《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》明确提出，促进人工智能助力教育模式变革。当前，人工智能快速发展，正在赋能千行百业、深度融入人们的生产生活。在教育领域，人工智能正在改变教育的底层逻辑和样态。高校作为教育、科技、人才的关键交汇点，应充分发挥人工智能的技术优势，深入推动教育模式改革，打造战略引领力量，助力教育强国建设。
丰富教学场景，重塑视听生态
传统课堂教学往往以教师单向阐释为主，教学形式较为单一，学生参与度有限。人工智能凭借其强大的多模态生成能力，能够将文本、图像、音频、视频等元素深度融合，构建生动立体的教学场景，显著提升教学的沉浸感与吸引力。这种多模态融合的教学场景不仅丰富了知识表达形式，更契合了不同学习者的认知规律与个性化需求。例如，在文学课程中，教师可借助AI生成与古诗词意境相匹配的视觉画面与配乐，将抽象的文字描述转化为直观的感官体验，帮助学生深入理解作品的情感与意境。同样，在理工科课程中，人工智能能够快速生成复杂的实验场景与数据可视化图表，将抽象概念形象化，使学生更易于理解和记忆。人工智能正在打破传统课堂的时空与媒介限制，通过丰富教学场景，让知识从平面走向立体，从抽象走向直观，为学生提供更丰富、更立体的学习体验。当然，不能让机器代替教师，应采取局部嵌入、适时介入的方式引入人工智能，弥补传统课堂的不足。
加强教学互动，激活深度对话
高校教学具有多维立体的目标定位，在知识理解与识记的基础性环节之上，必须致力于培养大学生面对复杂问题时的深度思考能力，以及面向未来发展的开拓性创新思维。教学互动能促进师生、生生间的讨论与思维碰撞，培养学生批判性思维、问题解决能力和创新意识。传统课堂由于时间与规模的限制，师生互动往往难以做到个性化和精准化。人工智能的引入，将为构建“师—生—机”三元互动协同的教学模式提供可能，通过智能助教、虚拟实验等多元形式，极大拓展互动的维度与深度。一是学生个体与人工智能互动。通过大模型训练，把同课程相关的问题置入信息库，夯实问题识别与回应的大数据基础，然后通过人工智能，训练并提升问题识别与问题解决的精准性，促进在重点与难点问题上人机对话，实现自主学习。二是学生分组同人工智能互动。如果学生个体人机互动重在解决班级教学中因材施教难题，对于分组讨论而言，则便于学生聚焦某个主题，通过集体讨论与思维碰撞，进一步激活学生思维。三是教师和学生同人工智能互动。当师生之间围绕某个问题进行研讨时，可以及时借助人工智能加入到问题讨论中，提供更为充分的学术咨询，推动问题探究走向深入，启迪并激发学生的高阶思维与创新意识。
强化以智润心，突出价值引领
高校教育不仅是知识的传授，更是价值观的塑造与人格的养成。培养什么人，是教育的首要问题。习近平总书记强调，我们的教育绝不能培养社会主义破坏者和掘墓人，绝不能培养出一些“长着中国脸，不是中国心，没有中国情，缺少中国味”的人！目前，人工智能深度融入教育，如何通过数智手段提升价值引领的实效，是当下高校教学改革面临的时代课题。人工智能在这一领域展现出独特的潜力，可通过个性化、场景化的方式破解传统课堂教学“大水漫灌”的痛点，引导学生坚定理想信念，厚植家国情怀，培养其健全的人格与良好的社会适应能力。教师应合理设计人工智能使用情景，使价值教育不再停留于枯燥的说教，而是变成学生可感知、可参与、可创造的过程，提升教育的实效性。例如，高校可探索将思政教育与人工智能相结合，将书本上的教学内容改编为漫画、视频等，以鲜活的场景和故事满足学生视觉化的认知偏好，让学生在互动体验中自然而然地受到思想启迪和价值引领；利用人工智能模拟复杂的社会情境和人际交往场景，为学生提供一个安全、可反复练习的“虚拟社交环境”，培养学生面对未来职业生活、家庭生活、社会生活时，正确对待福与祸、得与失、进与退等人生课题。同时，也要认识到技术是手段而非目的。我们既要充分利用人工智能的强大功能，也要坚守教育的价值本位，防范技术可能带来的风险，确保技术应用始终服务于立德树人的根本任务。
完善教学评价，提高育人实效
教学评价是教学质量的生命线，是保障教学目标实现的重要环节。然而，传统的教学评价往往依赖于教师的主观经验和有限的课堂观察，评价方式较为单一，难以及时、全面地反映教学的真实情况。人工智能的引入，为完善教学评价提供了可能，有助于推动教学评价从经验判断向数据驱动的精准决策跃升。首先，人工智能能够对教学全过程进行多维度的数据采集与分析，实现对学生学习状态的精准画像与动态监测。例如，通过智慧录播教室采集课堂视频，全面评估学生的学习状态与参与度，为教学督导和质量监控提供客观数据支持。同时，人工智能可对学生的在线学习行为、作业完成情况、测验成绩等进行深度挖掘，为教师提供关于学生知识掌握、学习习惯、兴趣特长等方面的详细分析。基于这些真实的记录与评估，教师可以自我观测与主动反思，不断提高教学水平。其次，推动教学评价从单一的终结性评价，向过程性与增值性评价相结合的综合评价转型。传统评价往往以期末考试等结果性指标为主，难以全面反映学生的真实能力与成长过程。人工智能可以精确记录学生在项目式学习、实践活动、在线讨论等过程中的表现，结合智能评估工具，对学生的批判性思维、创新能力、协作能力等进行量化评估。最后，人工智能可以为教学管理提供科学依据。通过对海量教学数据的分析，帮助管理者从宏观层面把握教学运行状况，发现潜在问题，优化资源配置。基于教学质量分析报告，可以帮助学校制定针对性的教学改革方案和师资培训计划，全面提升教学质量与管理效能，有效推进新时代高等教育治理体系和治理能力现代化。
（作者系安徽科技工程大学党委书记）