基于AI技术的高校智慧教学生态体系的构建与应用*——以浙江大学为例

2022-12-28沈丽燕张紫徽杨玉辉张宇燕

现代教育技术 2022年12期

沈丽燕李萌张紫徽杨玉辉张宇燕

沈丽燕李萌张紫徽杨玉辉张宇燕

（浙江大学信息技术中心，浙江杭州 310027）

当前高校教育信息化建设已整体提升到新的高度，AI技术快速渗入教育教学各环节。然而总体而言，AI的应用仍处于局部功能或场景应用阶段，亟需从生态学角度考虑其整体性、精准性和联动性，以谋求教学质量的综合提升、精准教学的实施及智慧教育治理的有效变革。基于此，文章结合浙江大学实践，从生态建设角度，聚焦基于AI技术的高校智慧教学生态体系架构的构建，总结其人才培养模式、教学方法、教育治理等方面的实践成效，以期在智慧校园建设的基础上，为国内高校全面进入基于AI技术的智慧教学生态体系建设提供建设思路与实践经验，同时为信息化教育教学理论研究上提供新的实践成果，推动相关研究理论向前发展。

人工智能；智慧教学生态体系；知识图谱；智能机器人助教

高等教育生态学研究起步于20世纪60年代。1966年，英国学者Ashby提出了“高等教育生态学”（Ecology of Higher Education）概念，开启了用生态学的原理和方法研究高等教育之先河[1]。进入21世纪以来，我国对高等教育生态的关注也越来越重视，主要围绕高等教育生态观、高等教育生态环境、高等教育生态可持续发展等方面展开[2]。随着信息技术在高校教学应用中的不断深入，信息技术成为高校教育生态中不可或缺的组成部分[3]。近年来，随着我国教育新基建的整体推进[4]、以学生为中心的教育生态的提出[5]及高校智能教育的实践[6]，基于AI的高校智慧教学生态体系建设呼之欲出。然而现阶段高校教育信息化实践处于功能性建设阶段，其整体性和智能性尚处于发展初期，各高校对于AI的探索仍停留在某一功能或场景的浅层应用，从生态建设视角，构建全链路一体化的教学生态体系尚处于探索阶段。基于此，文章以AI技术为基础，围绕教学空间、平台、资源、人员等因子，在探究部分高校相关方面建设的基础上，结合具体实践，阐述了浙江大学智慧教学生态体系的发展沿革、建设、应用实践及成效，旨在探索加快推动人才培养模式、教学方法、教育治理改革，实现创新人才培养新路径。

一研究背景

高等教育生态学研究距今已有50余年历史，强调所研究生态内一切生态因子的存在状态，以及它们之间和其与外部之间动态平衡的关系[7]。随着信息技术对教育变革持续深入的影响，教育信息化领域的专家学者开始陆续将生态理论应用于其中，如余胜泉[8]、祝智庭[9]等提出“教育信息生态”概念，强调教育信息生态的系统性、多样性、协同性，凸显人、技术、教学实践之间的和谐互动。朱永海[10]和任友群等[11]进一步讨论了教育信息化生态体系的组成要素、相互关系及信息技术与教育教学融合的困境。由此，随着研究的不断深入，教育信息化生态体系初步形成，而以AI为核心的教育信息化2.0时代的到来，使这一体系进一步得到完善，结合体系框架的构建、实践路径、应用场景等研究[12]，逐步形成了基于AI技术的新型智慧教育生态。文章立足高等教育教学过程中涉及的各类因子，结合上述教育信息化生态理论研究，祝智庭[13]、蔡宝来[14]的智慧教学相关理论研究及张海潮[15]等智慧教学生态研究成果，从具体教学实践出发，总结出基于AI技术的高校智慧教学生态体系是指：以AI技术为核心，依托智慧教学空间、智慧教学平台、智能教学媒体、AI驱动引擎，连接教师、学生、教学管理者，形成智慧教学的全链路闭环生态体系，在体系内建立起以云计算为基础，以AI为引擎的教师、学生、资源、环境等各要素之间的数据交互流，形成以数智驱动的动态教学生态体系。

二基于AI技术的高校智慧教学生态体系的发展现状

随着以AI为核心的教育信息化2.0时代的到来，AI技术融入高校教学生态体系成为必然趋势，高校智慧教学生态体系的构建能够有效推动高校教育现代化的转型变革，形成全流程、可视化、智能化的现代教育教学体系，因此越来越多的高校开始探索实施途径并显现出成效。清华大学结合“雨课堂”开展多模态融合式教学，其“未央计划”“克隆班”、融合式课堂和全球公开课在国内外取得巨大反响，有效促进了优质教育资源共享和教育公平。北京大学利用其教育资源中台系统，为在校学生提供个性化资助学习途径，自主设计学习计划、安排学习进度、自主获取课程资源和讲座信息，构建起个性化知识体系，改变了学生的学习方式。西安电子科技大学的智课平台教学支撑体系，对线下课堂教学、线上同步课堂、学生自主学习等实现了精准、高效的大数据管理与分析，其利用大数据和人工智能技术在学情分析、虚拟教师、论文检测、在线远程实验等方面发挥出重要的作用。以上高校分别从教学对象、教学资源、教学模式等多方面展开了系统探索，有力推动了各校智慧教学生态体系的形成。

浙江大学在以上各高校探索的基础上，以“浙大云”为底座，集合教学对象、环境、资源、数据等多项因子，利用AI技术数智驱动，形成一套全流程动态闭环生态体系，通过实时动态数据流连通“智云课堂”“学在浙大”和智慧教室，结合AI技术、知识图谱、学习分析技术形成教育大脑，以教师、学生、管理者为对象，构建完成数字化教学组织、实施、分析、评价和管理体系，实现了数智驱动的全链路一体化智慧教学生态体系，在有效变革浙江大学教育教学及治理体系的同时，也为国内高校基于AI技术的智慧教学建设提供新的思路。接下来。本研究将系统介绍该体系的发展沿革、建设、应用实践和成效，以期为高校下一代全链路数智教学信息化建设提供思路。

三浙江大学基于AI技术的智慧教学生态体系

1 发展沿革

为满足学校教学的阶段性发展需求，浙江大学基于教学信息化的建设工作先后经历了多媒体播放系统、多媒体录播系统、多媒体直录播系统的演进过程。到2015年前后，AI技术渗入教育领域，原有系统无法满足学校智能化教学需求，浙江大学提出了“网上浙大”的建设愿景，由此开始探索AI技术在直录播系统、教学平台、知识图谱等方面的试点应用并已产生初步成效。然而，2020年新冠疫情加速了学校整体在线教学、管理需求，为响应教育部“停课不停学”号召，保障正常的教学秩序，学校开始全力推动构建面向全体师生的以云计算为支撑体系、AI技术为核心，联通智慧教室物理空间的智慧教学生态体系[16]。该体系与“学在浙大”[17]、教务系统、“浙大钉”等融合，囊括教学组织、实施、分析、评价、管理功能，形成无处不在的网上直播课堂，让身处全球的学生都可以完成课堂同步学习；完成课程资源沉淀，实现即时回放，支撑学生的异步学习；结合AI分析技术，利用知识图谱引擎，智能规划学习路径，使学生获得个性化学习内容推荐，实现千人千面教育形态；沉淀开课、选课、点名、签到、阅读、视频观看、课堂互动、作业、成绩、课后讨论等大量师生教学过程行为数据，通过AI分析技术，形成教师画像、学生画像、教学预警等分析结果，保障教学管理人员精准的教务治理。目前，浙江大学基于AI技术的智慧教学生态体系在整体上有效支撑了浙江大学智能教学需求，其影响辐射到区域和全球，获得多项荣誉，取得教育部、省、市、校多级认可，形成示范效应。

2 体系建设

浙江大学在智慧教学生态体系的建设实践中，以“为师生提供世界一流的智慧教育场景”为使命愿景，逐渐形成以知识图谱（Knowledge Graph）为基础，贯通智慧教室（Smart Classroom）、数智平台（Platform）以及云服务（Cloud Service）为核心内容的“K-CPS”智慧教学理论框架，以引领推进数智驱动人才培养全流程、实时记录学习数据全流域、韧性支撑融合教学全场景、智能分析教学评价全动态场景的实现。从架构耦合的密切程度，智慧教学生态体系可以分为内生态功能圈、交互生态链、外生态圈、智慧教学生态体系融合层四大层级，如图1所示。

图1 智慧教学生态体系

（1）内生态功能圈

基于AI的智云课堂内生态功能圈提供实时课堂的核心分析功能，通过智云课堂平台接入教师讲课音频、录播视频、电子白板视频等各类视、音频流，利用AI技术，自动完成视、音频流的音频转文字（电子笔记）、中文转英文（同声传译）、PPT概要识别（内容缩略）、视频中的人/物识别（自动标签）、课件标签生成（自动编目）等处理。内生态功能圈涉及的功能包括：①基于AI的PPT识别功能。该功能将教师播放的PPT实时同步到课程直播页面，解决PPT笔记问题，提高学生学习的专注度。②基于AI的语音识别功能。该功能将教师讲课的音频信息进行AI识别并转文字，形成多通道学习，提升学习效率。③基于AI的热词标签功能。通过自然语义理解技术，提取教师授课内容的核心词汇形成热词标签，快速理解课堂内容。④基于AI的智能笔记功能。观看直播课程的同时，在笔记区域输入需要记录的文字内容，或直接在PPT显示框中进行涂鸦笔记的勾画，形成数据自动保存到个人中心，有利于拓展学生高阶思维。

（2）交互生态链

交互生态链以智能视频流矩阵为桥梁，连接装有常态化录播体系的智慧教室（含教学驾驶舱）学习环境，通过以智云课堂为核心的内生态圈对课堂内容进行实时AI分析处理，同步展现在智云课堂平台、“学在浙大”课程平台或相关直播媒体，同时实时形成的各类教、学数据回归到教学驾驶舱和课程平台，形成隐形的教学数据流，完成全流程教学生态数据交互。智云课堂通过连接智慧教室或其他直播视频流，如博物馆、实验室、会场等现场直播，将教学现场的图像、声音和PPT通过智能视频流矩阵推送到“智云课堂”平台，形成无处不在的直播课堂；通过视频录播功能，形成视频课程资源，利用AI技术自动将相关课程资源数据同步到智云课堂和“学在浙大”课程平台的相应课程、相应章节，学生既可以在智云课程平台上随时观看课程回放，也可以在课程平台上复习、学习，留下学习痕迹，其在内核层形成的所有数据同步映射到课程平台相应环节和教学驾驶舱，完成全流程教学数据沉淀与展示，为教学资源建设、学习分析、教学管理等环节提供保障。

（3）外生态圈

次外层作为外生态圈，连接“浙大云”、知识图谱、AI引擎底座，“浙大云”作为强大的云计算平台，以阿里飞天云为底座，保障每日海量的录播视频文件的存储、高速流转及海外链路的顺畅；知识图谱作为另一大引擎，结合智云课堂课程数据与“学在浙大”课程平台学习轨迹，通过学习分析完成学生画像，利用AI技术智能规划学生学习路径，完成个性化学习需求；AI引擎底座保障整个生态的智能逻辑计算能力。这一层级具体涉及基于AI的知识图谱构建与学习评测功能，具体为：结合语音识别、关键词识别、热词标签的能力，形成课程语料库及知识逻辑体系，利用人工智能算法，完成知识体系的逻辑匹配，逐步生成课程知识图谱，通过学生学习数据分析，形成个人学习图谱，对接课程知识图谱，完成知识图谱的反哺与学生画像的形成，结合精准推送算法，完成学生个性化、精准化的知识构建和推送[18]。

（4）智慧教学生态体系融合层

最外层是智慧教学生态体系融合层，其以教师、学生、管理者三大主体为具体对象，通过其不同的教学、学习、管理行为所形成的实时动态数据流，完成与内三层生态因子的实时交互，从而实现体系整体的动态融合和平衡。

四浙江大学基于AI技术的智慧教学生态体系的应用

基于AI技术的智慧教学生态体系是“网上浙大2.0”的重要组成，其致力于通过探索教育教学的多模态韧性关联化、大规模精准个性化、无边界触达全面化、多学科资源跨域化，搭建全场景教育教学生态体系。经过近4年的实践，该体系从多方面创新教学应用改革，成效显著。

1 应用实践

在浙江大学的教学实践中，该体系作为一个有效整体从多个层面创新信息化教学形态、模式，推动学校教学模式、教育治理改革。

（1）云计算+AI语音、视频分析技术，形成“见屏如面”教学新形态

基于AI技术的智慧教学生态体系的全面应用，使教师只需在教室或其他场域进行常规授课，就能同步实现全球学生的实时线上课堂。该体系利用AI语音、视频分析技术和云计算服务，通过提供实时PPT、同声传译、实时互动等一系列工具，形成“无感知异地授课”“无边界课堂”“全真互联课堂”等多种教学授课服务模式；同时，结合AR/VR技术，开展“AR实验教学”“VR远程教学”，让远端的学习体验具有充分的沉浸感。浙江大学利用该体系中的教学直播功能、“浙大钉”APP开展实时线上课堂互动；利用教学录播、点播、AI智能笔记支持异步在线学习；利用云计算并强化国际链路，有效保障远程课程的高清画面、实时字幕及教学互动的即时性，成功地实现了全球化在线课堂的有效开展，保障了留学生群体的正常教学进程。疫情初期，浙江大学依托该体系，支撑分布在五大洲149个国家和地区的1300多名海外留学生开展了“见屏如面”的远程沉浸式在线教学。

（2）混合弹性课程+AI学习评测，形成校内课堂同步等效的教学新模式

基于AI技术的智慧教学生态体系的构建实现了混合弹性课程模式，即线上线下、同步异步结合进行，支持多种学习模式同时存在。依托该体系，教师可以根据实际情况，选择线上或线下组织课程；学生可以选择同步学习，也可以课后参与学习活动。同时，教师的教学设计为线上和线下的学生提供同样的教学活动，使用统一的教学评价，可以使学生的学习更加灵活。此外，结合“AI学习评测”系统，构建面向学生与教师的大数据综合可视分析系统，可以支持学校师生的量化评估。根据学校教务成绩分析，利用该体系支持课堂教学与评测，有效促进了学生学习效果的提高。对比浙江大学2018～2020两学年线上活跃课程平均分，发现其整体呈上升趋势，其中2019～2020学年整体增长1.06分，特别是管理学院（3.5分）、公共卫生系（3.3分）、公共体育与艺术部（3.0分）增长明显。2019～2020第二学期线上活跃课程（基于教学生态体系）同比2018～2019第二学期（传统授课）的成绩增量如图2所示。

图2 2019～2020第二学期线上活跃课程（基于生态体系）同比2018～2019第二学期（传统授课）的成绩增量

（3）知识图谱+AI数据分析，形成课程内容立体呈现新形态

随着基于AI技术的智慧教学生态体系支撑下的教育模式变化，浙江大学的课程形态也发生变革。从传统课堂的线上“搬家”到强化课堂互动，再到智能教学，浙江大学通过采集学生全过程行为数据，借助大数据统计分析方法，形成了学生的学习情况分析报告，并利用AI数据分析技术，以智能化分类的方法对学生进行合理的标签化。标签化指的是根据学生的基本属性、课堂表现、学习水平、考试水平等对用户进行分组，精准识别某一学生对知识点的掌握程度，实现学生学习的精准画像。然后，智慧教学生态体系结合知识图谱的知识推理功能，向学生提供智能化知识点的推送、布置个性化作业等，并提供智能助教，辅助学生学习。目前，浙江大学已完成“微积分”“现代教育技术”等学科知识图谱的构建，同时推出智能机器人助教，结合学生画像，形成个性化、立体式课程内容呈现形态。“微积分”智能机器人助教如图3所示。

图3 “微积分”智能机器人助教

（4）教学驾驶舱+校园大脑，汇通教学生态数据，推动教育治理新变革

基于AI技术的智慧教学生态体系自动汇聚了全校师生的身份数据、全校的课程开设数据、学生学习数据、教师教学数据、学生评价数据等课前课后数据，教学驾驶舱的应用将课中的即时数据予以收集，并应用AI数据分析能力即时分析、推送、展示相应结果，完成教学生态的全链路数据整合，使教师、辅导员、教学管理者整体了解学校的教与学情况。教学实践中，教师在上课期间结合教学驾驶舱数据及时了解学生上课状态，高效获取学生的掌握水平和学习情绪，有针对性地调整教学方案，从而打破传统以“教师为中心”的教学模式，发挥课堂的最大价值。浙江大学启动“网上浙大”建设的同时建立全校统一的数据中心，利用中枢协议和AI技术，构建校园大脑，推进学校教育治理的整体变革；接入教学驾驶舱实时数据，汇通教学生态数据，弥补教学过程中课中数据的空缺，推进学校更加科学、精准、智能的教育治理。浙江大学在2022年新落成的段永平教学楼160余间智慧教室中已普遍启动“教学驾驶舱”功能，教师在上课过程中即能实时了解学生相关学习动态，同时数据汇聚到数据中心，根据不同需求发挥不同作用。

2 使用成效

当前，浙江大学依托该体系，有效支撑学校疫情期间校内、校外乃至国内、国际整体教学秩序，并将浙江大学的教学信息化软件、硬件、资源建设整体提升到一个新的高度。从数据上来看，截至2022年11月，该体系总计开设课程3.2万余门次，囊括全校所有本科生、研究生课程，全部对校内师生开放，浙江大学由此成为国内首所全校课程全线上、全开放的高校。该体系基于AI技术分析智能热词145余万条、PPT识别2250余万页、语音识别78余万小时，连接教室800余间，日均直播课程2000余学时，用户覆盖149个国家地区，实现了资源的智能分析与无边界共享。

浙江大学智慧教学生态体系的创新教学实践，促进了学校教学形态的整体变化，满足了疫情期间学校师、生分离所造成的授课特殊需求，探索出“空对空、空对地、地对空”等多个线上线下混合教学模式，通过视频实时互动、同声传译等功能为学生提供身临其境的授课氛围。新型的视频课堂互动方式激发了线上线下课堂的活跃性和趣味性，大数据学习分析功能帮助确认师生教学的痛点和难点，从而实现了线上线下混合教学向精准教学的转变。同时，该生态体系推动教学评价和教育治理发生变革，基于学习经历的过程性评价数据被众多教师纳入综合考评，并积极探索非认知能力评价研究，开始形成更加全面、客观的教育评价方式，实现全流程、可视化、智能化的现代教育治理体系。在此期间，浙江大学基于AI技术的智慧教学生态体系受到教育部、省、市、校等各级部门的广泛关注，获得多个奖项。在2022年召开的世界慕课大会上，教育部高教司吴岩司长首次将浙江大学教学实践概括为“智慧教学生态”建设案例并介绍给参会的各国高校，给予了浙江大学极大的鼓舞。结合以上多方面应用成效可见，该体系的建设将有助于推进高校教育信息化建设的整体性、智能性、交互性、实时性，形成自适应动态平衡生态体系，有效提升教学、管理效率，完成教育现代化改革。

浙江大学基于AI的智慧教学生态体系建设和应用实践是教育信息化发展进程中的阶段性产物，是在总结高校不同智慧教学实践探索的基础上对智慧教学模式的进一步优化、提升和突破，并在实践上取得了师生的认可，具有很强的借鉴价值。随着教育新基建的持续投入、信息技术的快速发展，特别是AI深度学习技术的深入挖掘、5G通信技术的全面应用、数字孪生校园的加快推进和元宇宙概念的普及，相信未来教学生态体系将呈现出不断迭代的态势，进一步朝着大规模、精准化、多场景、融媒体的方向发展，为高等教育的开环、终身学习，以及智能化教学改革提供强大动力，并逐步发展成为新一代数字孪生校园的核心组成部分，为下一代基于元宇宙的新形态教育教学体系打下坚实的基础。

[1]范国睿.美英教育生态学研究述评[J].华东师范大学学报(教育科学版),1995,(2):83-89.

[2]贺祖斌.高等教育生态研究述评[J].广西师范大学学报(哲学社会科学版),2005,(1):123-127.

[3][8]余胜泉,陈莉.构建和谐“信息生态”突围教育信息化困境[J].中国远程教育,2006,(5):19-24、78.

[4]教育部等六部门.教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见[OL].

[5]教育部.教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[OL].

[6]国务院.国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[OL].

[7]邓小泉,杜成宪.教育生态学研究二十年[J].教育理论与实践,2009,(13):12-16.

[9]祝智庭.教育信息化建设与发展的生态观[J].中国教育信息化,2009,(14):12.

[10]朱永海.从教育信息生态系统演进透视教育信息化建设策略[J].中国远程教育,2009,(2):16-21、78.

[11]任友群,吴旻瑜,刘欢,等.追寻常态:从生态视角看信息技术与教育教学的融合[J].中国电化教育,2015,(1):97-103.

[12]高朝邦,王妤,李霞,等.智慧教育生态体系框架构建与实践路径[J].现代教育管理,2022,(7):17-26.

[13]祝智庭.智慧教育新发展:从翻转课堂到智慧课堂及智慧学习空间[J].开放教育研究,2016,(1):18-26、49.

[14]蔡宝来.教育信息化2.0时代的智慧教学:理念、特质及模式[J].中国教育学刊,2019,(11):56-61.

[15]张海潮.大数据思维下的智慧教学生态构建[J].吉林工程技术师范学院学报,2020,(6):86-88.

[16]汤显峰,沈丽燕,董榕,等.基于云渲染的VR/AR智慧教室的设计与应用[J].现代教育技术,2021,(5):82-89.

[17]杨玉辉,董榕,张紫徽,等.“学在浙大”网络学习空间的构建与应用——疫情时代在线学习平台建设的探索[J].现代教育技术,2021,(1):105-111.

[18]戴永辉,徐波,陈海建.人工智能对混合式教学促进及生态链构建[J].现代远程教育研究,2018,(2):24-31.

The Construction and Application in Practice of Intelligent Teaching Ecosystem in Colleges and Universities Based on AI Technology——Taking Zhejiang University as an Example

SHEN Li-yan LI Meng ZHANG Zi-hui YANG Yu-hui ZHANG Yu-yan

At present, the informatization construction of university education has been promoted to a new height, and AI technology has been rapidly infiltrated into all aspects of education and teaching. However, in general, the application of AI is still in the stage of partial function or scene application, and its integrity, accuracy and linkage need to be considered from the perspective of ecology so as to seek the comprehensive improvement of teaching quality, the implementation of precision teaching, and the effective reform of intelligent education governance. Based on the practice of Zhejiang University, this paper focuses on the construction of AI based smart teaching ecosystem architecture in colleges and universities from the perspective of ecological construction, summarizes its practical achievements in talent training mode, teaching methods, education governance, etc., with a view to providing construction ideas and practical experience for domestic colleges and universities to comprehensively enter the construction of AI based smart teaching ecosystem on the basis of smart campus construction. At the same time, it provides new practical results for the theoretical research of information education and teaching, and promotes the development of relevant research theories.

artificial intelligence; smart teaching ecosystem; mapping knowledge domain; intelligent robot assistant