基于人工智能的敏捷式课程研发过程

白钢

传统的学科课程开发过程中，首先是建立课程研发组，推选一名资深的学科组长带领组员对某门学科的学科环境、知识体系、学生状态进行调研。其次，完成调研之后，由课研组组长进行课程大纲的设计，继而请科研组的各位教授和组员完成各个章节的编写，编写之后由课研组组长带领组员通稿。最后，对所开发的课程内容进行审核，审核完成即代表一门学科课程的研发告一段落。一般而言，基础性的重大学科课程的研究时长为8～10年，如高等数学、普通物理学等；新兴学科也需要3～5年。由此可见，传统课程开发过程的实时性较弱，尤其是面对如今的社会变化，例如，若用10年时间开发信息技术（IT）类课程，就会跟不上时代的发展与技术的更新。

传统的课程授课过程是一个松散的闭环。一方面，教师在授课过程中对课研组的反馈是松散的。例如，教师授课时，往往会针对某个知识点询问学生是否听懂——如果这个知识点难度较大，很多时候学生会给出一个不真实的反馈，学生可能觉得这个知识点太难了，赶紧混过去吧，所以反馈已听懂，此时教师可能也就过去了。这就造成课程的这一知识点讲得不详尽，科研组、教师、学生间的沟通是不真实的、非实时的，甚至是不可靠的。另一方面，课程与企业之间没有合理的衔接口。尽管在课程开发的调研阶段会对企业状态进行调研，但在完成后续的整个过程中，学校与企业并未有任何互动，这就意味着在课程体系上，授课内容与当今社会的实际状态存在一定程度的脱离。

那么，如何利用当下的先进技术改善课程的开发状态和模式呢？

第一，物联网技术的出现能对课程中的数据进行持续收集，这种收集对于课程将来的改造和提升具有重要作用。以前这种收集是靠教师在不断的授课和互动过程中进行，因此，教师的状态会对课程数据的反馈有一定程度的加工与反映，而物联网可以多维对照，对课程体系内容是否与学生紧密结合进行多角度的对比。

第二，数据湖泊提供充足的数据。“数据湖泊”概念是2016年提出来的，它是在大数据的基础上，将各种多维度的数据综合存储，成为一个数据的集散地，称之为数据湖泊，一个湖泊表面看起来汪洋一片，實际上其中还有水和其他的生物体系等。数据湖泊也是如此——大量的数据放在湖泊中，当需要其中某一样内容的时候，可以从中进行分离和提取样本，继而进行深入分析。

第三，新的互动方式为课程和学生之间的互动提供新的场景。以前，学生必须坐在课堂上听课，并在课后完成作业和练习，现如今新的云技术、交互技术等使大家可以在地铁上、在走路过程中、在饭堂排队时进行学习，并且可以将学习内容上传到云端。通过这种云传输的方式，可以将学生的学习数据提供给课程并对课程状态进行反馈。由此，在人工智能新驱动力推动下，新技术的应用可以为新的课程研发提供一种持续学习、个性化适应的状态，学习数据的收集能够为不断升级课程提供持续的数据输入驱动。另外，由于数据来自多个不同的样本，课程开发人员可以为不同的学习对象提供不同的课程体系，实现个性化应用。

基于以上几方面的新技术，课程研发的综合过程将会构建起一个新形态的闭环。课程研发人员可以从收集数据开始，基于这些数据的分析与评估进行一系列辅助性、个性化的教学。新技术的应用在个性化内容的分析与制定、课堂内容的讲解、师生课堂状态的观察与提醒、师生线上互动、课程效果的评估与改进等方面为师生创建了一个新型的学习环境，促进构建多方参与、实时监督、可即时升级的课程开发模式。

编辑 徐玲玲 校对 王昕