色進行模擬訓練，針對學生在新聞實務方面遇到的問題，比如采訪時易緊張怯場、采訪提問表述不當等情況，加以針對性地訓練，有效地改善實務練習匱乏的現象。

場景賦能新聞傳播教育的關鍵在于場景的構建，新聞教育實踐中教學虛擬場景建構的形式和內容都有待豐富，持續性和使用率也有待提高，以延伸情境教學的使用空間，實現新聞傳播教育物理環境與數字環境的融合。

（三）個體賦能：定制“千人千面”個性化學習模式

在人工智能賦能學生個性化學習方面，我國部分中小學已走在前面，應用了智能教育機器人、教育學習推薦系統等。智能學習推薦系統能夠有效彌補傳統新聞傳播教育模式固化的弊端，比如在新聞課堂上，機器通過監測學生課堂表現與互動等計算學生對于某個知識點的掌握程度，課后在移動端設備為學生推送相關的學習信息，及時彌補知識薄弱點。在新聞課堂外，人工智能技術還可以為學生推薦專業研究方向，進行專業化實務訓練，提升就業技能等。

目前，大多數新聞院校實行的是新聞傳播學類專業大類招生，即學生入學后，不具體區分專業，通常在第一、二、三學期學習完新聞傳播學大類基礎課程后，根據學生自愿原則確定專業。在實踐中，往往出現分流后專業與學生學習期待不同、想轉專業等情況。因此，可利用人工智能技術在專業分流前對學生的既往課程成績、學習認知能力進行分析，綜合未來分流專業擬涉及的課程，為學生提供更客觀的參考意見，推薦并匹配更適合的細分專業。在傳統教學模式中，學生的采寫能力主要通過課堂作業、專業實習等方式進行訓練提升，由教師進行人工批改，但往往批改速度較慢，反饋時間較長。因此，可以借助算法技術，研發具備自動批改與反饋功能的在線系統，通過機器深度學習大量優秀新聞作品，智能批改學生新聞實務作業，檢測學生在新聞寫作、新聞策劃等方面的水平，作出及時反饋。也可以嘗試將新聞傳播專業優質的國內外課程與智能學習推薦系統進行結合，通過學生作業反饋情況，精準定位學生實踐能力的薄弱點，為學生智能匹配相關教學視頻或優秀新聞作品，幫助學生提高專業技能。向新聞傳播行業輸送高質量人才是新聞傳播教育的重要任務，人工智能賦能新聞傳播教育，最終是為了塑造高素養的實務型、研究型、復合型人才。借助自動識別技術，在語音識別、語義分析方面，人工智能技術可以幫助新聞傳播專業學生提升就業技能，比如進行普通話測評，糾正學生的咬詞斷句錯誤，幫助提升學生口語表達的清晰度、完整度等，以適應未來的職業要求。

個體賦能是將技術賦能到學生個體，賦能前提是算法分析結果，通過對學生進行畫像，分析學生的知識薄弱點，構建差異化學習模式，學生可全面認知自我發展水平，找到提升新聞傳播專業技能和未來就業的路徑［23］?？梢灶A見，人工智能技術與新聞傳播教育的深度融合還需經過漫長的過程，這期間必定會涌現出越來越多因技術介入教育而產生的變化。無論如何，新聞傳播教育的智能化發展不應該局限于單純地利用機器進行替代性勞動，還應該思考如何讓機器真正地賦能到新聞傳播教育中，結合新聞傳播學科的優勢和特色，培育智能時代新聞傳播教育的優質人才，這才是人工智能賦能教育的深度體現?？傊斯ぶ悄芗夹g融入新聞傳播教育的趨勢不可逆轉，在此過程中，新聞傳播教育要抓住技術發展的關鍵期，向智能化、數字化轉型，同時也要在人工智能技術浪潮中保持清醒，辯證地看待技術的利弊，堅守新聞傳播教育的本質。

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On Artificial Intelligence Empowered Journalism and Communication Education： Practice Turning， Future Vision， and Empowering Path

CHEN Lidan， YAO Yi

（Research Center for Ideological and Political Education in Curriculum， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing 401120， China）

Abstract：

The application of artificial intelligence technology in the field of journalism and communication education has driven the journalism and communication education to take a practical turn， adjusted the educational objectives， innovated the teaching methods， and upgraded the teaching scenarios. With the further development of artificial intelligence technology， journalism and communication education should change its educational concept， transform from the traditional educational concept dominated by practicality to the modern educational concept led by intelligent thinking in the future， cultivate intelligent journalism talents with both functionality and transferability， and achieve deep integration of journalism and communication education with artificial intelligence technology in line with the characteristics of journalism and communication education. The paths of artificial intelligence empowered education include three aspects： data empowerment， scenario empowerment and individual empowerment. Data empowerment is to enhance the application ability of data thinking; scenario empowerment is to build “embodied” virtual teaching scenarios; individual empowerment is to customize the personalized learning modes for different people.

Keywords：

artificial intelligence; technology empowerment; journalism and communication education

（編輯：刁勝先）

收稿日期：2022-08-31

基金項目：國家社科基金項目：人工智能應用與電視媒體內容生產、傳播方式變革研究（18BXW054）；西南政法大學高等教育教學改革研究二十大專項課題：科教興國戰略下的人工智能賦能新聞傳播教育研究（ZX2022B02）；西南政法大學學生科研創新項目（2022XZXS-170）

作者簡介：

陳麗丹，教授，博士，主要從事電視與新媒體、媒體與法治等研究，E-mail：75511085@qq.com；姚 藝，碩士研究生，主要從事新聞學研究。