智能时代本科人才培养模式变革：趋势与发展策略

夏玲玲 唐强 柯友刚 何仁生

摘   要：以深度学习为代表的第三次人工智能浪潮兴起，世界在悄然之中发生惊天变化。作为“一流本科”建设关键的本科人才培养模式的变革已迫在眉睫。智能时代，互联网、云计算、大数据、人工智能等现代信息技术，将推动本科教育形成智能复合型人才培养目标、智能理念引导、智能内容推荐、智能定制教与学、智能环境布局到智能优化服务供给的新型“人工智能+”人才培养模式。为推动一流本科“人工智能+”人才培养模式的建设，学校层面需多方联动，做好师资、课程体系以及智慧校园环境的顶层设计;教师需转变身份角色，加强智能教学教研素养的提升，学生需提高自主、自强能力，成为智能学习的主人。

关键词：人工智能;本科人才培养模式;变革趋势;发展策略

中图分类号：G645;G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2021）21-0001-06

一、引言

“一流本科”建设进入发展关键期，人才培养模式的突破与创新成为新时代“一流本科”建设的核心。人工智能技术广泛应用的热潮下，利用智能信息技术改革创新本科人才培养模式以提高人才培养质量既是社会普遍期待，也是高校自身发展的内部需求。同时，人工智能关键技术的发展和国家人工智能发展战略的出台为人工智能与一流本科教育教学的深度融合提供了技术和制度的双重驱动力。在这样的大背景以及趋势下，探讨智能时代本科人才培养模式变革的意义，人工智能将对本科人才培养模式的构成要素带来哪些变革以及如何应对变革，对当前“一流本科”和“双一流”建设实践具有重要指导意义。

二、本科人才培养模式变革的背景及意义

（1）人才培养模式的改革与创新是“一流本科”建设的关键。为缩小我国创新性高素质人才培养与世界发达国家的差距，国家提出建设新一轮高等教育发展战略。建设“双一流”，“一流本科”建设势在必行。本科人才培养模式变革的演进如图1所示。在“一流本科”建设的诸多工作中，人才培养工作是其核心工作和关键环节。人才培养模式发挥功能的程度体现教育行动的效度，是一流大学人才培养目标实现的关键因素。[1]

（2）利用智能技术创新本科人才培养模式、提升本科人才培养质量，是高校发展的内部需求，也是社会的普遍期待。利用智能信息技术变革本科人才培养模式，有利于解放高校人才培养中教与学的生产力，[2]促进高校从以数量和规模为核心的外延式发展方式转变为以质量和效益为核心的内涵式发展，推动“一流本科”建设走得更高更远。

以人工智能为代表的第四次工业革命浪潮兴起，人类社会进入快速调整变革期。尤其是在Alpha Go先后战胜两位世界级围棋选手柯洁和李世石，以及新一代Alpha Go Zero在无任何人类对战经验下，通过自我博弈的方式以100∶0战胜其前辈Alpha Go之后，期待人工智能变革高等教育人才培养模式以提高人才培养质量，成为社会普遍的期待。

（3）人工智能领域的技术发展和国家人工智能发展战略，为人工智能变革一流本科人才培养模式提供了技术和政策的双重驱动力。

在教育领域，也有許多人工智能技术和应用出现，如虚拟助教Jill Watson、自适应教学平台Knewton以及智能测评系统[3]等产品在教育场景中的应用，为人工智能对一流本科人才培养模式进行深层重构提供了现实的可行性。2017年7月颁布的《新一代人工智能发展规划》和2018年4月发布的《高等学校人工智能创新行动计划》等均提出加快人工智能在教育领域的创新应用。政府出台的有关推动人工智能发展的一系列政策为人工智能与教育的深度融合提供了强有力的制度保障。

“人工智能+教育”之路如何走，尤其是在“一流本科”建设热潮中如何利用人工智能等信息技术，推动本科人才培养模式变革、提高本科人才培养质量以适应信息社会对人才的需求变化，尚缺少系统探讨。鉴于此本文聚焦智能时代本科人才培养模式变革的背景、意义（见图1）以及人工智能变革本科人才培养模式的趋势，提出一流本科“人工智能+”人才培养模式发展策略，以期推动本科人才培养模式的创新，为推进“一流本科”建设和实现高等教育强国提供策略参考。

三、人工智能变革本科人才培养模式的趋势

高等教育的人才培养模式的构成要素主要包括人才培养目标、培养理念、培养内容、培养方式以及管理和评价。[4]人工智能对本科人才培养模式的变革是，通过人工智能关键技术和教育产品在本科人才培养具体场景中的应用、融合，智能技术对本科人才培养理念、人才培养目标、专业与课程设置、教与学方式、管理与资源配置、人才评价机制进行全方位的变革与调整，形成从智能复合型人才培养目标、智能理念引导、智能内容推荐、智能定制教与学、智能环境布局，到智能优化服务供给的新型“人工智能+”人才培养模式。本科人才培养模式变革趋势如图2所示。

1.新智能复合型人才培养目标

面对人工智能带来的就业结构和就业能力需求的变革，本科人才培养模式的变革必须首先积极面对现实和未来世界带来的变化和需要，重塑人才培养目标。一是对人才知识结构的新要求，智能时代需要拥有“专业+通识+智能知识”的新型智能复合型人才，这类人才不但专业领域知识精、深，而且社会人文知识广、宽;同时还需要具有纵向和横向两个维度的智能知识素养：[5]纵向上主要是有关人工智能的理论、技术以及利用该技术开发产品和拓展应用的能力;横向上主要注重学习者知识面的宽度，在掌握人工智能技术的基础上，再掌握经济、法律、管理及人文社会知识中的一种或多种。二是对人才的能力结构做出新的调整，面对人工智能取代人类部分工作的发展趋势，智能时代需要更加注重人类的自然能力的培养和塑造，如创新创造力，文化审美、艺术设计以及协作交流能力等，以增强本科生与机器智能错位竞争的能力。三是对人才素质的新诉求，面对人工智能研发与使用中引发的伦理道德与安全“隐患”，需要本科生有更深厚的人文素养，保证人类成为智能机器的普遍受益者，而不是智能机器的附庸。

2.“智能+”的人才培养理念

人工智能技术的智能化特性不仅能促进本科人才培养的各个环节的协同，而且有利于促进一流本科人才培养迈向多元化和个性化。[6]智能技术与本科教育教学的深度融合将使本科人才培养理念发生以下几个方面的转变：一是创新的理念。智能化时代需要培养有创新能力、多样化和个性特长的人才。[7]创新人才的培养需要加强对学生的创新创造个性品质的塑造和培育，主要包括批判性思維、合作和沟通能力、好奇心及创造力、领导才能、适应能力等。[8]二是个性化理念。构建一流本科“智能+”人才培养模式的出发点和落脚点就是要以学生的需求与发展为中心，使以人为本、以生为本的理念从理想落地到现实，实现利用智能信息技术深度捕捉学习者的兴趣和发展诉求，优化学习体验，激发学习者的潜能和兴趣，增强受教育者的获得感和幸福感，进而促进个性化学习取得成功。三是多元开放的理念。在个性化理念的贯彻下，大学教育的人才观、资源观、评价标准都将趋向多元化，[9]人才培养主体、培养内容和培养方式不再局限于传统的“校园、教师和课堂”三中心模式，将会向社会、企业、家庭等边缘体扩散和分化。

3.学科与课程体系设置的智能迭代进化趋势

专业和课程是培养理念和培养目标实现的桥梁和纽带。学生获得的知识主要取决于课程体系的设计和课程内容的选取。“智能+”模式下，一是院系设置将打破年龄、学制以及专业界限，按照学生的不同目标、能力和兴趣需求划分建构院系。二是学科体系将趋向交叉融合，人工智能本身是一个跨学科的新型学科，在智能科学与技术一级学科下分设各类“人工智能+”学科，将“自然”地推动学科体系的交叉融合。目前已有北京科技大学、上海交通大学等35所高校在开展首批人工智能专业建设，“人工智能”正式进入本科教育序列。[10]三是智能迭代进化更新的“云知识”，结合学习分析技术、云存储和大数据支持的智能资源库和云平台，具有迭代进化和自治演进功能，能够智能地实现学习资源的自动更新和跨库融合，自动将人文社科与自然科学领域最新最高发展水平的成果纳入教材体系，促进知识、课程体系的更新换代。

4.教与学模式的智能定制趋势

（1）差异化教学的实现。智能教学系统（Intelligent Tutoring System，简称ITS）[11]支持的差异化教学渗透于教学全过程：课前ITS结合学习分析技术智能收集学习者信息，生成“学生个性画像”和“班级群体画像”，为教师备课推荐优质资源，按需求生成多层次化教案，促进教学资源与内容的适切化;课中ITS通过对整个教学过程进行智能监管，实时反馈学生课堂学习行为数据，动态调整授课方略和评估学生课堂学习表现，进而提供针对性的指导，有利于教学过程精准化;课后开展个性化辅导和智能在线答疑，智能推出因生而异的训练试题并且自动批改，及时对学习情况进行反馈，帮助学生进行学习巩固和查漏补缺。

（2）个性化学习无障碍。“一流本科”人才培养体系的中心任务是培养一流本科创新型人才。“人工智能+”模式对尊重人才创造性个性品质的发展，提高学习者学习体验感、积极性、效率和能力，促进和服务于学生的创新性学习等方面具有“先天”优势：一是“定餐式”学习内容，基于自适应学习系统智能推荐学生感兴趣和需要的资源。根据学习者的学习特征和诉求设计个性化学习方案，提供适合学习者需求的资源、方法和路径。二是虚拟教师智能引导深度学习过程，促进学习效率提升。虚拟教师能够主动提出问题，引导学生发现问题、提出问题、解决问题，步步深入帮助学生不断认识、发现和提升自己，让学习者获得有智慧、个性化、零负担、无障碍的学习体验。三是虚拟学习伙伴提供实时监督与鼓励、智能交互，改善自主学习的自我效能感。

5.治理与服务方式的智能优化趋势

传统的本科治理中主要依据经验进行决策，容易使决策陷入主观经验主义误区。人工智能应用于本科教育治理领域，以数据驱动进行决策与服务，将推动本科教育治理从经验主义转向数据主义和实证主义。人工智能应用于本科教育治理的优势主要体现在以下三个方面：一是本科教育决策的科学化。对采集的数据进行挖掘，帮助教师进行学业水平评估及动态监测，进行智慧教学管理;帮助管理者实现对科研动态、人员资金、资源设备、校园安全、网络舆情等进行准确分析和研判，精准把握学校发展动态，做出科学合理规划与决策。二是教育设备资源的智能集成管控与配置。如智能管控校园设备与设施，包括基础设施、教学设备、科研试验设备、交通、消防、节能设备等的分布情况和运行情况;科研资源、人员、资金、设备等在网络资源平台上进行流动配置，打破物理空间上资源配置的割裂、封闭现象。三是智能适切的教育服务的提供。通过智能设备和系统全方位、多模态地捕捉教师、学生需求，并且通过伴随式的服务方式，让学生如手边取物一样方便快捷。

6.人才评价机制趋于动态立体化

智能信息技术支持的学习评价将使本科教育的人才评价方式发生彻底改变，从注重结果性诊断向过程与结果评价相结合转变，从静态单一到动态综合性评价转变。考核的目的不再是为了获得资源的投入，更多的是发现问题、解决问题，优化资源配置，服务于人才成长，形成良性竞争机制，激发本科教育的办学活力。一是评价标准多元化。对人才的评价标准将从知识本位转向能力和创新本位，更多的是关注批判性思维、创新创造能力以及信息技术素养等应用能力的评价。二是评价过程的立体多维化。智能学业评测体系将收集学习环境、学习者个性特征、学习资源与工具情况、学习行为及评价反馈等方面立体多维的学习数据，分析学生的深层学习行为。除了能够评价学生的学业情况外，还能够通过智能手环、脑电仪等人工智能产品采集学生的体质、健康和运动数据，评价学生的运动技能、身体素质，诊断学生的健康状况。[12]三是学习空间支持的动态评价。记录学习者学业和品格的纸质档案不仅容易丢失、管理不方便，且无法对学习者的学习情况进行全面、及时的记录。搜集学习者学习过程中较全面的学习数据，再选择合适的分析方法和模型就可以对学习者的学习行为进行客观的预测和即时评价。

四、一流本科“人工智能+”人才培养模式的建设策略

1.学校多方联动，打造一流本科“人工智能+”实践共同体

为应对人工智能变革教育带来的影响，很多国家和地区，特别是发达国家，都推出了自己的教育变革方案或模式，比较有代表性的模式有多中心（美国）、多边（英国）、单边（印度）、整体（欧盟）、产教融合（德国和日本）以及政府主导（加拿大和法国）等。[13]吸取和借鑒“社会整体模式”与“多中心模式”的优势，结合我国本科院校办学主体多元、数量众多、类型多样以及较长的行政主导传统的特殊国情，本研究认为我国一流本科“人工智能+”人才培养体系的建设需推行“多方主体联动，社会整体变革”的战略模式，打造一流本科“人工智能+”实践共同体。

“多方主体联动”是指建设和变革的内部主体“学校、教师和学生”以及外部主体“政府、企业和社会”之间能够形成多向沟通、反馈的循环对接机制。“社会整体变革”是指一流本科“人工智能+”培养主体整体发力，从整体出发，统筹考虑，环环相扣。一流本科教育的建设是一个系统工程，需多方协作合力完成。[14]一流本科人才培养模式的变革离不开内、外部主体的有效对接，只有内外协调联动，建设好“人工智能+”实践共同体，才能形成良好的“智能+”人才培养生态体系。一流本科“智能+”人才培养模式首先在于内部建设主体的运筹帷幄与实践行动。学校领导层、决策层是“人工智能+”人才培养体系的顶层设计者，需规划好学校智能教育的层级、生态结构。学生和教师是“智能+”体系的直接践行者，需具有各自所需的智能素养。外部机制上，各类本科院校在建设一流本科的过程中必然需要政府、企业、社会（政府、企业之外的各方社会力量及其总体）等各方力量的协同与联合：政府作为国家教育主管部门对其政策的引导、资金扶持以及监督管理体制机制的保障;企业作为用人单位的人才需求导向和作为技术产品研发主体的推动、支撑作用的发挥;社会包括家长、公众、党派、机关、团体以及媒体等对其舆论支持、文化氛围的影响和发展环境的影响等等。

2.抓住智能教学突破口，锻造一流师资

课堂教学质量的提升是一流本科的突破口，四川大学抓住课堂教学这个突破口，以教学育人，致力于实现国内一流的本科教育。[15]“人工智能+”人才培养的首要突破口在于智能技术在课堂教学中的应用与推广，要推动智能技术及产品设备在本科课堂教学中的应用，如AI与VR结合打造沉浸式学习环境，增强学习体验，改造教学流程，有效实现“人机智能交互”;同时需要注意智能技术及设备与本科课堂教学的融合度，防止智能技术应用过程中的碎片化现象，以免技术只是单纯地贴上“本科课堂教学”的标签。由于本科专业学科繁多，课程又细化为专业课程、公共课程等不同的课程类型，一方面需要探索智能技术在不同学科不同类型课堂中应用的先进经验，形成可迁移经验并加以推广;另一方面需要探索有效的“人机协作”特色模式，发挥不同教师与机器智能协作教学的特色与优势，实现“人机融合”。因此，培养一支具有高素质智能素养的师资队伍成为构建本科“人工智能+”人才培养模式的当务之急，也是首要任务。

教学队伍建设是培养一流本科人才的基础和前提，也是能否成为世界一流大学的基本要求。智能教学的效果很大程度上取决于教师的智能素养。锻造一流的智能师资队伍，需走在人工智能设施环境建设前列。应引导教师转换角色，提升教师智能教学专业技能、数字化素养，包括人工智能基础通识、人机协同思维、数据思维和人工智能教学应用等能力，[16]如有学者进行“五步导五步学”[17]网络教学模式的探索和实践。

3.开设智能课程，促进学科交叉融合

人工智能技术的进步和发展，实现对学科的支撑，促进了多学科的交叉融合，影响着这些学科的发展。然而人工智能方面的课程设置和实施并没有那么理性。如杨放春教授所指出的那样，人工智能课程存在水平低、重复性大、高开低走和碎片化等问题，[18]要解决上述问题，需要不断完善学科布局，调整相关学科课程设置。智能时代人才的社会需求主要分为应用实践型智能人才、技术研究型智能人才和基础研究型智能人才三大类。[19]培养这三类人才需要在各学院增设人工智能课程，并且以人工智能在各具体专业、学科的应用为导向建设“人工智能+X”课程群。一是专业与学科设置上开设人工智能一级学科与相关专业，系统地架构人工智能学科课程体系，培养人工智能核心人才、领军人才。开设AI前沿讲座和课程，加强计算机、统计学和数学等学科的交叉融合，培养学生的跨学科知识、思维和能力。[20]二是调整原有课程体系，在原来的课程体系中融入人工智能知识或者新增与原来专业相关的人工智能课程，形成“人工智能+X”的复合型课程，培养人工智能应用型人才。开设“人工智能+”基础通识课程、专业领域应用前沿课程以及相关领域交叉课程等，形成多层次立体交叉融合的新型课程培养体系，以交叉融合的课程体系加强课程育人。[21]三是校企合作，开发“智能+”项目式课程。本科院校有理论研发的优势，企业有技术实践和行业动态敏感度优势，校企之间“强强联合”，研发项目驱动式实践课程体系。1976—1986年期间，如美国（MCC项目）、日本（ICOT项目）和英国（Alvey项目）等都设立了大型的AI项目，[22]想通过项目带动和助推人工智能方面的人才培养和人工智能学科的发展，培养人工智能技术素养和技能，满足新型职业对各种智能型人才的需求。

4.构建以学生为中心的智慧校园环境支撑

智慧教育环境是融合了感知智能、情感计算以及学习分析技术的智能化的综合体。[23]服务于一流本科的智能教育体系，需要从本科生这个中心出发，服务于本科生的学习与生活发展，充分挖掘和激活学生的学习潜能。一是智能感知、计算和认知的立体综合教学环境的建设，包括基本设备、智慧教室、STEM综合创新实验室等校园智能教学场景设施建设，保证各类智能设备的自由接入，全方位采集学习者学习数据。[24]二是利用5G网络技术为学生提供随时随地、自由灵活切换的开放式网络学习环境以及智能云资源与服务的自由访问。三是智能资源与服务的提供，通过教学系统、云平台以及一卡通等采集信息，进而进行数据挖掘，为智能教研、教学和后勤服务提供教育大数据支持的个性化、聪明化的服务。

5.教师转变角色，开展智能教学教研

智能技术与教师在教育教学中各有优势和不足，人工智能擅长处理机械的、重复的任务，在虚拟性展示与交互、情境体验和问题的具体化方面有优势;教师的优势体现在高阶思维、思想活跃、社会和情感交互等方面。人工智能给本科教师带来机遇也带来挑战，是一把双刃剑。有利的一面是人工智能帮助教师完成相当一部分机械的、专业性非常低的工作，让教师有更多的时间和精力去培养学生的高阶思维和创新力，以及进行前沿研究，不利的一面是将变革师生关系，给教师带来严峻挑战。践行“人工智能+”人才培养体系需要教师实现以下转变：一是加强学习和进修，提升智能素养。本科院校教师需要不断加强智能研修，提高自身智能技术素养和智能教学素养，善于运用智能教学系统、智能测评工具等减轻教学负担，改善教学过程与教学方法，借助技术赋能教育教学，开展智能教学活动，如叶润楠等把DIIGO（全称Digest of Internet Information、Groups and Other stuff，一项网络新技术）引入物理实验课，使学生能更好地进行课前预习。[25]二是在智能教学实践基础上，借助教育大数据和智能技术，开展智能教研活动，包括智能教学模式与经验探索、智能技术支持的各领域的科学研究。三是重新认识和定位自身角色，提升人文素养。“人机共教”的时代，教师的知识传递者角色不断弱化，教师的人文素养，包括品德的榜样示范、教学机智与情感交互能力将更加受重视，教师更多的是充当学习者学习的规划者、陪伴者和促进者，教师需要将更多精力投入到启发性和创新性教学活动的设计与规划中。

6.学生“自主+自强”，做智能学习的主人

“智能+”的人才培养体系和环境的打造，有利于本科生开展自主学习和研究。本科生要充分借助智能环境优势，增强智能学习主体意识，做好智能学习的主人。一是自主学习品质和终生学习的习惯养成。智能化时代，学习的资源、方法和路径都将不受时间、空间局限，但是对本科生的自主学习能力和习惯会要求更高，要求本科生要有坚毅的个性，持之以恒，也需要学生有良好的作息习惯，维持好自身身心健康，做到“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”。二是要注重提高自身品德修养，智能学习的环境感、空间感和陪伴主体具有一定的虚拟化特征，但其在社会安全伦理中的现实感并不能虚拟化，在智能学习应用中更应自觉遵守法律法规，尊重他人权益，以及维护自身信息安全的权责意识。三是为了增强未来的竞争能力，本科生还须特别注重与机器错位竞争能力的培养，要重点加强创新方面的思维、素质、能力和人格的培养，以及提高问题解决能力、系统性思维和领导力等机器无法胜任的能力的培养。

五、结语

智能技术的进步和革命将会使生活变得更加智能便利，学习变得更加个性化与多样化。智能时代的“一流本科”建设必然也需“利人工智能之器，构一流的本科人才培养体系”。如何结合实践调查进行“人工智能+”人才培养体系的框架体系和制度的因校制宜设计，是我们未来需要进一步进行研究和拓展的方面。

参考文献：

[1]姜晓萍.一流大学拔尖创新人才培养的两个维度[J].中国高等教育，2018（1）：41-42.

[2]龙献忠，戴安妮.人工智能+教育：我国高校人才培养改革的新契机[J].大学教育科学，2019（4）：107-113.

[3]王亞飞，刘邦奇.智能教育应用研究概述[J].现代教育技术，2018，28（1）：5-11.

[4]聂建峰.关于大学人才培养模式几个关键问题的分析[J].国家教育行政学院学报，2018（3）：23-28，36.

[5]国发[2017]35号.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[Z].

[6]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.

[7]李立国.工业4.0 时代的高等教育人才培养模式 [J].清华大学教育研究，2016，37（1）：6-15，38.

[8]曹培杰.智慧教育：人工智能时代的教育变革[J].教育研究，2018（8）：121-128.

[9]仇婕.我国本科拔尖创新人才培养模式研究[D].西安：西北大学，2015.

[10]刘永，胡钦晓.论人工智能教育的未来发展：基于学科建设的视角[J].中国电化教育，2020（2）：37-42.

[11]吴晓如，王政.人工智能教育应用的发展趋势与实践案例[J].现代教育技术，2018（2）：5-11.

[12]余胜泉谈人工智能在教育领域中的应用[EB/OL]. http：//tv.people.com.cn/n1/2019/0515/c14644-31085129.html，2019-05-15.

[13]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（3）：120-126.

[14]夏玲玲，何仁生，何旖凡.基于SWOT模型的一流本科教育发展策略研究[J].高等理科教育，2020（4）：25-31.

[15]谢和平.扎实推进课堂教学改革[J].中国大学教学，2016（1）：4-7.

[16]郭炯，荣乾，郝建江.国外人工智能教学应用研究综述[J].电化教育研究，2020（2）：91-98，107.

[17]黄盼，何仁生.网络环境下创新教学模式的构建与应用[J].现代教育技术，2009，19（3）：91-93.

[18]人工智能呼唤建立一级学科[EB/OL].[2020-03-09]. http：//epaper.gmw.cn/gmrb/html/2017 -07/28/nw.D110000gmrb_20170728_1-06.htm.

[19]王婷婷，任友群.人工智能时代的人才战略——《高等学校人工智能创新行动计划》解读之三[J].远程教育杂志，2018，36（5）：52-59.

[20]National Science and Technology Council & Net-working and Information Technology Research and Development Subcommittee.Preparing for the Future of Artificial Intelligence [EB/OL].[2020-03-11].https：//obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse files/microsites/ostp/NSTC/preparing for the future of ai.pdf.

[21]夏玲玲，何仁生，何旖凡.一流本科拔尖创新型人才培养内涵、要素与路径探析[J].高等教育研究学报，2020（1）：66-71.

[22]刘德建，杜静，姜男，黄荣怀.人工智能融入学校教育的发展趋势[J].开放教育研究， 2018，24（4）：33-42.

[23]刘清堂，毛刚，杨琳，程云.智能教学技术的发展与展望[J].中国电化教育，2016（6）：8-15.

[24]刘邦奇，袁婷婷.智能教育系统的总体架构及区域实践模式研究[J].远程教育杂志，2019，37（3）：103-112.

[25]叶润楠，何仁生.DIIGO在大学物理实验课前预习中的应用[J].现代教育技术，2008（4）：55-57.

（编辑：王天鹏）