人工智能技術與大學計算機基礎課程教學融合路徑探索

［摘 要］在人工智能與教育教學深度融合的趨勢下，文章以大學計算機基礎課程教學現狀與需求為切入點，對人工智能概念及關鍵技術進行梳理，闡述課程深化改革的重要性，分析人工智能技術在教育教學中的應用，展現新技術在教育領域的應用價值和推廣性，探討教學模式創新、課程內容重構、教學方法改進、教學管理提效以及教學評價優化的路徑，推進人工智能技術與大學計算機基礎課程教學的融合，以期為實現教育現代化提供新思路和參考。

［關鍵詞］人工智能；大學計算機基礎；教學融合；教育信息化

［中圖分類號］G642 ［文獻標識碼］A ［文章編號］2095-3437（2024）16-0060-04

隨著信息技術高速發展，大學教育經歷了一系列教學范式變革，從早期的E?Learning，即利用信息和通信技術輔助傳統課堂教學，發展到近年來依托MOOC、SPOC、學堂在線和超星學習通等在線開放教育平臺的微課、翻轉課堂以及線上線下混合教學模式，標志著信息技術與教育教學的深度融合。然而，在智能時代，人工智能賦予了教育新的功能，并在推進智能教育發展方面表現出極大潛力，開啟了人機交互的智慧教學新模式[1]。2018年，教育部印發的《高等學校人工智能創新行動計劃》指出，要利用智能技術支撐人才培養模式的創新、教學方法的改革、教育治理能力的提升，要探索基于人工智能的新教學模式[2]。2019年，習近平總書記向國際人工智能與教育大會致賀信，強調了中國高度重視人工智能對教育的深刻影響，積極推動人工智能和教育深度融合，促進教育變革創新[3]。因此，如何利用人工智能技術推動大學計算機基礎課程教學的持續優化發展，以應對新的教學任務和時代需求，成為計算機教學工作者不斷探索與實踐的重要課題。

一、人工智能概述

（一）人工智能相關概念

人工智能（Artificial Intelligence，AI）這一術語最早由約翰·麥卡錫在1956年的達特茅斯會議上提出，其概念隨時間的推移而不斷演變，但至今尚未有統一定義，普遍被認為是計算機通過模擬人類的思維過程和智能行為，以執行任務并實現自我迭代改進的智能系統[4]。它通過分析大量數據來探索人類智能活動的規律，核心在于開發和應用算法、模型及技術，使機器能夠感知、理解、學習、推理、決策、交互和解決問題，旨在模擬、延伸甚至超越人類智能。近年來，隨著大數據、云計算、物聯網、虛擬現實和網絡通信等技術的迅猛發展，人工智能領域取得了顯著的技術進步和前沿突破，在各行各業中產生了前所未有的深度影響力。

（二）人工智能主要技術

人工智能的發展經歷多個階段的起伏與變革，呈現出螺旋式緩慢上升的趨勢，每個階段的跨越都是在前一階段研究成果和技術積累的基礎上實現的。從智能發展的角度看，人工智能經歷了三個發展階段：基于計算機智能的任務執行、智能感知的環境理解、智能認知的高級思維模擬[5]。隨著當前計算機技術和算法的進步，人工智能正飛速朝著模擬人類高級認知過程的方向發展，主要技術有自然語言處理、機器學習、深度學習、知識圖譜、計算機視覺、機器人技術以及人工智能代理等。其中，自然語言處理使計算機能夠理解、解釋、生成和模擬人類語言；機器學習使計算機能夠通過數據來學習和自動改進性能；深度學習通過多層神經網絡實現對高復雜性數據的特征學習和模式識別；知識圖譜能以符號形式描述物理世界中的概念及其語義關系；計算機視覺使計算機能夠發現、觀察和理解圖像和視頻中的視覺信息；機器人技術通過開發具備智能的編程機器人，協助人類自動優化地執行任務；人工智能代理能夠感知環境、自主決策和執行任務，以實現預定目標。在人工智能技術的推動下，智能系統能更好地理解、學習和適應復雜環境，并執行以往僅人類能夠勝任的任務和決策。

二、大學計算機基礎課程教學現狀與需求

大學計算機基礎課程是普通高校非計算機專業學生的公共必修課，旨在培養學生綜合運用計算機知識和技能解決問題的能力，并提升他們自主學習和適應新技術發展的能力。近年來，為滿足課程思政建設的要求和教學的實際需求，大學計算機基礎課程進行了一系列教學改革，包括教學資源、教學內容、教學設計、教學實施和考核評價等。教育部在2018年發布的《教育信息化2.0行動計劃》中強調，以教育信息化支撐引領教育現代化，信息技術和智能技術深度融入教育全過程[6]。可見，積極開展大學計算機基礎課程智能教育的探索與實踐，全面融人工智能技術于教學資源建設、課程設計、教學互動、個性化學習及教學評估等環節，以發揮其技術優勢，對提高教學質量和管理效率，推進教育現代化具有重要意義。

三、人工智能技術在教育教學中的應用

近年來，人工智能在全球不斷掀起科技創新的浪潮，特別是以無人駕駛、數字孿生、元宇宙和大語言模型等為代表的新一代人工智能技術，正引領技術發展新趨勢，為金融、醫療、農業、制造、交通、教育、國防、能源以及娛樂等領域帶來了機遇與挑戰。在此背景下，智能教育作為教育發展的新模式應運而生，通過利用智能系統、算法、數據分析和認知計算構造智能化學習環境，為學習者提供更優化的教學資源配置，以及更高效、更個性化的學習體驗，助力教育信息化的智能升級、融合創新。著眼于智能教育的整體目標，人工智能技術在教育教學中的應用及影響愈發顯著。它不僅極大地促進了教師角色從傳統知識傳授者向引導者、組織者、協調者和陪伴者等多重身份的轉變，還推動了“師—生—機”協同共生教育生態系統的構建[7]以及教育教學全過程的重構。現階段人工智能技術在國內外教育領域中常見的應用形態[8-9]包括自動化測評、個性化學習、自適應學習、智能輔導、教育游戲、智能教學助手、智能機器人、教學管理、學習評價、情感分析、語言學習以及輔助殘障學生等。隨著技術的不斷進步，這些應用形態將持續拓展和深化，為整體教育水平的提高注入新動力。

四、人工智能技術與大學計算機基礎課程教學的融合路徑

（一）融入人工智能技術的教學模式創新

人工智能技術在教育領域的應用正推動著教育教學的創新發展，這必將引發教學模式和教學理念的新變革。目前，大學計算機基礎課程普遍采用線上線下混合式教學模式，相較于傳統面對面教學，其優勢在于打破了時間和空間的限制，不僅能讓學生獲得個性化的學習體驗，還便于教師高效整合優質在線資源，從而豐富教學內容，提高學生的課堂參與度。這種個性化學習主要體現在學生能夠自主選擇學習的時間、地點、進度、學習資源以及師生互動方式，但更多還是依賴于人的決策和靈活性。為了進一步提升個性化學習的效果，可以根據學生的個性特征、能力、學習風格和知識水平構建學習者畫像模型，并利用特征匹配、協同過濾或知識建模等方法，為學生推薦最優學習路徑[10]。這樣既能根據學生的學習進度和認知理解能力調整學習資源的難度和復雜度，也能為學生提供精準的學習過程引導和適時的學習方案，從而更好地滿足學生個性化學習的需求。基于人工智能技術的個性化學習主要依賴于數據驅動和算法的自動化決策，在個性化學習與自適應學習方面表現出更高的先進性，不僅有助于學生高效達成學習目標，還能促進他們自主學習能力和終身學習能力的發展。

（二）利用人工智能技術的課程內容重構

大學計算機基礎課程的知識面廣，涉及計算機基礎理論和應用實踐。教師利用豐富的在線教學資源，能夠根據不同專業學生的特點，精心設計教學內容，并制作成微課，為不同水平學生提供個性化拓展資源。實施差異化教學通常會增加教師的工作負擔，而借助機器學習、深度學習、數據分析、知識圖譜以及AIGC技術，教師可以更全面地了解學生的學習需求，實時調整教學策略，并預測學生在學習中可能遇到的困難，從而為他們提供合適的學習資料，同時有效減輕工作負擔。目前，美國內容技術公司（Content Technologies Inc.）已實現利用深度學習技術對美國的一些現有課程教育資源進行識別與整合，生成和提供定制書籍與學習教材，并能將復雜的學習內容分解成更便于學習的內容[11]，幫助學生提升學習效率。可見，未來準確的課程內容設計和學習者畫像模型構建是實現個性化學習的關鍵，直接影響著學生的學習效率和發展潛力。

（三）結合人工智能技術的教學方法改進

課堂教學是高校育人的主渠道，其質量直接決定了學生的學習成效。保障課堂教學質量關鍵在于采用包容開放的教學模式、設計豐富多樣的教學內容、運用靈活有效的教學方法以及組織互動有趣的教學活動。在當前的教育環境中，利用人工智能技術開展智慧化的課堂教學是必然選擇，它不僅能在教學資源整合、課程內容重構、數據采集與分析、學情動態追蹤以及學生學習行為表征等方面為教師提供技術支持，幫助教師實施個性化教學和輔導，也能為實現學生個性化學習、自適應學習、學習資源定制與推薦以及學習反饋等提供技術保障，促進學生深度學習能力的發展。現階段大學計算機基礎課堂教學主要采用課堂講授、在線學習、案例演示、問題導向、任務驅動、合作學習、實踐操作以及小組項目等多元化的教學方法，教師根據具體教學目標和教學內容靈活選擇和結合不同的教學方法。借助智能機器人、AI智能教學助手，以及智能學習系統、程序和軟件，教師可以創新實施翻轉課堂模式，為學生設置課堂外的學習目標，將更多時間和精力投入教學活動中，引導學生獲取知識、啟發智慧、發展潛力，并解答學生的疑問，加強知識鞏固訓練。同時，鼓勵學生掌握自主探究、問學結合、實踐反思的學習方法，從而更高效地完成課堂教學任務，提升課堂教學效果。

（四）依托人工智能技術的教學管理提效

教學管理是教育工作的重要組成部分，負責監測、控制和協調教學過程的各個環節，對課堂效率和教學效果產生直接影響。大學計算機基礎課程通常采用集體授課形式進行教學，但由于學生個體差異性較大，教學管理工作復雜且煩瑣，若僅依賴教師管理和基礎水平的信息化系統，難以實現個性化和精細化的教學管理。

將人工智能技術應用在教學管理中，可以顯著提高管理效率。一方面，基于數據驅動和算法模型決策的智能教學管理系統能夠采集、分析和處理大量學生行為數據，準確識別學生的學情和個性化學習需求，實時跟蹤并評估其學習效果，有效預測其學習成果。這不僅能幫助教師及時調整課程規劃、教學策略和教學資源配置，還能精準實施個性化學習輔導、答疑和心理疏導，為學生提供更優質、高效的教學服務。另一方面，借助智能設備和智能處理技術，教師能夠自動化處理繁雜的教學管理任務，如考勤管理、學生課堂行為監督與反饋、課堂表現評估、成績統計、學習報告生成以及考評管理等，構建更加完善的學生學習數據庫，這不僅方便日后快速、精準地調取和利用學生個體的數據信息，還能通過對這些數據信息的分析，進一步完善和優化教學管理工作。

（五）借助人工智能技術的教學評價優化

教學評價是提高教育教學質量的重要手段，它具備監督、導向、診斷、分析和反饋的功能，能夠強化教學效果，并為教學提供決策指導服務。大學計算機基礎課程普遍采取問卷調查、數字化評價系統、訪談、同行評審、教學督導聽評課、教師教學反思與自評以及教學成果評價等方式對教師教學工作進行評價。然而，受個人偏見、數據不完備、課堂表現的非常態化、專家經驗與主觀分析以及非教學因素的干擾，評價結果可能缺乏科學性、專業性和客觀性。通過收集課堂教學中的師生語音、面部表情、身體姿態、課堂互動以及生理信號等多模態數據，建立課堂語言、行為和情感測評數據集，并利用人工智能技術對數據集進行自動識別與分析，能夠形成多元化的課堂教學智能評價，實現師生成長軌跡的精準追蹤與預測[12]。人工智能技術能夠提高教學評價的效率和準確性，但由于其只能采集和分析量化數據，評價結果可能在全面性與深度上有所不足。因此，人工智能不應被視為教學評價的決定性標準，而應作為輔助教師進行數據分析和教學反思的評估工具。

五、結語

在智能時代背景下，隨著國家政策引導、新技術發展和教育信息化需求的演變，人工智能與教育教學的融合日益緊密，教育教學正朝著智能化、個性化、精準化和泛在化的方向發展。面對新形勢和新要求，大學計算機基礎課程教育工作者要積極探索如何利用人工智能新技術、新產品來優化教學模式、更新教學內容、改進教學方法、提升教學管理效率和完善教學評價，以推動人工智能與課程教學的深度融合，實現課程教學的更大突破和創新，進而提升教學質量和效率。盡管人工智能技術在教育教學中應用廣泛，為教育工作者提供了科學高效的決策支持，并為學習者創造了個性化的交互式學習體驗，但要實現人工智能技術與課程教學的深度融合，不僅需要學校相關部門進一步重視智能教學系統和智能設備的引進與建設，還需要提高教育工作者的智能教育意識及信息化技能水平。此外，教育工作者需長期不懈地探索和實踐，以實現人工智能技術與課程教學的深度融合，共同推動教育事業的發展。

［ 參 考 文 獻 ］

[1］ 高斐. AI開啟智慧教學新模式[J]. 中國現代教育裝備， 2020（11）：22-23.

[2］ 中華人民共和國教育部. 教育部關于印發《高等學校人工智能創新行動計劃》的通知[EB/OL].（2018-04-03）[2024-03-05].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html.

[3] 習近平向國際人工智能與教育大會致賀信[EB/OL].（2019-05-16）[2024-03-05].http：//www.qstheory.cn/yaowen/2019-05/16/c_1124502535.htm.

[4] RUSSELL S，NORVIG P. 人工智能：現代方法[M].4版.張博雅，陳坤，田超，等譯.北京：人民郵電出版社， 2022.

[5］ 王東，利節，許莎. 人工智能[M]. 北京：清華大學出版社， 2019.

[6] 中華人民共和國教育部. 教育部關于印發《教育信息化2.0行動計劃》的通知[EB/OL].（2018-04-18）[2024-03-05].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[7] 崔金貴，馬瑩瑩. 我國人工智能教育研究進展與展望[J]. 高校教育管理， 2023，17（6）： 31-39.

[8] 張爽. 美國“AI+教育”應用探索[J]. 上海信息化， 2020（1）：54-57.

[9] 楊凱鴿，董雪. 人工智能技術在教育中的應用現狀與展望[J]. 科技創新與應用， 2022，12（12）：189-192.

[10] 王劍，李易清，石琦. 融合多維偏好與知識追蹤的個性化學習路徑推薦：以“系統建模”課程為例[J]. 現代教育技術， 2023，33（11）：99-108.

[11］ 王正青，但金鳳. 人工智能技術在美國學校教學中的應用領域與推進策略[J]. 比較教育研究， 2020，42（6）：43-49.

[12] 吳立寶，曹雅楠，曹一鳴. 人工智能賦能課堂教學評價改革與技術實現的框架構建[J]. 中國電化教育， 2021（5）：94-101.

［責任編輯：梁金鳳］