［关键词］教诲智能化；领悟；高档教诲；伦理

我国的长远发展和人才计策，对高本色人才的需求迅速增长。
高档教诲的担当之一便是给更多的青年供应接管高档教诲的机会。
随着高档教诲的遍及，高校的生师比过高，基于对学生的过程性评价的个性化教诲、因材施教是高档教诲质量提升的寻衅。
人工智能与教诲的领悟，有助于高质量教诲体系的培植。

人工智能潮流下高档教诲面临的寻衅

对付西席而言，信息化、大数据、人工智能供应了非常丰富的平台、工具和资源，西席须要驾驭人工智能新技能的能力，但又不能勾留在驾驭的层面，技能是为教诲做事的。
用有热度的教诲去拥抱学生，不是机器可以代替的。
随着学生打仗新技能的能力不断增强，西席面对更多的学生寻衅会成为常态，西席内心就要完成角色的转换，自己不再仅仅作为知识的传授者，而要成为知足学生个性化需求的传授教化做事供应者、学生学习的陪伴者、动力的引发者、情绪的呵护者，真正成为学生“灵魂的工程师”。
在新形势下，西席须要做的更多的是投入情绪、用自己的思想和阅历去勾引学生，帮忙学天生长。

对付学生而言，人工智能改变学习模式，但并不能改变学习的终极目标。
人工智能能够降落学习者学习知识的门槛，拓宽获取知识的渠道，让学习者可以站在巨人的肩膀上去高效率学习。
但作为学习者仍要复苏的意识到人工智能只是一门技能，其充当的角色是赞助而不是代替。
学习的目标究竟还是能力的提升，人工智能能够帮助学习者解答问题，但并不能帮助学习者办理问题；问题的办理究竟是要依赖学习者自身的能力与素养。
因而，如何成为有用之才不能被技能滋扰，才应是学习的终极目标。

人工智能实质上是一种强大的工具，其在给学习者供应多样学习支持做事的同时，可能会减少学习者很多思维演习和学习体验的机会，改变其大脑构造和认知能力。
这就可能使学习者产生惰性而降落学习动力，逐渐失落去竞争能力，无法顺应飞速发展的时期潮流。
因此，学生在闇练利用人工智能赞助自身学习的同时，要永葆积极的学习动力，开展终生学习，才能与时俱进，真正被社会所须要。

末了，在面向西席和学生开展人工智能教诲时，必须要关注个中的伦理问题，以担保教诲的康健发展。
我们要充分考虑人工智能在教诲活动中所扮演的新角色，认识这些角色的不当行为可能带来的伦理风险，不主动利用角色的分外地位为个人牟利或是危害他人利益。
比如，从学生的角度出发，如果完备借助人工智能自动天生一些诸如论文、作品等更多强调原创性的成果，由于人工智能的学习模式在于从海量样本中抽取和借鉴，因此不可避免地可能产生奇妙和繁芜的知识产权和诚信等伦理问题。
再比如，从西席的角度出发，在利用教诲人工智能采集和利用学生的学习行为数据以供应传授教化支持做事的过程中，对付个中大量的学生隐私数据可能涉及个人安全伦理问题。
因此，要向师生解释其背后涉及的伦理安全风险，而这将是利用人工智能的条件。

我们还要主动理解人工智能的局限性、不愿定性及后果风险，学会在合理的场景精确利用技能，避免环境变革、外来攻击等不愿定性成分滋扰下所带来的风险问题。
比如，人工智能在助力教诲时，其背后所依赖的画像剖析技能、个性化推举技能等可能会存在一定的不可靠性而导致剖析与推举上的偏差。
作为西席，要及时帮助学生识别出不合理的内容与信息并进行过滤；而作为学生，也要尽可能具备选择适宜自身课程开展学习的能力，师生双方互助才能建立良好康健的教诲生态。

人工智能与教诲领域领悟大势所趋

近年来，随着人工智能的大力发展和运用，人工智能在教诲中的运用也越来越广泛和深入，人工智能与教诲的领悟也越来越普遍，一方面人工智能深度融入教诲，另一方面也对高档教诲提出了新的哀求，尤其是对人工智能人才培养的极大需求。

首先，人工智能无缝融入教诲。
信息化运用的一个常态便是，取代大略重复的人工事情。
在教诲领域，人工智能取代大量的重复性但并不大略的人工事情，比如出作业题和考试题、作业批改和考试剖断等。
教诲模式的固化是高档教诲中最值得关注的问题之一，高档教诲的传授教化模式从固化到僵化随意马虎导致传授教化评价指标过于单调、学习者内驱力不敷、趋向于填鸭式的传授教化，面对越来越多的学生，西席很难开展个性化教诲。
学习者追求的目标逐步不再是精益求精的科学技能、面对实际专业问题的应对能力、对自己感兴趣领域的研讨，而变成了出勤率、作业分数、考试分数和排名等考察指标。
人工智能恰好给这些问题供应了很好的办理思路和技能支撑，并办理学习环节中的一系列经典问题，包括措辞处理、推理、方案和认知建模等。

其次，人工智能对高档教诲提出了新的需求。
2017年，为了欢迎新一轮的科技革命和家当变革的寻衅，教诲部提出了“新工科”的计策行动，指明了新时期工程教诲改革的新方向。
这在一定程度上表示了教诲与技能赛跑的持续模式：技能的进步先于教诲，教诲须要根据技能的进步重新定义人才代价。
因此，在人工智能的浪潮下，新型人才应该是具有能力处理更多工具理性主义的寻衅、博精并重的复合型人才。
肩负培养人才重任的高档教诲也须要从教诲体系入手，系统地领悟人工智能，提升教诲效果。

人工智能促进高档教诲改革

人工智能作为一种通用技能，可以广泛运用于各个领域，其与教诲的领悟势不可挡。
六种在良性循环中交互的核心人工智能，包括业务数据剖析、自然措辞处理、语音识别、机器推理、打算机视觉、机器人和传感器。
随着这些技能在教诲领域的渗透与运用，将助力高档教诲改革。

1．改变传授教化生态，中央化学习者角色

人工智能的运用，已经改变了许多行业领域的家当生态，而人工智能和高档教诲的领悟将传授教化的中央拉回至“学习者”的角色。

人工智能将授予学习者更大的自主权。
传统的大学教室多采取“流水线式”的传授教化模式，学习的内容及形式由西席主导，“填鸭式”“贯注灌注式”的知识传授办法每每无法驱动学习者开展自主的思考和探究，导致学习者在传授教化中处于被动地位。
随着人工智能的发展，以慕课为代表的聪慧传授教化平台逐渐走入人们的视野。
这些智能运用借助互联网、大数据技能实现海量教诲资源的汇总，同时借助基于关键词提取、匹配等自然措辞处理技能实现针对资源内容的信息检索等功能。
这些运用及技能使学生可以自由的选择学习内容与形式，授予其极大的自主权，在很大程度上促进研讨式传授教化、学生自我探索和自我完善等多元传授教化模式的发展，从而中央化学习者在传授教化生态中的角色。

人工智能将匆匆使西席的角色转换。
现有的传授教化生态受限于资源条件，课后重复性的评阅、考察事情霸占了西席大量的精力，导致西席无法专注于教室传授教化形式的创新、传授教化质量的提升。
现有的人工智能技能可在一定程度上减轻西席的课后包袱，比如，一些打算机视觉技能对扫描得到的作业及试卷图像进行识别以完成批改和评阅，语音识别技能则可以通过会话剖析开展口试测评和发音纠正，而一些人机交互技能则可开展大略会话完成及时的答疑解惑。
这些技能背后依赖的海量数据剖析可给予学生准确的多层次辅导，再结合西席自身的传授教化履历与传授教化思想，可促进传授教化活动更加有效的开展。
整体而言，这些人工智能在减轻西席课程包袱的同时，赞助实现了传授教化质量的提升。
因而，领悟背景下的西席须要结合自身履历合理的运用这些技能，更多的将职责重心放在监督和勾引学习者上，赞助全体传授教化活动的开展。

总之，在引入人工智能后新的传授教化生态下，学习者成为传授教化的主导角色，而教诲者在传授教化过程中的定位更加侧重于成为学生的陪伴者和支持者。

2．大数据与情绪剖析，促进伴随式评价

人工智能与高档教诲的领悟，将摆脱现有面向单一数据、反馈不及时、分开传授教化场景的传授教化评价窘境，通过大数据实时处理与情绪细微感知等技能，开展传授教化全过程的剖析与及时针对性的反馈，从而推动以“促进学习者学习”为目标的动态“伴随式”评价的开展。

大数据剖析推进全过程的评价。
当前的传授教化评价每每只依据学生的作业完成情形、考试分数成绩等固定单一的数据，整体上这些数据存在以下问题：对付多次获取的成绩分数数据，难以综合把控学生的发展状况；作业、测试等阶段性数据，难以持续、动态地定位与追踪学生的学习状态。
而大数据技能的涌现，使得粒度更细、范围更广、渠道更多、频率更快、精度更高的传授教化数据得以被便捷、及时地采集。
顺应传授教化各环节的开展，可形成一条具有正向流动与反馈调度的学习数据流。
大数据剖析技能可充分整合这些数据，实现学习数据流的动态把控，即剖析动态学习数据，追踪学习过程，记录学习路径，开展全过程的诊断与评价。
因而，大数据技能与高档教诲的领悟，推动教室评价从阶段性静态评价向全过程动态评价的转变。

情绪打算关注及时有效的反馈。
现有的评价数据中，用于评价学习者教室表现的数据多呈现为学习者自我报告和西席主不雅观等级评分的形式，而用于评价西席传授教化效果的数据有很大一部分来自学生的主不雅观等级评分。
人工智能中被广泛运用的自然措辞处理技能和打算机视觉技能则可以很好地开展干系情绪剖析，通过提取笔墨中的关键词和表情举止间的细微变革图像帧，与语料库和表情库中的大量样本进行相似性比对，综合剖析可得到对应态度。
这些情绪反馈数据一方面丰富了原有的评价数据，另一方面也使得评价的结果更加有效、及时，从而推动“促进学习”的“伴随式评价”的落地实现。

3．落实因材施教，发展个性化教诲

教诲倡导因材施教，但在西席面对学生多的背景下，难以感知和剖析每个学生的学习状况，因此因材施教和个性化教诲很难落到实处。
现有的在线传授教化大多数只是空有“个性化教诲”的外衣，本色上只是把上课地点从教室搬到了手机和电脑等电子产品上，仍旧无法及时有效地关注学习者的学习情形。
而人工智能的涌现，将有很大可能办理当前这一问题。

人工智能助力学习资源的个性化。
以慕课为代表的在线教诲平台涵盖了海量的教诲数据，以往对付这些课程的选择多依赖于学习者自身，这一方面会导致信息过载下的信息迷航，另一方面也会由于课程内容不匹配而使其损失兴趣。
人工智能的广泛运用，则可使个性化学习资源成为可能。
综合学生的知识水平、兴趣爱好、学习习气和学习感情等数据信息，采取基于模式提取、聚类剖析等机器学习方法开展用户行为剖析，可实现教诲资源的过滤与推举。
因此高校教诲可借助人工智能促进学习者专业领域资源的个性化选择，开展个性化传授教化。

人工智能促进学习辅导的个性化。
人工智能机器人逐渐被运用于辅导学习者个性化学习，在及时广泛网络学习者学习数据开展行为剖析的同时，其背后所蕴含的人工智能可以根据学习者现有的学习路径，构建深度学习模型，开展资源的序列推举，实现后续学习路径的自适应方案；也可以根据学习者与习题测试的反馈，自动建模学习者的知识状态，开展知识追踪，从而实现学习者能力的自适应评估。
整体而言，自适应的学习路径方案与能力评估都会推动学习辅导的个性化。

人工智能促进教诲形式的个性化。
在人工智能的赞助下，在线教诲在未来定会成为高档教诲的主要形式，以改进高档教诲目前普遍采取的程序化现场传授教化形式灵巧性不敷的问题，从而使得学生的学习环境不局限于单一的教室，学习内容不局限于单一的课程，而是可以根据自身的个人需求和喜好等，选择适宜自己的学习资源及学习形式，实现个性化教诲。

【作者蒲菊华 熊璋，单位：北京航空航天算夜学打算机学院】

原载2021年第20期《中国高档教诲》杂志

作者：蒲菊华 熊璋