人工智能在高職教學中的應用研究

摘要：隨著信息技術的蓬勃發展，在數字中國背景下，人工智能（Artificial"Intelligence，"AI）技術得到廣泛應用。在教學活動中應充分發揮AI的優勢，深入推進教學改革。從實例出發，研究AI在高職教學中的應用，并從利用AI構建“交互式、混合式”教學模式、采用具備AI技術特性的教學方法、利用AI打開課程教學狀態“黑箱”、提升教師AI素養和數字化專業能力、采用“基礎知識+實踐應用+創新思維”的教學評價方式、AI技術助力差異化、個性化教學等六個方面闡述AI在高職教學中的應用研究，并取得了良好效果，從而為高職院校的教學改革提供借鑒。

關鍵字：人工智能""教學改革""教學模式""教學評價

Research"on"the"Application"of"Artificial"Intelligence"in"Higher"Vocational"Education

GU"Lifen""GUO"Tianyi

School"of"Electronic"and"Computer"Engineering，Jiaozuonbsp;Normal"College，"Jiaozuo，"He’nan"Province，"454000"China

Abstract："With"the"vigorous"development"of"information"technology，"Artificial"Intelligence"（AI）"has"been"widely"used"in"the"context"of"digital"China."We"should"fully"leverage"the"advantages"of"AI"in"teaching"activities"and"deeply"promote"teaching"reform."Starting"from"examples，"this"research"explores"the"application"of"AI"in"higher"vocational"education，"and"elaborates"on"the"research"of"AI"application"in"vocational"education"from"six"aspects："constructing"the“interactive"and"mixed”"teaching"mode"by"using"AI，"adopting"the"teaching"method"with"the"characteristics"of"AI"technology，"using"AI"to"open"the“black"box”"of"the"course"teaching"status，"improving"teachers’"AI"literacy"and"digital"professional"ability，"and"adopting"the"teaching"evaluation"method"of“basic"Knowledge+practical"application+innovative"thinking”，"assisting"differentiation"and"personalized"teaching"with"AI，"and"achieving"good"results，"thus"providing"reference"for"the"teaching"reform"of"higher"vocational"colleges.

Key"Words：Artificial"Intelligence;"Teaching"reform;"Teaching"mode;"Teaching"evaluation

當今世界，信息技術創新日新月異，以數字化、網絡化、智能化為特征的信息化浪潮蓬勃興起，以人工智能（Artificial"Intelligence，"AI）為代表的新一代信息技術正成為引領科技變革的關鍵要素。2018年4月，教育部辦公廳發布關于印發《高等學校AI創新行動計劃》[1]的通知，要求高等學校要瞄準世界科技前沿，不斷提高AI領域科技創新、人才培養和國際合作交流等能力，為我國新一代AI發展提供戰略支撐。智能時代將催生出大數據、人機交互、跨界融合、定制化服務等新技術與新形態，亟須深化教育教學變革模式，推動教育向個性化轉變；亟須調整人才培養模式，培育大量知識和技能兼具的個性化創新型人才。通過AI技術與教育的深度融合，實現教育資源共享、教學模式創新等，促進教育普及、教育公平、終身教育等理念的發展。AI技術的發展為高校課程教學注入新的活力，促進教學改革的進展。

1""AI驅動高等教育變革

AI是研究開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術與應用系統的一門新的技術學科[2]。AI是一門高度交叉的學科，包括計算機、自動化、運籌學、神經學、心理學等多個學科方向[3]。AI從誕生以來，其理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大?？梢栽O想，未來。AI帶來的科技產品將會是人類智慧的“容器”。

AI的發展經歷了3個階段：20世紀80年代是正式成形期，尚不具備影響力；1990—2010年是蓬勃發展期，誕生了眾多理論和算法，真正走向了實用；2012年之后是深度學習期，深度學習技術誕生并極速發展，較好地解決了現階段AI的一些重點問題，并帶來了產業界的快速發展。

AI的主要分支是機器學習和深度學習。機器學習是AI的一個實現途徑。深度學習是以人工神經網絡為架構對數據進行表征學習的算法。通訊、感知與行動是現代AI的3個關鍵能力，根據這些能力，對應3個技術領域，分別是計算機視覺、自然語言處理和機器人。AI呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征[4]，促使高等教育的發展從規?；逃呦蛏鷳B化、分散化、網絡化、生命化的個性化教育[5]。

就目前的教育而言，仍是以班級授課為主，沿襲了傳統教育模式。部分學者認為AI推動了人類社會的第四次工業革命?；诖?，學術界對AI驅動高等教育變革給予厚望，掀起了一股研究AI教育的熱潮。自然語言處理、情感計算、知識表示與推理、語音識別、場景理解等AI的關鍵技術在高等教育的諸多場景中被廣泛應用并取得了一定成效[6]。高等教育變革重點在人才培養理念、課程體系、教學模式和評價體系方面需要進一步探索。AI時代，新興技術對教育發展起到關鍵作用，有助于推進教育現代化，促進教育高質量發展。二者同向而生、相互促進，這是研究未來教育的基本起點，也是立足新時代經濟社會發展的教育使命。

2""AI在高職教學中的應用

2.1"利用AI構建“交互式、混合式”教學模式

對于傳統課堂的交互，大部分是教師點名、學生上黑板的模式，以及老師走下講臺進行分組討論，這些方式以教師為中心，強調知識的傳授，缺少立體化的互動?，F在，通過AI技術，利用智能設備和互聯網，就可以實現全方位、立體式的交互，實現師生交互、生生交互，實現課前、課中和課后、課內和課外、線上和線下的全場景立體交互。同時，交互的內容也會發生一些改變，除了傳統的一些內容外，增加了微課、多媒體，同時也跨越了時間和空間。

例如：在“計算機網絡”的教學過程中，利用現有省級共享的在線開放課程和學校的超星網絡平臺的資源，把教學過程分為課前、課中和課后3個階段，依托教學資源庫、在線開放課程等學習平臺，開展線上自學、網上輔導、線下組織課堂教學相結合的線上和線下混合式教學模式，相對于傳統教學模式，大大提高了課堂教學效率。

（1）課前：教師通過智能課堂給學生布置學習任務、推送學習資源、收集學習問題，學生利用智能課堂開展自學。（2）課中：教師根據學生課前預習情況和發現的問題組織教學活動，通過在線簽到、提問討論、頭腦風暴、課堂測驗等互動方式，實時掌握教學效果。（3）課后：教師給學生布置作業，學生通過學生互評、教師評分、在線答疑等方式進行鞏固練習，通過智能終端如智能手機、平板、電腦等參與課程學習，在此過程中，可以利用AI技術增強學習體驗感。

2.2"采用具備AI技術特性的教學方法

在傳統課堂下，教師的教研教學過程都是基于自身經驗，有的教師可以一套教案用幾年，所以，傳統課堂是完全基于經驗的教學預設。在AI、互聯網模式下，學生和教師可以實現隨時隨地溝通，再結合大數據技術的分析和應用，使基于數據的精準教學成為可能，真正意義上實現先學后教、以學定教。

利用AI技術，在教學中引入實際工作的案例，有助于培養學生的興趣和動手操作能力，減少專業理論學習的枯燥，要注重實際案例的鋪設和專業知識的融會貫通，盡可能采用熱門的場景。例如：在基于卷積神經網絡（Convolutional"Neural"Networks，CNN）的人臉識別實戰中，首先、通過手機面部識別解鎖、課前人臉識別簽到、高鐵人臉識別檢票等現實生活中常用的人臉識別技術，讓學生切身地感受到該技術為其的生活所帶來的方便，在課堂的開始便抓住其興趣；其次，給學生展示具體的人臉識別程序，讓其能夠清晰地感受到如何通過一串串代碼來實現人臉識別功能；最后，結合人腦中的神經元，講解神經網絡知識點，進而引出CNN網絡的搭建，一步一步地帶著學生理解該代碼每個模塊所完成的功能，并引導其搭建該系統，錄入大家的人臉，完成本班同學人臉檢測識別系統。

2.3""利用AI打開課程教學狀態“黑箱”

教室是開展各類教育教學活動的主要場所，智能課堂以AI為核心，融入物聯網、大數據、學習分析等技術，不斷完善課程的智能環境設備，重構課堂教與學的結構[6]。過去，為了評價一個老師教學效果，通常是通過學生課程考試成績。如果是教考分離的話，則可以通過班級成績比對，還可以通過學生評教、同行評教、督導評教等方法來判斷。通過智能課堂，可以通過學生簽到情況、課堂活躍度、問答對錯率等學生行為數據及時掌握每個學生的學習情況，可以通過教師教學投入度和目標達成度及時掌握教師的授課情況，便于及時改進、常態糾偏。例如：課前，可以利用超星平臺軟件讓學生使用手機簽到，這樣既節省了教師的點名時間，也能隨時了解學生到課情況，并在系統平臺上留下數據；課堂上，學生可以積極踴躍舉手回答問題，教師可以使用系統中“搖一搖”的功能隨機抽取學生，也可以指定某個學生回答，對于表現好或是答對的同學，教師可以在手機上直接加分，學生都能看見，不僅使學生的平時成績有據可查，也提高了學生“比、學、趕、幫、超”的積極性。教務處或教學督導人員不用走進教室，通過接入系統的大屏就可以隨時查看各個班級的上課情況，系統會實時統計出全校有多少個班級在上課、每個班的上課教師是誰。智慧系統大大節約了人力、節省了時間，對教學中存在的問題及時糾錯。

2.4""提升教師AI素養和數字化專業能力

AI時代，多元化的人才培養需要具備AI素養的師資。具有智能化、多學科背景的師資力量無疑是課程知識體系構建的重要支撐[7]。另外，具有多學科背景的師資能夠提供不同的教學模式和多維度的思維，有利于學生學習專業知識。

通過以下途徑，可以提升教師AI素養，推進數字化專業能力。一是教師深入企業、行業和產業，參與AI領域中具體、真實的項目實戰，進行專業能力的深入學習，才能夠及時了解AI的前沿知識，提升教師AI素養和教學能力；二是聘請AI領域的企業兼職教師，充分利用校企合作的優質資源，補充師資在AI方面力量薄弱的問題，企業工程師將企業真實案例帶入課堂，以企業真實項目為依托進行教學；三是將“雙師”機制應用在人才培養中，實現理論實踐的互補，不僅能促進高職教育轉型，還能提高人才培養質量，滿足企業與社會發展需求[8]。

教師要學會利用智能系統和智能設備，實時記錄分析學生的課堂表現，辨別學生的差異和學習情況；要合理利用基于智能技術的交互學習測評環境，記錄學生問題解決結果的同時，還需要對學生的問題解決過程進行多維度評價（知識獲取、知識運用以及解決策略），綜合發揮診斷、導向、調節等作用；要充分利用測評工具的評估系統，實現多元互動分析，把自評和他評相結合，結合測評實際進行自我反思，深入剖析測評實踐，為更好地落實智能時代的因材施教打下基礎。

例如：智能作業系統：利用AI技術，教師可以為學生布置個性化的作業，系統會根據學生的學習情況和能力自動調整作業難度和類型，同時，系統還能自動批改客觀題，減輕教師負擔，讓學生及時得到反饋；智能評分系統：在主觀題型的評閱中，AI系統可以根據預設的評閱標準對學生的作品進行自動評分和生成個性化報告，這大大提高了評分的效率和準確性，同時也為教師提供了更多的時間和精力去關注學生的個體差異。

2.5"“基礎知識+實踐應用+創新思維”的評價方式

在評價一個學生的好壞時，傳統考核方式以分數為唯一的評價標準。通常是采用“平時成績+期末成績”按比例分配的方式，二者相加即為總成績。平時成績包括平時考勤、作業提交、課堂提問等，期末成績就是期末考試成績，根據課程采用筆試或機試的方式。智慧課堂通過AI技術，以大數據分析及應用等技術手段，采用“基礎知識+實踐應用+創新思維”的教學評價方式，記錄教育教學過程，把行為數據、情感數據采集下來，實現全過程的動態評價。這種評價從結果性評價轉為過程性評價，在認知評價的基礎上實現情感評價，是帶有溫度的評價。這種綜合素質評價從過去的結果性評價轉為過程性評價，便于適時調整教學策略，旨在全面考察學生的知識掌握、實踐能力和創新思維。基礎知識學習模塊通過課后習題考察學生對基礎知識的掌握程度，實踐應用能力考察學生的項目實踐能力，創新思維包括獨立或團隊合作撰寫產業報告和提出創業計劃構思。

靈活多樣的課程評價方式一方面可以調整課堂結構，讓同學們在學習中感受到突破與挑戰的樂趣，緊跟課堂進度，完成課堂任務；另一方面可以設置趣味性十足的實驗項目，同時結合小組活動，進一步烘托課堂學習氛圍，使學生能夠積極地投入到課堂任務中，同時又激發了學生的創新思維。改變原有的評測方式，通過AI技術，采用“基礎知識+實踐應用+創新思維”綜合評價方式，有利于培養學生的動手能力和學習興趣。

2.6""AI技術有助于差異化、個性化教學

隨著智能時代的到來與智能技術的興起，應用于教育教學的智能產品和教學軟件覆蓋面越來越廣，基本涵蓋教、學、考、評等多個場景，可以提供學生差異分析、個性化教學和助力學生發展等功能。

2.6.1"精準化教學

具體而言，通過智能設備和大數據技術，對學生進行檢測分析，掌握學生學習詳情，尋找教育教學盲點，為學習者提供分層次的精準教學，讓每一個學生都得到最優發展。例如：在計算機專業教學中，超星系統可以自動梳理編程語言的知識點，如數據類型、運算符、控制流程等，并將它們轉化為可視化的圖表和邏輯關系，這樣，學生可以更直觀地了解知識點之間的聯系和邏輯，從而更好地掌握編程語言的知識和技能[9]。

2.6.2"定制化學習

通過智能技術和網絡數據，為不同層次的學生定制個性化作業本，并創設校本資源庫和易錯問題微課庫，收集學生的考試錯題，了解不同學生的薄弱之處，推送適合不同學生的定制化練習，以提高學生對知識點的掌握情況[10]?？梢越柚斯ぶ悄芗夹g提出有針對性的教學策略建議。例如：針對學生的學習弱點提供額外的輔導，根據學生的學習進度調整教學計劃等。

2.6.3"引入AI實例，促進個性化教學

通過AI，加速培養多元化復合型人才，是智能時代教育創新發展的新使命。例如：在高職“圖形圖像處理”的課程中，以往教師通常根據教材中的案例讓學生“比葫蘆畫瓢”式地做出教材給定的例子，學習能力稍強的學生能夠掌握其使用工具和知識點，但對實際應用知道較少。結合當前AI的應用，自動駕駛中的圖像分類就是一個很好的例子，可以從其應用場景入手引起學生的興趣，通過以下幾個步驟來實現。（1）應用場景。自動駕駛技術需要車輛能夠實時、準確地識別道路上的各種物體，如車輛、行人、交通標志等。圖像分類技術作為自動駕駛感知系統的重要組成部分，能夠幫助車輛快速識別并理解周圍環境，從而做出正確的駕駛決策。（2）數據收集。從自動駕駛車輛上安裝的攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器收集道路圖像數據，由專業的標注團隊對圖像中的物體進行標注，明確每個物體的類別和位置，如“車輛”"“行人”“交通標志”等。（要了解圖像收集過程，但在實際應用中直接使用現有數據庫中的圖像）。（3）數據預處理。對圖像進行歸一化、裁剪、縮放等操作，使其符合模型輸入的尺寸要求；進行數據增強，如旋轉、翻轉、添加噪聲等，以增加數據的多樣性和模型的泛化能力。（4）模型訓練。選擇合適的圖像分類模型，如CNN中的視覺幾何組（Visual"Geometry"Group，VGG）、殘差網絡（Residual"Network，ResNet）等，這些模型在圖像分類任務中表現出色；設計網絡結構，包括卷積層、池化層、全連接層等，選擇適當的激活函數和優化算法，將標注好的圖像數據劃分為訓練集和驗證集，使用訓練集數據對模型進行訓練，通過前向傳播計算損失函數，并通過反向傳播優化模型參數。在訓練過程中，定期使用驗證集評估模型的性能，以便及時調整訓練策略。（5）效果評估。通過對比圖像標簽和模型檢測的結果，評估模型的準確性和效率。

學生對其中的專業知識不用了解特別清楚，有興趣的同學可以在課下查閱相關資料，再結合具體實例進行創作，使學生感覺學有所用，以此來實現教學的多元化，促進因材施教，有助于學生個性化發展。

3""結論

本文從實例出發，研究AI在高職教學中的實踐應用，它不僅可以提高教育效率、改善教學成果、優化教學環節，還能賦能智慧課程建設和教學創新，提高教師和學生的活動性、個性化和自主性。未來，隨著技術的發展和應用的深入，AI將會對職業教育產生更為深遠的影響。AI技術的應用和發展有著巨大的潛力，本研究為高職院校的教學改革提供借鑒。

參考文獻

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[10]"王亞男.AI賦能因材施教的實施路徑研究[D].黃石：湖北師范大學，2023.