人工智能助力“新媒體運營” 課程差異化教學探析

人工智能已在多個領域開展了大規模探索性應用，在教育領域中人工智能技術應用的一個顯著成效是推動了差異化教學的發展。差異化教學是因材施教的重要舉措，旨在促進所有學生實現最優發展。雖然目前的高校教育已在一定程度上實現了差異化教學，但由于受到時間和資源配比的限制，較難做到全面面向個體的差異化教學，因而全面推進差異化教學的實施也成了教育改革所追求的目標。人工智能技術通過大規模收集用戶行為數據，建立用戶畫像并為其推薦合適的內容，這為實現全面的個體化差異教學提供了技術支持。

一、“人工智能 + 教育”相關政策與研究

2019年，聯合國教科文組織指出“人工智能 + 教育”是將人工智能技術引入教育，利用人工智能協作環境和智能輔導系統、信息管理系統來改善學習，促進教師和學生的數字能力發展。近年來，我國先后頒布了一系列政策強調“人工智能 + 教育”的發展。例如，在《高等學校人工智能創新行動計劃》中明確提出“要實現教學創新，建立‘人工智能 +X ’的復合專業培養新模式”。

國外“人工智能 + 教育”研究熱點聚焦在教育4.0、智能虛擬現實、智能教學機器人等領域。我國有關“人工智能 + 教育”研究隨著人工智能、大數據、機器學習等技術的發展漸入佳境。中國教育科學研究院研究員曹培杰認為“人工智能 + 教育”關鍵在于推動“工業化教育”向“智能型教育”轉變。黃榮懷等學者指出“人工智能 + 教育”的核心價值在于改變學習、賦能教學以及優化管理。此外，人工智能教學產品設計也成為國內研究的熱點之一。例如，基于人工智能虛擬仿真技術構建情景化空間，可促進學生對課堂理論的吸收；基于數字孿生技術，統籌構建智能教育大數據自動巡航體系，可激發學生創新熱情。

奧拉夫·扎瓦克奇-里克特指出，“自適應系統和個性化”是人工智能教育的四大應用領域之一，使得教師教學可以根據學生的個人差異調整課程內容，使學生的學習規律、學習能力與教學資源更加匹配與適應。為此，筆者選擇以差異化教學需求較高的“新媒體運營”課程為例，探討如何借助人工智能開辟差異化教學的路徑。

二、“新媒體運營”課程的基本特征

“新媒體運營”主要是傳授利用基于數字互聯網技術的新興媒體來對產品進行宣傳、推廣、營銷的系統性運營手段的課程，在教學實踐中它有三個基本特征。

1.個性化。“新媒體運營”與其他課程較為顯著的區別是需要學生在新媒體賬號或平臺上進行實際操作，從而獲得不同程度的運營經驗。學生前期所積累的運營經驗差異可能表現在不同運營環節中的積累程度，也可能表現在不同賬號類型的使用程度，因而前期每位同學的學習基礎存在較強的個性化特征，較難通過統一標尺來進行衡量。

2.開放性。不斷迭代的媒體平臺和市場環境，使得“新媒體運營”的課程教學具有高度開放性。為此，課程內容需要以更加包容的姿態容納新概念、新模式、新業態。2023年被譽為AIGC元年，當下AIGC已快速搶占新媒體內容運營的各個板塊，因而在課程教學的內容體系中需要融入AI生產內容。對課程內容新技術的探索也會帶來教學過程中的創新，因而A既是課程教學內容，也是課程教學工具。

3．建構性。與其他課程不同，“新媒體運營”課程前期學生的新媒體使用經驗使得師生之間的“知識鴻溝”較小，每位同學都具備共同建構課程內容的能力。“新媒體運營”課程的個性化特點也使得同學們可以從運營的不同維度和內容中去建構該課程內容。

三、“新媒體運營”課程教學應用人工智能需注意的問題

雖然人工智能技術在未來教育領域應用前景較好，但是其技術本身也會帶來一些倫理方面的問題，因而人工智能在“新媒體運營”課程教學中的應用還需注意以下三個方面的問題。

1.謹防教師和學生信息的泄露。隨著人工智能在“新媒體運營”教學中的參與日益深入，需要防范應用過程中所涉及師生的隱私數據、個性偏好和能力等級等信息被泄露。在教學保障部分，要采用有效的加密技術以保證數據安全。在倫理道德監管方面，要加強相關人員的倫理道德教育，構建完善的道德評判體系，確保“使其遵循人類基本倫理道德規范”。

2．嚴防“知識幻象”的認知風險。在AI工具產品應用中，普遍存在著AI幻覺和“知識幻象”的認知風險，因此教師在借助AI工具進行“新媒體運營”課程智能化教學時須認真復核其生成的內容知識，尤其是需要對價值導向方面的內容做好把關工作。值得注意的是，這種“質疑一驗證”循環的AI工具使用思維，同樣需要傳授給學生，使其樹立正確的人工智能產品使用觀念。

3.預防人工智能的完全替代思維。隨著AI技術的不斷發展，“AI能否替代教師”的爭論接連不斷。這種二元對立的思維不利于AI在教學應用中的深入。人工智能效率雖高，卻難以涉足深層情感和審美判斷的領域，因此AI只是輔助手段，尚不能作為教學主體。AI在未來會變得越來越強大，教師要通過技術的輔助來完成自身能力的再一次超越，完成從“替代”到“共生”的思維轉化。

四、人工智能在“新媒體運營”課程教學中的應用

“新媒體運營”課程的三大特征是人工智能推進差異化教學的著力點，其實施路徑可以從三方面進行展開。

1.“因材施教、滿足差異”的個性化課程。人工智能技術通過精準識別個體差異、構建動態學習環境、提供即時反饋閉環，為打造“因材施教、滿足差異”的個性化課程提供核心支撐。

首先，著手刻畫學生畫像。做好學生畫像是個性化課程開展的前提。學生對新媒體的接觸與使用因人而異，因此了解不同學生在新媒體領域的參與程度有助于教師了解學生個性化特征。教師可在課前收集每個學生的新媒體使用情況（包括使用頻次、適用平臺等），并將回答轉化為文本數據，導入“Wordle”等AI文本分析平臺進行數據處理及可視化呈現，用以直觀地了解學生基本學情以及個體差異，進而形成學生畫像。

其次，搭建虛擬學習空間。教師可以利用人工智能技術搭建虛擬自習室，該空間可依據學生學情差異為學生提供個性化的學習資料以及課前課后的個性化學習內容。在課前課后的學習環節，AI搭建的虛擬個性化自習室可實時監測學生的學習進展以提供反饋和指導。

最后，完成作業智能批改與分析。AI的智能化分析與批改功能可直觀分析學生作業數據以優化教學效果。例如，在監測學生所運營的新媒體賬號數據時，AI通過后臺爬取數據和導入數據庫，進行學生整體運營水平的分析；通過分析學生作業平均數值，AI可以篩選出優秀的個人作業反饋給教師，并作為課程教學優秀案例。同時，AI還可以根據每位同學的出勤、課前問題、課中互動、課后作業等評估學生的學習情況，為教師調整和優化教學內容提供參考，做到真正的因材施教。

2．“數據導向、教學相長”的開放性課程。人工智能技術通過實時捕捉教學需求、動態整合前沿信息并賦能內容設計，構建了以數據為驅動的決策支持機制，為打造“數據導向、教學相長”的開放性課程奠定堅實基礎。

一方面，重視課前問題智能總結。學生的課前提問體現了學生對于授課內容的直接需求。在授課開始前，教師可通過AI工具在眾多問題中提取出學生最關心的問題。例如，教師利用智能教學平臺“知到”設置并發布課前提問并與學生展開互動，將收集的課前提問匯總并導入“Tagxedo”等軟件進行詞云分析，從而得到學生課前問題的關鍵詞呈現，以便進行后續的課程安排。

另一方面，實現備課內容多維更新。AI可以為教案內容更新提供多維參考。一是AI可依據學生畫像為教師智能推薦適合學生的個性化學習內容，教師可選擇性地加入；同時，通過收集學生課前提問，教師可及時調整授課策略來提高教學的針對性。二是AI總結出的新媒體運營領域的新變化和新趨勢，為教師更新教學內容提供了參考依據。三是AI通過總結不同院?！靶旅襟w運營”課程或教材中的教學重點，能為教師備課提供參考；授課內容的調整所帶來的教學環節和時長變動可借助“文心一言4.O大模型”或“LessonPlans”網站的輔助，生成參考文本。

3．“多主體參與，智能化互動”的建構性課程。人工智能技術通過創新互動形式、引入虛擬教學主體并促進多角色協作，打破了傳統課堂的時空與角色界限，營造了智能化、高參與度的互動場域，為打造“多主體參與，智能化互動”的建構性課程提供核心動能。

一方面，推進智能化課堂互動。課堂互動是檢驗課堂知識學習效果的重要形式，也是獲知學生所想的重要渠道。智能平臺與AI的介入使得每個學生的課堂互動情況全程留痕，方便教師后期留存和改進。此外，AI也賦予了課堂互動形式更多的可能性。例如，教師通過“智慧樹”平臺可與學生開展實時討論，并借助“微詞云”對回答結果進行詞云分析。同時，針對課堂互動中學生參與性不足、效果較低等問題，教師可借助“WordWall”等AI工具智能設計互動環節，幫助學生掌握知識的同時更好地活躍課堂氣氛。

另一方面，利用AI小助理輔助教學。AI的介入使得教師可與虛擬數字人進行合作，虛實結合的多主體授課模式成為現實，也為課堂帶來了更多的創新與變革。例如，“訊飛智能”的虛擬機器人通過數字模擬以及自然語言處理技術可以模仿教師的形象和聲音生成數字人；由其生成的教師智能機器人可做課程引言介紹，與教師形成分工，從而協同完成教學任務。

五、結語

由于人工智能所需關鍵技術需要大量的計算資源和經濟投入，所以目前在“新媒體運營”課程教學中的應用還不夠普及和深入。因此，相關部門還應進一步加大教學經費的投入力度；高校也應該打破傳統教學領域的壁壘，積極引入前沿的人工智能軟件與人才并應用到教學實踐中，以真正實現人機協同，完成教學效果的優化。

（作者單位蘇州大學傳媒學院）

本文系江蘇省高校哲學社會科學研究一般項目“前沿科技爭議性內容傳播框架的設置機制研究”（項目編號：2021SJA1341）的階段性研究成果。

參考文獻

[1]張夢，陳昌鳳．智媒研究綜述：人工智能在新聞業中的應用及其倫理反思[J]．全球傳媒學刊，2021（01）.

[2]曹培杰．人工智能教育變革的三重境界[J]．教育研究，2020（02）.

【編輯：錢爾赫】