人工智能技術(shù)支撐下高校教學(xué)管理改革探究

李曉烽

（福建商學(xué)院教務(wù)處，福州 350012）

人工智能技術(shù)能夠分析處理高校教學(xué)大數(shù)據(jù)，借助算法建立模型，預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，推薦符合學(xué)生個(gè)人特點(diǎn)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，擬合復(fù)雜的教學(xué)問(wèn)題，并量化評(píng)價(jià)教學(xué)過(guò)程，進(jìn)而為高等院校革新教學(xué)管理方法創(chuàng)造多元化的路徑。文章針對(duì)以上情況開(kāi)展探索和歸納，以期拓展高等教育的發(fā)展空間。

1 基于人工智能技術(shù)的高校教學(xué)管理模式特征

1.1 以教學(xué)管理大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力

人工智能具有五大核心技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人技術(shù)以及生物識(shí)別技術(shù)，其適用場(chǎng)景各不相同，但都以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力。以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，其在高校教學(xué)管理中的應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)為自定義教學(xué)管理流程、評(píng)估教學(xué)過(guò)程、評(píng)價(jià)學(xué)生表現(xiàn)、優(yōu)化入學(xué)管理等。機(jī)器學(xué)習(xí)利用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法模型，待模型成熟后，再用于分析新數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)某種趨勢(shì)，形成預(yù)測(cè)結(jié)果。通常隨著數(shù)據(jù)處理規(guī)模的增加，機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型的預(yù)測(cè)效果也會(huì)逐步提升，人工智能中的其他技術(shù)具有類(lèi)似的特點(diǎn)[1]。可見(jiàn)，高校教學(xué)管理大數(shù)據(jù)能夠驅(qū)動(dòng)人工智能技術(shù)，使其服務(wù)于教學(xué)管理工作。

1.2 以算法模型為決策邏輯

人工智能的核心決策邏輯為底層的算法模型，其本質(zhì)為處理特定問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序指令，作用方式包括邏輯推理和數(shù)值運(yùn)算，原始數(shù)據(jù)輸入算法模型，經(jīng)處理后輸出結(jié)果。如國(guó)內(nèi)某高等院校的智慧教室設(shè)計(jì)了智能考勤系統(tǒng)，依托計(jì)算機(jī)視覺(jué)，由部署在教室前方的攝像頭采集學(xué)生圖像，通過(guò)人臉識(shí)別算法自動(dòng)判斷在冊(cè)學(xué)生是否曠課，其處理邏輯為獲取圖像數(shù)據(jù)→人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位→人臉矯正對(duì)齊→活體檢測(cè)→人臉特征提取→特征值對(duì)比→輸出識(shí)別結(jié)果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于構(gòu)建人臉識(shí)別的算法模型，因此，基于人工智能技術(shù)的高校教學(xué)管理系統(tǒng)以算法模型為決策邏輯。

2 基于人工智能技術(shù)的高校教學(xué)管理改革

2.1 高校教學(xué)管理環(huán)境改革

人工智能技術(shù)依托于特定的網(wǎng)絡(luò)信息化環(huán)境，高等院校應(yīng)根據(jù)其實(shí)現(xiàn)原理，改革傳統(tǒng)的辦公及教學(xué)環(huán)境，配置軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施，為人工智能在教學(xué)管理中的應(yīng)用創(chuàng)造條件。教學(xué)環(huán)境改革的重點(diǎn)包括以下四個(gè)方面。

2.1.1 數(shù)據(jù)采集終端 數(shù)據(jù)采集終端用于獲取訓(xùn)練、檢驗(yàn)人工智能算法模型的各類(lèi)大數(shù)據(jù)，終端類(lèi)型與人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景密切相關(guān)。從數(shù)據(jù)類(lèi)型的角度出發(fā)，常見(jiàn)的人工智能數(shù)據(jù)采集終端有兩種。一是影像采集終端。影像數(shù)據(jù)在高校AI點(diǎn)名、課堂教學(xué)效果評(píng)價(jià)、智慧監(jiān)考、智慧閱卷中發(fā)揮著重要作用。以課堂教學(xué)評(píng)價(jià)為例，傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法難以建立量化的指標(biāo)，學(xué)生的專(zhuān)注度、課堂互動(dòng)性、疲勞度、對(duì)課程內(nèi)容的接受度均不能獲得可靠的數(shù)據(jù)支撐。但在人工智能時(shí)代，算法模型能夠從課堂影像資料中提取特征信息，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。學(xué)生的面部表情、身體姿態(tài)、視線(xiàn)為算法提供了判斷依據(jù)。引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的智慧教室通常要部署全景攝像頭，用于采集教師和學(xué)生的課堂影像原始資料，并且攝像頭也是課堂錄播的必要設(shè)備[2]。二是聲音采集和播放終端。高等院校的公共基礎(chǔ)課和選修課多采用大班教學(xué)制，一堂課的參與學(xué)生可達(dá)到數(shù)百人，授課場(chǎng)所以空間較大的階梯教室為主，因而容易出現(xiàn)聲學(xué)信號(hào)分布不均的問(wèn)題，影響部分學(xué)生的聽(tīng)課效果。在智慧教室中可部署電聲采集終端，運(yùn)用人工智能算法優(yōu)化聲學(xué)信號(hào)，調(diào)整不同方位的聲學(xué)效果。如國(guó)內(nèi)某高等院校投入使用的“聲音大腦”以麥克風(fēng)陣列、音箱、無(wú)線(xiàn)麥、桌面麥為聲音終端，在軟件層面設(shè)計(jì)了聲環(huán)境檢測(cè)、數(shù)據(jù)分析、設(shè)備自適應(yīng)調(diào)節(jié)等功能，有效地改善了教室內(nèi)的聲學(xué)分布。

2.1.2 通信網(wǎng)絡(luò) 由于人工智能以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力，其分析處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型涵蓋了視頻、語(yǔ)音、圖片、文字、數(shù)值，數(shù)據(jù)體量較傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)成倍增加。為保證人工智能應(yīng)用的穩(wěn)定性，高校應(yīng)提升網(wǎng)絡(luò)通信速度。根據(jù)《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011—2020年）》的相關(guān)要求，高校的網(wǎng)絡(luò)帶寬需提升至1 Gbps以上。工業(yè)和信息化部于2021年發(fā)布的《關(guān)于提高高等學(xué)校網(wǎng)絡(luò)管理和服務(wù)質(zhì)量的通知》，其中要求逐步擴(kuò)大5G信號(hào)對(duì)高校的覆蓋，5G的理論峰值傳輸速率可達(dá)到10 Gbps，能夠?yàn)楦咝Ｈ斯ぶ悄軕?yīng)用提供穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)傳輸服務(wù)。

2.1.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng) 伴隨大數(shù)據(jù)和人工智能在高校教學(xué)管理中的應(yīng)用，軟件系統(tǒng)和應(yīng)用服務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)模、響應(yīng)速度、數(shù)據(jù)安全的要求逐步提高。當(dāng)前，云存儲(chǔ)是高校主流的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，具體可分為私有云、公有云以及混合云。科研型高校為保證數(shù)據(jù)安全性，多采用私有云，其優(yōu)點(diǎn)為高等院校自主運(yùn)維服務(wù)器，缺點(diǎn)為部署周期長(zhǎng)、搭建及維護(hù)成本高。公有云由商業(yè)化公司提供云存儲(chǔ)服務(wù)器，用戶(hù)無(wú)需購(gòu)買(mǎi)和運(yùn)維硬件設(shè)備，但缺點(diǎn)為數(shù)據(jù)安全性相對(duì)較低。混合云兼顧公有云和私有云的優(yōu)點(diǎn)，用戶(hù)的重要數(shù)據(jù)以本地化方式存儲(chǔ)，敏感性較低的應(yīng)用服務(wù)部署在公有云服務(wù)器上，有利于降低高校的云存儲(chǔ)使用成本，同時(shí)滿(mǎn)足安全性要求。混合云在高校教學(xué)管理中具有更大的發(fā)展前景。

2.1.4 教學(xué)管理應(yīng)用軟件 人工智能主要用作各類(lèi)應(yīng)用和服務(wù)的底層處理邏輯，高校的教學(xué)管理人員和學(xué)生需通過(guò)軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。因此，開(kāi)發(fā)必要的應(yīng)用軟件是高校教學(xué)管理環(huán)境的改革重點(diǎn)。目前較為成熟的通用高校教學(xué)軟件平臺(tái)包括雨課堂、騰訊會(huì)議、騰訊科研云、超星學(xué)習(xí)通等。以騰訊的科研云為例，其中主要提供AI、物聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)支持，已經(jīng)與國(guó)內(nèi)部分重點(diǎn)高校建立了合作關(guān)系。再如，清華大學(xué)和學(xué)堂在線(xiàn)共同研發(fā)的雨課堂為高校教學(xué)管理提供課前—課中—課后全流程服務(wù)，該平臺(tái)借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)評(píng)估學(xué)生的日常學(xué)習(xí)表現(xiàn)、發(fā)出預(yù)警信息。部分高校技術(shù)能力較強(qiáng)，自行開(kāi)發(fā)適用于本校的人工智能教學(xué)管理軟件平臺(tái)，浙江大學(xué)投入應(yīng)用的“智慧教室3.0”系統(tǒng)集成了云電腦、同步課堂、聲音大腦，依靠算法模型改進(jìn)課堂環(huán)境。在線(xiàn)上教學(xué)方面，該校推出了一站式智能教學(xué)平臺(tái)，具備用戶(hù)畫(huà)像、預(yù)測(cè)分析、精準(zhǔn)推薦、決策支撐四項(xiàng)智慧功能。平臺(tái)于2020年上線(xiàn)，教學(xué)效果顯示，在計(jì)算機(jī)學(xué)院人工智能課程的教學(xué)中，238名學(xué)生的通過(guò)率從2019年的95%上升至2020年的98%，80分以上學(xué)生占比從82%提升至93%，不及格學(xué)生的占比從5%下降到2%。

2.2 高校教學(xué)管理模式改革

人工智能技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)的教學(xué)管理模式進(jìn)行了全方位的革新，形成了各種新型教學(xué)路徑，師生角色、教學(xué)過(guò)程、評(píng)價(jià)方式等均發(fā)生了變化，主要有以下三種融合了人工智能技術(shù)的新型教學(xué)管理模式。

2.2.1 融合人工智能技術(shù)的個(gè)性化教學(xué)模式 該教學(xué)模式的實(shí)現(xiàn)方法包括三個(gè)層面，分別為技術(shù)支持、學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)活動(dòng)，如圖1所示。在技術(shù)層面需借助教學(xué)大數(shù)據(jù)建立學(xué)習(xí)任務(wù)模型，利用推薦算法向?qū)W生推送個(gè)性化的學(xué)習(xí)方法和學(xué)習(xí)資源，形成符合學(xué)生個(gè)人特點(diǎn)的電子檔案。其中運(yùn)用到的人工智能技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等，相關(guān)算法從學(xué)生的個(gè)人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中提取特征信息、構(gòu)建“學(xué)生畫(huà)像”，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和認(rèn)知特點(diǎn)，進(jìn)而對(duì)新的學(xué)習(xí)任務(wù)作出預(yù)測(cè)[3]。融合人工智能技術(shù)之后，學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)活動(dòng)呈現(xiàn)出個(gè)性化特征。

圖1 融合人工智能技術(shù)的個(gè)性化教學(xué)模式

2.2.2 融合人工智能技術(shù)的情境化教學(xué)模式 高等院校的部分專(zhuān)業(yè)對(duì)教學(xué)情境具有較高的要求，典型的如外語(yǔ)類(lèi)專(zhuān)業(yè)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、醫(yī)學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)，人工智能技術(shù)有利于創(chuàng)設(shè)貼近現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜情境，形成有效的情境化教學(xué)模式，其實(shí)現(xiàn)方法如下：（1）由設(shè)計(jì)者確定真實(shí)問(wèn)題的情境表述，設(shè)置情境化課題。（2）針對(duì)問(wèn)題情境開(kāi)展學(xué)情診斷，以情境化的方式提出問(wèn)題。（3）分析教學(xué)管理大數(shù)據(jù)，區(qū)分情境角色，形成角色任務(wù)分工。（4）提供情境化的認(rèn)知工具，支持虛擬仿真。當(dāng)前，VR技術(shù)（虛擬現(xiàn)實(shí)）、AR技術(shù)（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）、MR技術(shù)（混合現(xiàn)實(shí)）逐漸應(yīng)用于高校情境化教學(xué)。VR、AR、MR等技術(shù)的發(fā)展與人工智能存在緊密的聯(lián)系，AI能夠?qū)崿F(xiàn)虛擬對(duì)象智能化、交互方式智能化、虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容研發(fā)智能化，從而促進(jìn)高校情境教學(xué)[4]。（5）通過(guò)多元化評(píng)價(jià)活動(dòng)進(jìn)行教學(xué)反思和交流互動(dòng)。（6）收集情境教學(xué)的大數(shù)據(jù)，為改進(jìn)教學(xué)方法提供依據(jù)。

2.2.3 融合人工智能技術(shù)的混合式教學(xué)模式 以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，高等院校在教學(xué)管理中可便捷地開(kāi)展線(xiàn)上線(xiàn)下混合式教學(xué)，同時(shí)將翻轉(zhuǎn)課堂融入教學(xué)模式中，從而改變傳統(tǒng)教學(xué)模式下的師生角色。學(xué)生在線(xiàn)下階段自主學(xué)習(xí)教師指定的內(nèi)容或者系統(tǒng)推送的內(nèi)容，在課堂階段開(kāi)展合作學(xué)習(xí)或者自主探究，在課后階段進(jìn)行高階的拓展訓(xùn)練。人工智能技術(shù)用于自動(dòng)推薦教學(xué)內(nèi)容，構(gòu)建課前、課中、課后深度學(xué)習(xí)模式。如華南農(nóng)業(yè)大學(xué)利用華為全棧AI開(kāi)展人工智能技術(shù)智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用導(dǎo)論課程教學(xué)，在中國(guó)大學(xué)慕課的基礎(chǔ)上建立了線(xiàn)上線(xiàn)下混合式教學(xué)模式，其線(xiàn)上部分提供課前預(yù)習(xí)、線(xiàn)上討論、線(xiàn)上作業(yè)、線(xiàn)上考試四項(xiàng)功能，線(xiàn)下授課部分涵蓋知識(shí)體系、教師答疑、課堂互動(dòng)。

2.3 高校教學(xué)評(píng)價(jià)改革

傳統(tǒng)的高校課堂教學(xué)效果評(píng)價(jià)包括過(guò)程評(píng)價(jià)和結(jié)果評(píng)價(jià)兩部分，前者主要采用督導(dǎo)評(píng)價(jià)、同行評(píng)價(jià)、學(xué)生評(píng)價(jià)，后者通過(guò)客觀的考試成績(jī)進(jìn)行量化評(píng)價(jià)。過(guò)程評(píng)價(jià)中大多以教師和學(xué)生的直觀感受為判斷依據(jù)，缺乏可靠的數(shù)據(jù)支撐，因而其評(píng)價(jià)結(jié)果具有一定的主觀性。將人工智能技術(shù)引入教學(xué)管理工作后，評(píng)價(jià)方式的客觀性將顯著提升。

2.3.1 人臉及表情識(shí)別技術(shù) 教師和學(xué)生的面部表情承載著豐富的情感及態(tài)度信息，通過(guò)面部表情能夠判斷學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的專(zhuān)注度、喜愛(ài)程度、接受程度。部署在智慧教室中的視頻采集終端實(shí)時(shí)抓拍師生的面部表情信息，從而收集相關(guān)的數(shù)據(jù)源。然后由人工智能技術(shù)建立算法模型，從視頻和圖片中提取師生的面部特征信息，利用算法模型檢驗(yàn)特征值，從而判斷學(xué)生當(dāng)前的情感態(tài)度。國(guó)內(nèi)研究人員對(duì)人的嘴唇、鼻子、眼睛、眉毛、面部輪廓建立了68個(gè)特征點(diǎn)，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成人臉及面部表情識(shí)別模型，人工智能中的圖像識(shí)別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)在這一過(guò)程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。以課堂視頻和圖片資料為分析對(duì)象，統(tǒng)計(jì)學(xué)生在不同時(shí)段的聽(tīng)課狀態(tài)，分為傾聽(tīng)、疑惑、理解、抗拒、不屑等態(tài)度，從而以量化的指標(biāo)評(píng)價(jià)授課效果。人臉及表情識(shí)別技術(shù)的核心模塊主要有兩個(gè)：一是人臉檢測(cè)模塊。人臉檢測(cè)相關(guān)的算法模型較為豐富，其底層邏輯包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類(lèi)器、圖像特征、模型可變參數(shù)等。該模塊的主要作用是從教學(xué)圖像中準(zhǔn)確地定位和識(shí)別人臉區(qū)域，為后續(xù)的表情識(shí)別創(chuàng)造條件。二是表情識(shí)別模塊。該模塊以人臉檢測(cè)的結(jié)果為分析處理的對(duì)象，將學(xué)生的心理狀態(tài)分為積極和消極兩種，積極心理對(duì)應(yīng)的表情狀態(tài)為理解、微笑、疑惑、傾聽(tīng)等，表明學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容保持良好的專(zhuān)注度。消極心態(tài)包括抗拒、不屑、無(wú)反應(yīng)等，表明學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容缺乏興趣。具體的識(shí)別路徑為確定人臉窗口尺寸、標(biāo)定人臉特征點(diǎn)、提取面部HOG特征、訓(xùn)練和檢驗(yàn)識(shí)別模型。

2.3.2 視線(xiàn)追蹤技術(shù) 視線(xiàn)反映出學(xué)生在線(xiàn)上線(xiàn)下學(xué)習(xí)時(shí)的實(shí)際關(guān)注區(qū)域和關(guān)注時(shí)長(zhǎng)，可作為評(píng)價(jià)教學(xué)過(guò)程的重要依據(jù)。視線(xiàn)追蹤技術(shù)依托于人工智能和硬件設(shè)備，能夠準(zhǔn)確掌握學(xué)生的視線(xiàn)方向和落點(diǎn)。視線(xiàn)追蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理主要包括以下幾方面：一是確定眼動(dòng)指標(biāo)。眼睛的基本動(dòng)作包括注視、眨眼、上下翻動(dòng)、左右平掃等，教學(xué)評(píng)價(jià)的主要依據(jù)為學(xué)生對(duì)教學(xué)內(nèi)容的關(guān)注情況，據(jù)此建立的眼動(dòng)指標(biāo)涵蓋注視方向、注視總時(shí)長(zhǎng)、注視次數(shù)、平均注視時(shí)長(zhǎng)。以注視總時(shí)長(zhǎng)為例，學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的關(guān)注時(shí)間越久，表明課程內(nèi)容的吸引力越強(qiáng)。因此，眼動(dòng)指標(biāo)有利于量化教學(xué)過(guò)程評(píng)價(jià)方式。二是采集眼動(dòng)數(shù)據(jù)。眼動(dòng)儀是采集學(xué)生眼動(dòng)數(shù)據(jù)的常用設(shè)備，此類(lèi)儀器在基礎(chǔ)心理學(xué)研究中發(fā)揮著重要的作用，由硬件和軟件兩部分組成。在視線(xiàn)追蹤技術(shù)中可利用眼動(dòng)儀采集大量的學(xué)生眼動(dòng)數(shù)據(jù)源，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理，以便訓(xùn)練和檢驗(yàn)算法模型[5]。除此之外，將攝像頭拍攝的視頻、照片作為素材，利用人工智能算法分析圖像中的眼睛動(dòng)態(tài)，亦能達(dá)到獲取眼動(dòng)數(shù)據(jù)的目的。三是關(guān)注區(qū)域分析。在獲取眼動(dòng)數(shù)據(jù)之后，利用算法構(gòu)建學(xué)生視線(xiàn)熱點(diǎn)圖，鎖定集中關(guān)注的區(qū)域。熱點(diǎn)區(qū)域的判斷依據(jù)為AOI關(guān)注度，其含義為AOI區(qū)域的關(guān)注時(shí)間與總關(guān)注時(shí)間的比值。

在高等院校的教學(xué)評(píng)價(jià)中可借助視線(xiàn)追蹤技術(shù)研究不同內(nèi)容呈現(xiàn)方式、不同空間位置對(duì)學(xué)生關(guān)注區(qū)域的影響。如國(guó)內(nèi)某高校利用該技術(shù)對(duì)比研究了手機(jī)屏幕、傳統(tǒng)板書(shū)以及計(jì)算機(jī)屏幕對(duì)學(xué)生AOI的影響，觀察對(duì)象為20人，學(xué)生的手機(jī)屏幕平均AOI關(guān)注度為0.489 5，計(jì)算機(jī)屏幕平均AOI關(guān)注度為0.697 7，傳統(tǒng)板書(shū)平均AOI關(guān)注度為0.199。說(shuō)明這三種呈現(xiàn)方式對(duì)學(xué)生的吸引力存在較大的差異，當(dāng)內(nèi)容呈現(xiàn)方式為電腦屏幕時(shí)，學(xué)生的關(guān)注度最高。

2.4 課程教學(xué)方法改革

人工智能技術(shù)是分析問(wèn)題、處理問(wèn)題的重要工具，有助于促進(jìn)高校專(zhuān)業(yè)課和公共基礎(chǔ)課的教學(xué)技術(shù)發(fā)展，為教師和學(xué)生創(chuàng)造模擬復(fù)雜、抽象問(wèn)題的途徑。與此同時(shí)，人工智能本身也是當(dāng)前的熱點(diǎn)學(xué)科，其發(fā)展速度較快，需借助統(tǒng)計(jì)學(xué)、函數(shù)、解析幾何等數(shù)學(xué)知識(shí)推進(jìn)算法研究。

2.4.1 借助人工智能技術(shù)改革課程教學(xué)方法 在教學(xué)方法層面，人工智能技術(shù)的價(jià)值體現(xiàn)為模擬分析特定問(wèn)題、構(gòu)建仿真實(shí)訓(xùn)平臺(tái)等。如在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，AI能夠輔助完成藥物挖掘，提升藥物研發(fā)的效率，降低藥物研發(fā)的成本。人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像學(xué)中能夠輔助和代替醫(yī)生查閱CT膠片。相關(guān)的教學(xué)方法已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)的重要研究方向，并取得了一定的研究成果。

2.4.2 借助人工智能技術(shù)開(kāi)展學(xué)科交叉 高校內(nèi)大量的理工科專(zhuān)業(yè)都建立在數(shù)據(jù)實(shí)證的基礎(chǔ)上，人工智能擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和計(jì)算能力，基于人工智能開(kāi)展學(xué)科交叉逐漸成為重要的教學(xué)改革方向。如國(guó)內(nèi)某高校整合了量子感知與智能計(jì)算，實(shí)現(xiàn)AI與量子科學(xué)的交叉。智能AR、智能VR則是將AI與AR、VR進(jìn)行交叉的新型學(xué)科發(fā)展方向。

2.5 基于人工智能技術(shù)改革高校師生的能力素質(zhì)要求

《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于全面深化新時(shí)代教師隊(duì)伍建設(shè)改革的意見(jiàn)》《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》分別指出應(yīng)該全面提升教師和學(xué)生的信息化素養(yǎng)，人工智能技術(shù)下的高校教學(xué)管理環(huán)境對(duì)師生的能力素質(zhì)產(chǎn)生了較高的要求。

2.5.1 人工智能技術(shù)強(qiáng)調(diào)教師的數(shù)據(jù)分析能力 高等院校專(zhuān)業(yè)門(mén)類(lèi)豐富，不同院系和專(zhuān)業(yè)的教師在信息化應(yīng)用能力、數(shù)據(jù)分析能力方面存在較大的差異，文史哲法類(lèi)專(zhuān)業(yè)的任課教師對(duì)信息化工具的應(yīng)用相對(duì)較少，數(shù)據(jù)分析能力較為匱乏。大數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的驅(qū)動(dòng)力，如果人工智能成為高校的常態(tài)化教學(xué)管理工具，那么相關(guān)軟件平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)性將顯著提升。對(duì)于教師而言，日常教學(xué)的重要工作之一為收集各類(lèi)教學(xué)大數(shù)據(jù)，并借助人工智能平臺(tái)開(kāi)展分析，根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果判斷當(dāng)前的教學(xué)情況。因此，在人工智能時(shí)代，高校教師新增了數(shù)據(jù)分析者的角色，高校教師在人工智能時(shí)代應(yīng)全面提升自身的數(shù)據(jù)分析能力，加快信息化素質(zhì)建設(shè)。

2.5.2 人工智能技術(shù)強(qiáng)調(diào)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力 國(guó)家教育信息化改革的重點(diǎn)之一是實(shí)現(xiàn)“個(gè)性化學(xué)習(xí)空間人人通”。高等院校的日常教學(xué)以線(xiàn)下課堂為主，人工智能技術(shù)及平臺(tái)主要作為分析學(xué)情、推薦自主學(xué)習(xí)內(nèi)容、改變教學(xué)模式的工具，承載著為學(xué)生營(yíng)造個(gè)性化學(xué)習(xí)空間的重要功能。例如，在打造教育信息化“三通兩平臺(tái)”的背景下，“國(guó)家高等教育智慧教育平臺(tái)”成功上線(xiàn)，匯集了數(shù)萬(wàn)門(mén)優(yōu)秀課程，為廣大高校學(xué)生提供了豐富的自主學(xué)習(xí)資源。高校學(xué)生在人工智能背景下應(yīng)樹(shù)立自主學(xué)習(xí)的意識(shí)，具備運(yùn)用信息化工具開(kāi)展自主學(xué)習(xí)的能力，從而全面融入基于人工智能技術(shù)的教學(xué)管理大環(huán)境。

3 結(jié) 語(yǔ)

人工智能技術(shù)對(duì)高校教學(xué)管理的改革具有多方面的促進(jìn)作用[6]。在教學(xué)環(huán)境方面主要提升終端信息采集能力、網(wǎng)絡(luò)通信速度以及教學(xué)應(yīng)用軟件；在教學(xué)模式方面可借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué)、混合式教學(xué)、情境化教學(xué)等；在教學(xué)效果評(píng)價(jià)方面依托AI實(shí)現(xiàn)表情識(shí)別、視線(xiàn)追蹤以及其他評(píng)價(jià)技術(shù)；教師的數(shù)據(jù)分析能力和學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力是學(xué)生能力素養(yǎng)革新的重點(diǎn)；在學(xué)科建設(shè)方面可借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)學(xué)科交叉，創(chuàng)新課程教學(xué)方法。