人工智能驱动下的自适应本科教育新模式

李鸿鹏 刘怡秀

【摘要】    随着人工智能的快速发展，教育正经历从信息时代迈向智能时代，“人工智能+教育”的研究与应用不断深入，人工智能和教育的融合创新已经成为未来教育变革的重要趋势。本文以我国发布的新时代人工智能发展与十九大会议中提出的双一流建设基本任务为指引，分别研究了本科教育为什么需要人工智能以及人工智能如何开启自适应本科教学新模式，以期能够为未来本科教育提供更加个性化、人性化以及创新化的教育模式。

【关键词】    人工智能    本科教育    个性化教育    自适应

引言：

人工智能是自动化的感知、学习、思考与决策的智慧系统。随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）时代的到来，教育正经历从信息时代迈向智能时代，时代这种时代背景与特征的转变对我国本科教育体系提出了全新的挑战。同时，我国针对新时代人工智能技术的应用提出了全新的发展规划，着重关注人才培养模式和教学方法改革措施，致力于将人工智能技术解决方案落实在教学管控的全流程内，如管理、内容建设等，确保未来本科教育体系能够得到全面革新[1]。同时，我国十九大会议也提出了加强本科与相关学科的一流化建设，确保高等教学应用体系能够向内涵化转变，提高对新时代背景的适应能力。在这些背景条件下，一流本科教学体系的建设属于未来发展的关键任务，在实际发展过程中需要解决大量存在影响的挑战性问题。如，“以本为本”，全面落实“四个回归”及高等院校如何培养高质量本科人才等问题。那么如何将新一代人工智能与本科教育进行深度融合，使本科教学体系能够得到全面革新，进一步提高其授课服务的质量与精准化程度，增强整体教学的个性化级别，已经成为本科院校重点关注的时代性主题[2]。本文针对当前人工智能时代对本科教育的改革进行了分析，进而重新审视本科教育为什么需要人工智能，并对人工智能与本科教育的深度融合进行了分析。

一、本科教育为什么需要人工智能

现阶段，本科教育教学改革虽然取得了一定的成绩，但问题仍然存在，例如知识传授方式单一、教学内容千篇一律、个性化教学流于表面、创新型人才培养模式不完善等。具体来讲，首先在知识的传授方式上，目前的本科教学体系的实施过程主要依靠教师载体进行处理，其属于组织与发起的结合体，是课堂的绝对中心。这种体系无法有效激发学生个体的主观能动性，容易导致他们在学习过程中处于被动状态，最终降低整体授课效果。同时，此类教学方式缺乏教师与学生以及学生与学生之间的交流互动，不利于本科知识的进一步传承与发展。

其次，在实际教学阶段，课程老师需要严格按照相关规划内容进行授课。在这种情况下，本科教学内容可能会出现过时问题，无法达到随时革新的效果，最终出现落后于时代的负面情况。同时由于现阶段大部分高校重科研轻教学，导致高校教师工作重心偏科研，没有较多时间与学生进行知识研讨，各年实际授课内容存在单一化问题，教师受限于教学规划，无法对内容授课顺序进行灵活调整。

还有就是在个性化教学方面，本科教学阶段教学老师需要根据自身经验，对学生进行授课指导。这种方式缺乏充足的客观数据支持，容易导致学生对知识点的认知出现偏差，同时也无法针对性地制定切实可行的学习方案，因而个性化的辅导答疑也就无法进行。

随着人工智能技术在近些年的飞速发展，这些教育难题将得到有效解决。教育信息化已经由“互联网+”迈入到一个新的发展阶段—智慧教育。人工智能的发展，使得教育智能化不在处于单一发展状态，而是转变为与教学体系进行整合，為后续核心授课流程提供重要支持的基础模块。可以认为，人工智能将成为推动未来教育变革与发展的助推器[3]。

二、人工智能开启自适应本科教学新模式

随着人工智能技术的飞速发展，教育人工智能化也进入了一个新的发展阶段—自适应教育。自适应（Adaptive），顾名思义是自动化调节与匹配处理的应用技术方案，其在实际落实过程中可以根据相关数据类型的属性，进行灵活的规划与调整，使其应用方式、基础顺序、内部参数与环境条件相匹配，达到理想的处理目标[4]。它不是指某项具体技术，而是多种知识和技术融合达成的一个结果[5]。运用人工智能技术来实现的人工智能自适应学习，这是对传统自适应学习的升级，也是对新型学习方式的探索，未来的本科教育将会在人工智能的影响下更加个性化、人性化、创新化[6]。本节基于人工智能的自适应教育模式，通过对本科教育教学中学生的个性化教育、辅助教学以及教学管理三个方面分析人工智能对本科教育造成的影响和变化。

2.1教育模式更加个性化

如果说基于“互联网+教育”的教学模式解决的是“教育内容送达问题”[7]，那么基于人工智能的自适应教育模式将主要解决交互式自适应学习难题，并且针对每一个学生制定其专属的学习课程、学习路径，学习评价也是针对每个人的，这样就使得教育模式更加个性化。

基于人工智能的自适应学习模式将改变学生的学习路径。教师和学生应用新技术的情况下会产生大量的过程数据，例如学生学习过程中的课程内容、教师布置的课后作业、每一个学生的学习习惯以及期末考试等数据。基于人工智能的自适应学习模式将结合大数据技术将这些数据采集起来，并利用相应的学习算法处理学习过程中获取到的各类数据，通过“生成适应性内容”与“获取并分析反馈数据”两者的相互迭代，将所有的教育内容构建成完整清晰的知识图谱，再依据学生使用知识图谱过程中采集到的海量行为数据进行数据挖掘，从而获得准确客观的知识图谱。基于人工智能的自适应教育模式将以优化后的知识图谱，为学生匹配最优学习路径。

基于人工智能的自适应学习将改变学生的学习内容。在学生使用知识图谱留下海量行为数据的基础上，基于人工智能的自适应学习系统就能够根据每个学生的天赋、潜能、个性和兴趣，通过将优化算法与人工智能技术相结合，实时反馈系统对学生的学习情况进行实时监督与反馈，逐步进化为与学习者越来越契合的适应性“家教”。

基于人工智能的自适应学习将改变学生的学习方式。“协作学习是一种高效的学习方式”，基于人工智能的自适应学习模式能够构建一个师生之间以及生生之间的交流平台，通过数据挖掘，将各方面数据相近的人匹配在一起。在交流平台上，师生之间以及生生之间就可以实时相互协作解决学生学习过程中遇到的各类问题。

2.2辅助教学模式更加完善

传统的本科教学模式中，大部分本科院校均采用教师讲授、学生听取的教学模式。同时由于授课班级人数众多，教师无法在有限的时间内逐一了解每位学生的学习情况，而为学生制定专属于其个人的学习方式及研究方向。基于人工智能自适应学习模式可以对学生的学习情况进行统计分析，同时向授课教师反馈分析结果并实施因材施教，教师根据系统提出的问题相应调整后续教学安排。另外基于人工智能的自适应学习能够替代教师的一部分机械化的工作，例如批改作业和试卷、拍照搜题与在线答疑以及智能测评等。这些教学改革不仅能使教师从繁重琐碎的劳动中解放出来，把更多的时间投入到学生公众中，同时它们共同为差异性、个性化的学习提供了有效保障。

另外，由于高校教师对于知识的掌握并不是特别完善的，因此基于人工智能自适应学习模式对每位教师在知识体系的构建上可以节省许多时间，对教师的备课准备工作将是一个高效的助力。同时由于学生在复习及做作业时不可避免地会遇到一些问题，而授课教师无法时时为学生进行辅导学答疑，因此通过智能机器人以及智能化教育平台不仅可以实时的接收学生的反馈，对学生提出的问题做出相应的答复，而且还可以与学生进行实时在线沟通，起到为教师提供辅助教学的作用。

2.3教学管理模式更加精细

以往的本科教学中，受学校制度以及教师个人经验的制约，教学管理通常是以封闭的、依经验的、粗放的形式存在，教师往往只能通过静态的、滞后的数据对教学过程进行管理。而基于人工智能的自适应本科教学新模式通过对人工智能大数据的采集，可以对教学过程进行全面地、全方位的精准分析、可视化分析，使教师能够在上課之前就掌握每一个学生具体的学习情况，做到对每一个学生的精细化了解。同时基于人工智能的自适应本科教学新模式可以全面收集各主体的相关内容信息，包括学生个体、家长、授课老师等，甚至还可以容纳社会渠道的反馈信息。通过整理与挖掘相关信息的应用价值，能够为后续进一步教学提供细化处理意见，使应用时间段的管控能够达到理想级别，提高教学模式的应用科学性。例如，在实际教学阶段，通过部署智能化教学管理系统，可以对本科教学课程的数据进行深度挖掘，并支持直观的图形UI显示，为教师或教研团队提供互动操作方法。此类管理系统可以对教学过程进行实时监控，有利于智能化诊断与调节，降低本科授课管理出现负面问题的概率，达到理想发展目标。

参  考  文  献

[1] 曹培杰. 智慧教育：人工智能时代的教育变革[J]. 教育研究， 2018， 39（08）：123-130.

[2] 何伟光， 唐玉溪. 一流本科教育：迈向人工智能时代的变革[J]. 中国电化教育， 2019， 386（03）：125-131.

[3] 杨现民，张昊，郭利明，林秀清，李新.教育人工智能的发展难题与突破路径[J].现代远程教育研究，2018（03）：30-38.

[4] 蔡连玉，韩倩倩.人工智能自适应学习及其在学校教育中的应用[J].浙江师范大学学报（社会科学版），2019，44（06）：111-117.

[5] 中国人工智能自适应教育行业研究报告 2018年[A]. 上海艾瑞市场咨询有限公司.艾瑞咨询系列研究报告（2018年第2期）[C].：上海艾瑞市场咨询有限公司，2018：50.

[6] 牛云云，方坤.人工智能技术驱动教育变革与创新[J].科技视界，2017（33）：3-4.

[7] 李昭涵，金桦，刘越.人工智能开启“互联网+教育”新模式[J].电信网技术，2016（12）：6-10.

[8] 郑群， 李耀峰. 关于人工智能在教学管理中的改革与实践探索[J]. 计算机产品与流通， 2018（06）：229-230.

基金项目：2019年江苏海洋大学高等教育科学研究课题《海洋大学本科教育人工智能与未来教育研究》（课题编号：GJ2019-04）;

李鸿鹏（1981-），男，黑龙江，讲师，博士，主要从事教育人工智能及“互联网+教育”的研究;

刘怡秀（1984-），女，黑龙江，助理研究员，学士，主要研究方向：教育教学管理。