AI技術賦能高校智慧化教學的實現路徑研究

摘要：AI技術賦能高校智慧化教學是培養創新型人才、推動教育現代化的重要途徑，在提升教學質量、優化學習體驗、增強教育管理能力、促進教育公平等方面具有重要意義，但也存在一系列風險挑戰。為此，文章提出AI技術賦能高校智慧化教學的7方面實現路徑，包括樹立AI技術驅動的智慧化教學理念、利用個性化教學資源實施精準教學、創新教學模式、建立智能化教學評價體系、提升教師技能、優化教學環境以及構建合作交流與持續改進機制。

關鍵詞：AI技術；智慧化教學；實現路徑

中圖分類號：F2 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2025.09.016

當前，以人工智能技術驅動高校教學創新已成為大勢所趨。高等教育現代化建設的關鍵是實現高等教育信息化發展，而新一代信息技術則為此提供了良好的發展契機，也使智慧化教學成為教育信息化的理想實施模式。智慧化教學是指教師充分利用人工智能、云計算、大數據等信息技術，轉變教學理念、教學機制和教學方法等，將信息技術深度融入課程教學，提升教學效果和教學質量的一種教學模式。目前AI技術的應用日益廣泛，高校課程教學也亟須進行智慧化改革。本文從明晰AI技術賦能高校智慧化教學的重要意義出發，總結AI技術應用于高校智慧化教學的風險挑戰，并提出AI技術賦能高校智慧化教學的實現路徑，以期為高校智慧化課程教學設計與改革實踐提供參考。

1 AI技術賦能高校智慧化教學的重要意義

AI技術賦能高校智慧化教學，是當代高校響應時代發展要求，培養創新型人才、推動教育實現信息化現代化的重要途徑，對于提升教學質量、優化學習體驗、增強教育管理能力、促進教育公平等方面具有重要意義。

1.1 提升教學質量

對教師來說，首先，通過使用AI技術，精準分析學生的學習行為、興趣偏好、學習效果、能力水平等，為學生制訂個性化的學習計劃和學習方案，滿足其多樣化的學習需求，提升學習興趣和學習效率，培養學生深度學習和創新能力。其次，AI技術能對教學起到智能輔助作用，AI助教、智能答疑系統等工具能夠全時段地提供學習支持，不僅能快速解答學生疑問，還能根據學生反饋調整教學策略，實現精準輔導。最后，AI技術能夠輔助教師開發創新性強且靈活多樣的教學資源和工具，如虛擬實驗室、增強現實（AR）/虛擬現實（VR）教學場景等，使抽象概念具象化、復雜過程可視化，從而激發學生的學習興趣，提高教學效果。

1.2 優化學習體驗

對學生來說，一方面，AI技術能對學生學習數據進行即時分析，并提供學習反饋和評估報告。這種即時反饋機制有助于學生及時調整學習策略，發現并彌補知識漏洞，也能為教師提供寶貴的教學參考。另一方面，通過AI技術構建的沉浸式學習環境，如VR/AR課堂，能讓學生身臨其境地參與到學習過程中，增強學習的趣味性和互動性，促進知識的深度理解和記憶。此外，AI驅動的社交化學習平臺能促進學生之間的交流與合作，形成學習共同體。平臺上的智能推薦系統還能根據學生的興趣和學習進度，推薦合適的學伴和學習資源，豐富學習體驗。

1.3 增強教育管理能力

對高校來說，AI技術能夠協助高校實現教學管理的智能化。通過數據分析，管理者可以實時掌握教學進度、學生出勤率、教學質量等關鍵指標，為教學決策提供科學依據。并且，AI技術在校園安全監控領域的應用，能實現對校園環境的全面監控和智能預警。通過人臉識別、行為分析等技術，及時發現并處理安全隱患，保障師生安全。同時，AI技術還能優化教務服務流程，如自動排課、智能選課、成績管理等，提高教務工作效率，減輕師生負擔。

1.4 促進教育公平

對高校教育來說，AI技術不僅能夠打破地域、時間等限制，將優質教育資源以數字化形式傳播到偏遠地區或經濟欠發達地區，有效縮小教育資源差距，促進教育公平。并且，對于學習困難或特殊需求的學生，AI技術能夠提供更加精準的個性化輔導和關懷，通過智能分析學生的學習狀態和心理變化，及時給予干預和支持，幫助他們克服學習障礙，實現全面發展。

2 AI技術賦能高校智慧化教學的風險挑戰

盡管AI技術為高校智慧化教學帶來了前所未有的機遇，然而AI技術的引入也伴隨著一系列風險與挑戰，如數據隱私與安全、過度依賴AI、缺乏情感支持及人際交往能力減弱、技術倫理與道德風險等問題。

2.1 數據隱私與安全風險

AI系統需要收集和分析大量學生數據，包括學習行為、成績記錄、興趣愛好等敏感信息，使用AI生成的教學內容的數據來源中也可能會含有個人隱私或敏感信息。這些數據如果使用不當或發生泄露，將嚴重威脅學生的個人隱私和信息安全[1]。AI工具引用的數據、程序、圖片等大多來自公共數據集合，容易引發知識侵權等行為。此外，隨著AI技術的深入應用，黑客攻擊和數據篡改的風險也在增加，可能導致教學系統癱瘓或數據失真。

2.2 過度使用與教學依賴

AI技術的便捷性和高效性可能導致教師和學生過度依賴AI系統，忽視對知識的深入理解和獨立思考能力的培養。例如，學生可能過度依賴AI生成的答案和解決方案，不愿意自己動腦思考，不利于學生探索思考和解決問題能力的提升，可能導致學生逐漸喪失自我學習意識。教師也可能過度依賴AI系統進行教學設計和評估，導致教學思維固化、教學管理制式化等問題出現[2]，容易忽視學生的個體差異，減少與學生的交流與互動。

2.3 缺乏情感支持與人際交往能力減弱

在傳統的教學環境中，師生面對面的交流不僅傳遞知識，還包含情感上的互動和支持。然而，在智慧化教學環境中，學生可能更多地依賴于屏幕和AI系統，導致與教師和同學之間的直接交流減少，學生的情感需求可能被忽視，影響其社會適應能力和心理健康。同時，過度依賴AI系統也可能導致學生的人際交往能力減弱。學生可能更多地沉浸在虛擬世界中，與真實的人際交往環境脫節，不利于其溝通能力、團隊協作能力、沖突解決能力等社會技能的提升，進而導致學生在未來職業發展和生活中受限。

2.4 技術倫理與道德風險

AI系統依賴于算法和數據進行決策，可能包含偏見和歧視。例如，訓練數據集可能偏向于特定群體或地區，導致AI系統在處理其他群體或地區的學生時表現不佳；算法中的偏見也可能影響學生評估、選拔等關鍵環節，侵犯學生的公平權益。并且，在AI輔助的教學環境中，當出現問題或錯誤時，責任歸屬相對模糊，這種不確定性可能引發一系列法律和道德糾紛。例如，當AI系統給出的答案或建議有誤，導致學生成績下降或產生其他不良后果，這時責任的歸屬存在不確定性。

3 AI技術賦能高校智慧化教學的實現路徑

AI技術以其強大的數據處理、智能分析和自適應學習能力，為高校智慧化教學探索提供了強大的技術支持。高校應主動思考智慧化教學的創新路徑，推動教育教學與信息技術的充分、深度融合。

3.1 樹立AI技術驅動的智慧化教學理念

在AI技術賦能高校智慧化教學的進程中，首要任務是樹立AI技術驅動的智慧化教學理念[3]。高校管理層、教師、學生要將AI技術視為推動教育教學改革的重要驅動力，要深刻認識到AI技術在提升教學質量、優化學習體驗、促進個性化發展等方面的巨大潛力，并主動接受和適應這一變化。在“以學生為本”的思維基礎上，進一步樹立“智慧化”育人理念，形成多層次、高質量的育人格局。智慧化教學不再是教師單方面的知識灌輸，而是要引導學生主動探索和思考，使學生從被動的信息接收者轉變為主動的知識探索者，提高其獨立學習和創新能力。高校應積極探索AI技術與教育教學的深度融合路徑，通過教學改革、課程創新、教師培訓等方式，將AI技術真正融入教學的各環節。

3.2 利用個性化教學資源實施精準教學

教師可以利用AI技術對學生的學習行為、興趣、能力、成果等數據進行深入挖掘和精準分析，識別學生的學習規律和薄弱環節，在此基礎上，根據學生的實際需求和學習目標，推薦適合的學習方式與個性化資源。同時，還可以根據學生的學習進度和評價反饋，動態調整其學習方式和難度，實現精準教學。此外，教師還可以充分利用智能輔助教學工具，例如運用智能作業批改系統自動識別和批改作業，運用智能答疑系統實現學生問題的智能化識別和解答，提高教學效率和準確性。學生也可以利用這些智能輔助工具，提升自身的自主學習能力和問題解決能力。

3.3 創新教學模式

AI技術賦能下的高校智慧化教學，應積極推動教學模式的創新。可以采用“線上+線下”的混合式教學模式，實現教學過程的優化和教學效果的提升。AI技術可以為在線學習平臺的智能化管理、學習資源的個性化推薦、學習進度的智能跟蹤等提供有效支撐，還可以為線下教學提供輔助工具，如智能課堂互動系統、虛擬實驗室等，提高課堂教學的互動性和趣味性。在混合式教學中，翻轉課堂是高校教學中常見的形式之一。教師在課前完成傳統的課堂知識講授，學生也在課前通過觀看視頻、講座、電子教材等方式來自主學習知識，課堂時間則主要用于項目討論、實踐交流和問題解決，即把學習的決定權從教師端轉移到學生端。而在翻轉課堂教學過程中，AI技術可以提供靈活多樣的教學資源和個性化的學習支持。例如，教師可以利用AI技術制作高質量的教學視頻，為學生提供生動、形象的學習材料；同時，AI技術還可以根據學生的學習數據和反饋，為其推薦適合的學習資源和練習題，幫助其鞏固和深化所學知識。

3.4 建立智能化教學評價體系

利用AI技術構建智能教學評價體系，全方位、個性化地評估和分析學生的學習過程和學習效果。一方面，基于大數據分析、機器學習、數據挖掘等技術方法，實現學生學習過程和結果數據的收集與處理，通過建立智能化評估模型[4]，形成能夠反映學生真實學習行為、興趣、狀態等方面的有價值的信息，也可以通過可視化的形式為教師提供科學、客觀的教學反饋，更直觀地反映學生的各方面能力水平、學習規律、學習進度以及薄弱環節等，使教師和學生雙方都能夠更清楚地認識到課程學習的優劣勢，以便于教師動態調整其教學策略、內容和方法，提高教學質量和效果。另一方面，根據對學生學習過程的個性化評價，教師也可以制定具有針對性的成績評價方案和標準。例如，AI技術可以根據不同學科、專業的學科特點和專業需求，制定差異化、動態性的評價標準體系，保證課程評估與學生水平之間的匹配，還可以根據學生的實際表現，為其生成個性化的改進建議與學習計劃。

3.5 提升教師技能

在AI技術賦能下的高校智慧化教學中，教師的角色將發生深刻的變化。在智慧化教學環境中，教師的角色不再僅僅是知識傳授者和課堂管理者，而將轉變為學生學習的引導者和推動者，這就要求教師具備更高的技能和素養。教師需要掌握AI技術的基本知識和應用技能，了解AI技術在教育教學中的應用場景和效果，不斷學習和更新自己的教學理念、教學內容和方法，充分利用AI技術提供的豐富教學資源和工具進行課程設計，適應智慧化教學的新要求。同時，教師還應該認識到學生個體及其學習情況具有差異性，且要對這種差異給予更多關注。在教學過程中，注重引導和推動學生之間進行互動交流和合作學習，對不同學生給予個性化、差異化的指導和支持，培養學生的團隊協作意識和自主學習能力。為此，高校也應進一步加強對教師在AI基礎和應用培訓方面的支持力度，提供多樣化的學習資源和機會，鼓勵教師積極參與到融合AI技術的教學改革與創新實踐中，提升教師的教育教學能力和水平。

3.6 優化教學環境

智慧化的教學環境和設施是AI技術賦能高校智慧化教學的重要載體，因此提供充分的條件保障至關重要。高校要加大AI技術和智慧化教學建設的經費投入力度，支持虛擬仿真實驗室、智慧教室等教學平臺的建設和維護，購置先進的教學設備、教學軟件和應用程序等，爭取實現教學設備的智能化管理、教學內容的個性化定制以及教學過程的實時性監控。同時，還要加強網絡基礎設施建設，增強網絡與數據安全意識，注重數據保護和隱私權，確保教師和學生的信息安全，也保證教學過程的穩定性與安全性。此外，高校還應完善相關組織制度，建立支持教師運用AI技術開展智慧化教學的激勵機制、評價機制與考核機制，制定、完善相關獎勵政策，充分調動教師進行AI技術學習、利用AI技術開展智慧化教學的積極性，激勵教師成長與發展。

3.7 構建合作交流與持續改進機制

首先，高校應注重資源整合與共享，充分整合國內外優質的AI技術教學資源，包括教材、課件、案例庫等，建立教學資源庫。同時，加強與相關企業和行業協會的合作，共同開發智慧化教學項目，實現資源共享和優勢互補。其次，要注重教學成果交流，通過經驗分享、研討互動等方式，展示和推廣融合AI技術的智慧化教學的成果和優勢，提升高校教師的AI技術素養和智慧化教學能力，引導學生了解AI技術在課程學習中的應用，激發學習興趣和創新思維。最后，要注重持續優化與改進，定期評估和反饋智慧化教學改革的效果，對于發現的問題和不足及時采取有效的改進措施[5]。鼓勵師生共同參與智慧化教學改革的研究和實踐，不斷探索新的教學模式和方法。

4 結語

新興技術為現代教育注入了強大的驅動力。隨著AI技術的不斷成熟和普及，AI技術在高校智慧化教學中的應用將更加廣泛和深入。未來，高校應更加注重AI技術與教育教學的深度融合，繼續探索AI技術在教育領域的應用潛力，推動教育理念的更新和教學模式的創新，開創AI技術賦能智慧化教學的新篇章。

參考文獻

［1］林浩卓，祝上翔.高校思政課智慧化教學：價值、風險與構建路徑[J].現代商貿工業，2024，45（17）：217-219.

[2]羅國鋒.ChatGPT賦能高等教育應用場景與風險探析[J].江蘇科技信息，2024，41（16）：66-70.

[3]樊榮.人工智能時代高校智慧思政教學模式建構研究[D].桂林理工大學，2023.

[4]許蒙坤.基于人工智能的外語教育智能化評估體系構建與實現[J].科技創新與應用，2024，14（26）：88-91.

[5]李莉平.基于循證教育學的智慧化教學路徑與方法[J].云南民族大學學報（自然科學版），2024，33（03）：401-410.