数智赋能高校课堂教学模式改革研究

高晓萍

版次:5  2026年05月06日

在数字化教育时代,数智技术的应用给高校课堂教学质量提升带来新的机遇,可解决以往教学方式单一、教学缺乏针对性等问题。本文紧扣数智技术与教育融合趋势,从立体化和智能化教学环境建设、人机协同教学模式创新、伴随式智能评价体系建立、智能生成教学资源升级四个方面进行分析和阐述,以期能够为推进高校教育数字化、提高人才培养质量提供借鉴。

其一,构建立体化智能教学场域,打通物理与虚拟空间壁垒。高校推进教学数智化转型升级,首要任务是完成教学环境的智能化改造,构建物理空间与虚拟空间深度融合的教学场域。在物理空间改造方面,需重点建设配备物联网感知装置、高速稳定网络及各类智能化终端设备的智慧教室,通过无感化、多模态采集技术,实时捕捉教学过程中师生的互动行为、语音、表情等数据,为后续个性化教学和精准评价提供支撑。例如,北京理工大学打造的“云栖”虚实融合智慧实践平台,巧妙借助VR/AR技术,有效解决了传统实验课危险性高、设备成本高、难以大规模开展等问题。在此基础上,打破校内部门数据壁垒,在教务处、学工部、教学资源库等相关部门之间搭建统一的数据中枢,对各类教学相关数据进行标准化的格式化处理,并同步上传至云端实现共享。同时,部署一体化教学云平台与AI中台,为上层各类智能教学应用提供标准化的数据接口与充足的算力服务,此种协同架构构成了智能教育新型基础设施的核心,实现了教育资源的动态调度与智能分发,为高校课堂教学模式的深度变革筑牢坚实的技术与空间根基,助力教学效率与质量双提升。

其二,打造人机协同教学模式,打破传统群体同步教学的局限。教学流程的创新是数智赋能高校课堂改革的核心抓手,关键在于构建“数据感知—智能调度”的人机协同教学模式,打破传统群体同步教学的局限,实现“一人一案”的个性化适配。课前,教师可以利用学科知识图谱预评估学生的学习情况,准确把握学生的知识盲区和学习诉求,并在课堂上进行精确授课。授课过程中,借助智能课堂分析系统,获取学生在课堂上的发言、答题状况及互动次数等行为信息,教师得以实时分析判断学生的思想特点及知识点缺失的部分,并做出相应的教学任务和资源排序,以满足课堂教学的实际需要。同时,基于生成式AI,融合VR/AR、数字孪生及AI叙述技术等手段,营造沉浸感、互动性课堂环境,根据授课目的和时事热点即时生成直观模拟案例、多层级问题链等内容,使书本中僵化文字变成活灵活现的教学资源。此外,利用智能体(如AI虚拟导师、AI学习伙伴)与学生进行沟通交流,开展探究型、讨论型的高阶次活动,从而激发学生积极思维能力以及合作精神。

其三,建立伴随式智能评价体系,破解教学与评价脱节难题。建立科学合理的考核评价机制是促进教育教学变革落实见效的重要保证,需要以前期搭建的数字化教学平台为基础,构建伴随式智能化考评系统,做到教、学、考一体化及时反馈。在信息收集方面,采用视频分析、语音识别、表情识别、智能终端人机交互日志等手段,对学生听课专注程度、参与积极性、情绪变化情况、合作效率,以及教师授课方式、言语表述、教案设计等内容进行全面采集工作,保证所获取的信息真实有效。例如,广州城市职业学院的AI智能诊断系统,累计捕捉教学行为数据超10万条,为精准评价提供了坚实的海量数据支撑。在数据分析及评估环节,需要建立以知识图谱和核心素养模型为基础的智能化分析体系,系统收集过程性数据,并据此形成直观的学生学习画像和教师教学画像,以了解学生的知识掌握情况,并监测其批判性思维、合作精神以及创新意识等高阶素养的发展变化。最终,教师需结合对学生的评估诊断结果,为每位学生推荐有针对性的学习资料,解决传统考评和教学提升“两股绳”问题。

其四,创新教学资源供给模式,满足个性化教学需求。因教师的时间、精力及教学能力等方面的限制,教学资源开发存在种类少、形式单一、缺乏针对性等问题,很难适应个性化教学要求。数字智能技术的应用,是提升教学资源利用率的有效手段。通过生成式AI,教师可针对不同学生的知识薄弱点、兴趣偏好、学习进展等情况,批量化生产出不同难度等级的练习题、个性化教案、扩展阅读资料,甚至讲解视频和文稿等。例如,部分教师借助AI技术,为不同层次的学生布置差异化的练习题,既照顾了优等生,也顾及了学困生,使课堂教学由原来的“千篇一律”转变为现在的“因材施教”,真正实现因人而异的教学流程。更深层次的资源升级,是建立以知识图谱为基础的模块化和智慧化的资源组织系统,面向大量教学资源实施语义解析、深度链接,以及归类汇总等操作,形成持续更新的学科知识图谱。教师在设计教学路径或对整个体系进行个性化推送的过程中,可以根据知识图谱的关系,自动搜索、挑选并排序组合恰当的资源模块,以形成满足不同学生需求的“资源包”。此外,构建虚拟仿真实验、数字资产(如3D模型、虚拟环境等)协同共建共享平台,发动师生共同开展资源开发工作,使课程内容朝着开放性、伸缩性和发展性的生态化方向演变,最终形成能够自我优化、持续生长的智能教学内容供给新模式。

(作者单位:南宁理工学院)