智能化时代高校教学管理的挑战及应对

朱钰晖

[摘 要] 在国家政策的导向作用下，“人工智能+教育”的探索范围逐步扩大，教育与技术的结合成为当前高校管理中的新趋势。多个国家纷纷推进智能化发展战略、智能技术迅速发展、疫情期间线上教学管理的新要求三者为智能化的高校教学管理提供了发展机遇。与此同时，高校教学管理中智能教育起点定位模糊、智能教育领域开发集中、智能技术应用落地迟缓等问题亟须解决。因此，智能化时代的未来教育应当找准智能教育起点、拓宽智能教育思路、落实智能教育技术。

[关键词] 大数据;教育管理;智能化;机遇与挑战

[中图分类号]G647   [文献标志码] A [文章编号] 1008-2549（2021） 09-0032-03

随着中国的高等教育正式进入普及化阶段，大众的关注点由注重教育规模的扩大化转向注重教育质量的高精尖。教育事关民族未来，为了能够在激烈的国际竞争中取得优势，明确当下乃至未来的教育发展趋势至关重要。智能化时代的到来，智能技术的研发及应用成为引发国家之间新一轮角逐的着力点。新技术的出现及逐步成熟能够为高校教学管理提供有力支持，智能教学管理将成为未来教学管理新常态。

一、智能技术应用与高校教学管理的契机

智能化技术的发展能够通过个人信息数据的收集，制定个性化管理方案，满足高校学生的个性化管理，促使其实现个性化发展。

（一）政策导向

自1956年达特茅斯会议召开以来，智能化时代初露端倪，智能化的发展在曲折中前进。2012年，各个国家纷纷出台人工智能发展战略，推动人工智能在多个领域的应用，中国也紧紧把握时代机遇，制定人工智能发展政策。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，指出要构建人工智能五大保障措施，分别是加强组织实施、加大支持力度、鼓励创新创业、加快人才培养、优化发展环境。各大重点高校纷纷成立“人工智能学院”，开始为社会培养、输送该领域的紧缺人才[1]。最近教育部又发布了《高等学校人工智能创新计划行动》，对人工智能的创新发展做出顶层规划和部署，推动人工智能与其他领域的深度结合。教育作为社会发展的助推器，“人工智能+教育”成为当前各界关注的重点推进领域。

（二）现实因素

从“互联网+”到“AI+”，人工智能正在逐渐改变着我们的生活。在科技快速发展的现在，我们每个人每时每刻都在进行着数据的交流与传递[2]。新形势下的国际竞争是围绕核心技术与创新型人才开展的竞争。为了维系传统大国地位，各个国家纷纷制定新一代信息化战略，以期在当前的国际竞争中继续取得领先地位。中国当前取得的成就远超预期，这一态势鼓舞了教育界人士，开始探索“人工智能”与“教育”的多领域结合。除此之外，2019年末随着新冠疫情的爆发，“停课不停学”的要求使在线教育成为教学领域的新图景。高校教学大数据监测显示，疫情期间全国高校在线课堂出勤率达到91%，教师在线教学认可度达到80%，学生在线教学满意率高达85%。线上课程的大规模实施及其良好成效，为未来高校教育教学工作的开展提供了新思路，同样传统的高校教育管理方式已经不适应于在线教学这种灵活多变的模式，因此，教育管理新“样态”的出现推动着教育管理方式的创新发展。

（三）技术支撑

随着人工智能时代的到来，学生的个性化发展成为当今教育评价中的重要指标，单一的教学管理模式已经不适应灵活多变的教学对象和教学要求，传统的教学管理方式模式单一刻板，难以实现学生个性化发展。智能技术的发展为教育领域创新发展提供了新契机。以泛在化、精准化、个性化、协同化、自动化为典型特征的智能教育迎合了当前的教育导向[3]。目前应用于人工智能教育的关键技术包括：知识表示方法、机器学习与深度学习技术、自然语言处理、智能代理和情感计算等[4]。“人工智能+教育”能够通过搜集、整理、分析教育数据，辅助教师对学生的个性化指导。从知识层面看，“人工智能+教育”能够促进知识生成、更新、传播、管理，解决知识陈腐老旧的问题;从学习者层面看，“人工智能+教育”能够自动感知学生的学习情况，采取适当方式引导学生集中注意力学习，使得学习者从被动学习转变为自发学习;从教育者层面看，它促进教师重新思考教育者的角色，从教书匠向教练员角色转变[5]。智能化的学习进度分析相较于传统步调统一的教学模式更具有灵活性，数据的挖掘技术、智慧学习还能够提供多层次的教学内容，迎合不同对象的发展需求;通过感知学生的学习状态、学习习惯、兴趣爱好能够分析并提供多种教学策略和学习策略，促进学生深度学习的实现。

二、智能化时代高校教学管理面临的问题

智能辅助教学应用虽取得了一定成效，但就目前来说，我国的人工智能与教学的融合仍然是低水平的。当前我国人工智能与教学活动的结合不足主要表现在：教育起点定位模糊、人工智能的教学应用集中开发以及技术不成熟且人工智能技术落地缓慢。

（一）智能教学管理定位模糊

教育与技术的结合过程中普遍共识是首先应当重视教育的起点和价值，其次强调技术性。当前，在人工智能与教育结合的过程中出现了过于强调技术研发及应用，忽视了教育承载的社会共同价值和文化创新发展功能，教学过程中缺乏实践反思的现象。技术人员缺乏教育教学知识，教学人员难以理解相关的智能技术工作原理，导致技术与教育并未叠加出理想的成效。当前教育界对于人工智能技术强烈追捧，夸大人工智能的教育教学成效，高校通过引入新型教学设备、采用智能教学技术，传授教育教學内容，对传统教学模式进行了全方位、多角度的改革。一方面这样大规模教学模式改革有助于改革面积的迅速铺开，加速智能教学改革进度，扩大智能教学普及面。另一方面，当前智能技术中的情感计算和言语处理并未发展到足以替代传统教学模式的地步，不加批判的盲目引入智能教学手段、忽视人的情感发展需求和人的价值，反而会起到负面效果。

（二）智能教学管理指向不明

高校教学管理涵盖教学计划制定、教学资源管理、学生学籍管理等诸多内容，涉及数据量巨大，且数据呈动态变化，因此，对教学管理工作的准确性、实时性及严谨性提出更高要求[6]。当前人工智能应用在教育教学领域的过程中主要关注点聚焦于教学过程管理，对于智能技术应用于教学过程中所产生的教学质量及其教学评价研究较少。一方面，在教学过程中，智能教学的开发及应用主要集中于在现有的教学科目上进行教学方法的更新换代，人工智能教育本身作为一个新兴事物还有待于研究及开发。另一方面，人工智能作为一个新兴事物，人们热衷于在多个教学领域进行尝试。但是在实践的过程中不可避免地产生重复建设和过度建设倾向。例如当今个性化发展的提法，致使人工智能在教学应用中过于强调其个性的一面，忽视其共性的养成。过于强调学习的个性化、碎片化、轻量化，对于学习时的纪律约束和行为习惯的养成重视程度不足。归根结底是人工智能与教育的结合发展处于初级阶段，应用指向不明确，应用标准不规范。再就学生个人信息的收集过程来讲也容易出现重复操作的倾向。信息数据跨介质互联困难，导致教育数据的冗杂、学生的负担加重、学校统计及收集也较为困难。

（三）智能教育技术落地迟缓

从早期的计算机辅助教学开始，我们就积极将信息技术产品引入课堂，首先引进的是计算机多媒体辅助教学系统，包括电脑、投影仪、大屏幕等。由于这些设备的引入，能够方便地将音频、视频、文本、动画等媒体集合在一起，给教师的教学提供了极大的方便[7]。多媒体技术的出现给当今教师教学、学生学习都提供了极大的便利，但我们不能忽视当前教学过程中师生运用智能技术挖掘学习资源的能力不足且新兴的智能技术应用不足。教师授课过程中仍然依赖单一的多媒体技术，对于学生个人学情关注较少，单一的教学方式和信息体量庞大的教学资源使学生对于教学内容丧失兴趣。学生在课后搜集相关的学习资源又不得其法，易产生学习倦怠心理。教育对象数量的增长及相应产生的数据给数据收集和管理提出了更高的要求。目前高校中虽然依托信息化系统实现了教学管理工作的数据化管理，但是管理流程及模式仍处于低水平阶段，面对时下日益繁多的科研信息、学生信息、教学信息等传统的信息处理技术严重滞后，影响了高校教学教务工作的高效实施。当前应各方要求，高校教学管理应当做到严谨、准确、及时、簡明，数据收集、处理、分析技术应当迎来发展新局面，但大数据在其他领域中的推进已经取得初步成效，而高校的教学管理工作中仍然处于低层次的应用，并未能够有效地辅助高校教学教务工作的展开。

三、智能化时代高校教学管理的新常态

随着计算机、大数据、区块链的发展，教育生态的智能化成为一大亮点。高校要制定相应的发展战略，将智能技术运用在高校教育教学管理过程，提高管理水平[8]。智能化下的高校教学管理通过数据收集及管理、在实践中反复演习制定规范的智能教学运行标准、面向多种主体进行教学信息的搜集有助于做出科学的教学管理决策。

（一）智能教务系统辅助教学管理

智能化时代的高校教学管理中应注重“一个中心，三大主体”。即以人才培养为核心，人才培养过程包括知情意行四大环节，任何环节都缺一不可。三大主体是指教学管理之过程中涉及的三大群体，即学生、教师、管理人员。智能化时代的教学管理应当以智能化技术为支撑、以人才培养本身为主导，防止教学过程中出现的将知识传授作为教学工作的根本评价指标，忽视教育对象人性的培养。各主体应当将自己的角色定位与国家政策整体导向以及先进的技术相结合，更好的完善自己。学生应当主动寻进步，通过学习数据挖掘等智能技术，拓宽自己获取知识的来源;教师在教育过程中应当遵循以人为本的教学原则，避免盲目依赖智能化技术，通过学习及应用人工智能技术使其更好地辅助教学活动开展;教学管理人员应当不断完善教学信息管理平台，做好关于教学意见的搜集及问题及时处理，做好教学辅助工作。

（二）数据治理辅助处理冗杂数据

教育大数据，是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[9]。随着教育教学过程的演进，教育过程会不断产生大量的数据，如何能够有效挖掘以及对于数据进行可视化表征是当前教育数据处理中的一大难题。由于教学过程中产生的教育数据是非线性的，因此智能教育管理系统中的模型应当具有复杂问题分析能力，当前高等教育中之所以存在大量的冗杂数据是因为教育数据搜集标准制定不明确、收集到大量的无效数据。因此当前高校教学管理中应当将更多的利益相关者以直接或者间接的方式对于高等教育数据管理工作提出建议，完善数据收集理论，改进教育数据收集和管理的机制，尽可能避免数据的冗杂和烦琐。以清晰、直观的数据表征方式对高校教学过程中的相关数据进行展示。对相关以提升教育教学管理成效为目的的教育数据进行伴随式收集、集成化管理以及实现数据资源的开放共享，避免相关数据的重复录入，形成教师、学生、教务管理人员之间的信息流通网络，为高校及时、准确地开展教学工作提供妥帖的技术支持。

（三）深化技术应用推进教学变革

构建基于数据挖掘技术、学习状态及情感感知技术、计算机智能技术、机器学习等技术的教学管理平台取代传统低效的教学管理平台。具有复杂适应能力的教学管理平台能够通过分析学习者学习内容和学习者个人学情，描绘个体学习图谱，使教学内容和教学计划能够根据学生的学情自适应调整。学生的学习进度和学情能够及时准确地反馈给教师和教务管理人员。教师可以根据其他方面的因素对学生的学习进度及内容做出部分调整，避免教学进度差距过于悬殊。智能教学平台能够借助自适应、大数据、云计算等技术，实现家长、学生、教师的全面连接[10]。未来智能教育平台将通过数据的搜集、整理、归纳、分析以及算法和算力支持为学生的学习、教师的教学、教务人员的管理工作等提供更加优质的服务。

随着智能化时代的到来，传统的教学管理方式已经出现较多的局限性。为使高校的教学质量和教学效率进一步提升，智能技术与教育的融合势在必行。移动智能设备与大数据结合下的教学管理系统能够实现高校教学工作的便捷化、及时化、准确化，为高校教师和学生提供更加优化、更加精准的服务。

参考文献：

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[3]梁迎丽，刘陈.人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势[J].中国电化教育，2018（3）：24-30.

[4]闫志明，唐夏夏，秦旋，等.教育人工智能（EAI）的内涵、关键技术与应用趋势——美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J].远程教育杂志，2017，35（1）：26-35.

[5]吴永和，刘博文，马晓玲.构筑“人工智能+教育”的生态系统[J].远程教育杂志，2017，35（5）：27-39.

[6]王晓玲，刘嘉滨.高等教学管理中智能化管理技术应用[J].实验室研究与探索，2014，（2）：247-249，278.

[7]王竹立，李小玉，林津.智能手机与“互联网+”课堂——信息技术与教学整合的新思维、新路径[J].远程教育杂志，2015，33（4）：14-21.

[8]项丹.云计算与大数据时代下的高校教育教学管理信息化策略[J].中国成人教育，2017（6）：40-43.

[9]杨现民，唐斯斯，李冀红.发展教育大数据：内涵、价值和挑战[J].现代远程教育研究，2016（1）：50-61.

[10]华璐璐.人工智能促进教学变革研究[D].江苏师范大学，2018：30-35.

（责任编辑：张宏玉）