人工智能在信息技术课程中的应用研究

孙玮

摘要：随着科技的发展，人工智能技术在诸多领域都取得了显著的成果。教育领域作为人类发展的重要支柱，也在不断地进行改革与创新。文章旨在探讨人工智能在信息技术课程中的应用研究，分析人工智能技术如何改变教育方式、提高教育质量，并分析可能存在的挑战和未来的发展趋势。

关键词：人工智能；信息技术；应用研究

中图分类号：G642    文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）34-0026-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

随着“数字时代”的到来，人工智能教育的发展日益加速，在信息技术课程中，引入人工智能技术有助于提升学生的综合能力，增强他们对信息技术的理解和操作能力[1]，这不仅满足了个性化教育的需求，也提高了教师的教学效率。本文将从以下三个方面进行深入研究。

1）人工智能技术的基本概念。

2）人工智能在信息技术课程中的应用。

3）人工智能在信息技术课程中的应用挑战与发展趋势。

1 人工智能技术的基本概念

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI） 是指由计算机系统或其他数字设备模拟、扩展和辅助人类智能的技术。它涵蓋了机器学习、自然语言处理、知识图谱、智能控制等多个领域，如图1所示。在教育领域，人工智能技术的应用主要包括智能辅导系统、自动评分系统以及自适应学习系统等。

1.1 智能辅导系统

智能辅导系统是一种基于人工智能技术的教育辅助工具，它能为学生提供个性化、自适应的学习支持和指导[2]。智能辅导系统通常采用机器学习、自然语言处理、知识表示和推理等技术，通过分析学生的学习行为和表现，构建学习模型，并根据学生的学习特点和需求，推荐适合的学习资源和策略，提高学生的学习效果。

智能辅导系统的主要功能包括。

1） 个性化学习支持：根据学生的学习特点和需求，推荐适合的学习资源和策略，满足不同学生的学习需求。

2） 自适应评估和反馈：收集并分析学生在线学习的各种数据，然后不断调整提供给学生的学习内容。

3） 知识表示和推理：将知识表示为语义网络或本体，并通过推理引擎来实现知识的自动推理和应用。

4） 交互式学习环境：提供交互式的学习环境，如虚拟实验室、模拟环境等，帮助学生更好地理解和掌握知识。

智能辅导系统可以应用于多个领域，例如语言学习、数学教育、计算机编程等。它可以帮助学生更高效地学习和掌握知识，提高学习效果和成绩。同时，智能辅导系统也可以为教师提供教学数据的统计分析和及时反馈，帮助教师更好地了解学生的学习情况和需求，优化教学过程和策略。

1.2 自动评分系统

自动评分系统是一种基于人工智能技术的自动化评分工具，通过机器学习、自然语言处理等技术，对学生的信息技术基础知识、软件操作等进行评分。自动评分系统可以实现快速、准确、一致地评分，减轻教师的工作量，提高评分效率和公正性。

自动评分系统的主要功能包括。

1） 文本分析和特征：提取通过自然语言处理技术，对学生的作文、翻译等文本进行分析和特征提取，来获取有用的评分特征和指标。

2） 评分模型构建：通过机器学习技术，构建评分模型，并对模型进行训练和优化，提高评分准确度和一致性。

3） 自动评分和反馈：根据评分模型，对学生的作文、翻译等文本进行自动评分，然后生成相应的反馈和建议，帮助学生改进写作能力。

4） 评分结果可视化：将评分结果可视化，方便教师和学生了解评分情况和改进方向。

自动评分系统可以应用于多个领域，例如语言学习、考试评估、招聘筛选等。它可以提高评分效率和公正性，减轻教师评分工作量，同时为学生提供及时的反馈和建议，帮助他们更好地掌握知识和技能。

1.3 自适应学习系统

自适应学习系统可以根据学生的学习特点和需求[3]，自动调整学习内容、方式和节奏，以实现个性化、自适应的学习支持和指导。其通过机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术，分析学生的学习行为和表现，构建学习模型，并根据学生的学习特点和需求，推荐适合的学习资源和策略，帮助学生提高学习效果。

主要功能包括以下几个方面：

1） 学习模型构建：通过机器学习技术，构建学习模型，并对模型进行训练和优化，实现对学生的个性化、自适应的学习支持和指导。

2） 学习内容推荐：根据学生的学习特点和需求，推荐适合的学习资源和策略，满足不同学生的学习需求。

3） 学习进度管理：根据学生的学习进度和表现，自动调整学习节奏和难度，来保证学生在合理的时间内完成学习任务。

4） 学习反馈和评估：根据学生的学习表现和反馈，提供相应的反馈和评估，帮助学生更好地了解自己的学习情况和进步方向。

2 人工智能在信息技术课程中的应用

2.1 个性化教学

个性化教学是指针对每个学生的学习特点和需求，量身定制教育方案，使学生能够更加高效地学习。人工智能技术可以通过分析学生的学习行为[4]、评估学生的学习水平和预测学生的学习需求等手段，为教师提供更加准确的教学建议和方案，从而实现个性化教学。

人工智能在个性化教学中的应用主要包括：

1） 人工智能可以收集学生的学习数据进行分析，得到每个学生的学习特点和学习需求。例如，人工智能可以分析学生的阅读时间、答题时间、答题正确率等数据，判断出学生的知识掌握情况及能力水平。

2） 人工智能可以根据掌握的学习数据，为每个学生制定契合个人实际的个性化教育方案。例如为每个学生推荐适合他们的专题课程和练习题等。

3） 人工智能还可以根据学生的学习数据，为每个学生提供24小时不间断在线的智能化辅导和纠错答疑服务，便于学生能灵活安排时间学习，提高学习效率和成绩。

2.2 智能评估与反馈

教育智能评估与反馈是人工智能在教育教学工作中必不可少的应用之一。人工智能评估和反馈系统能够自动化地对每个学生的学习表现进行评估。例如，人工智能可以通過自动批改作业和测验等方式，为教师提供每个学生的得分和表现情况，并针对不同的学生提供不同的评价和反馈。这样，教师可以更加全面地了解每个学生的优势和不足，并针对不同的学生制定不同的教育方案。

教育智能评估与反馈主要包括两个方面：一是对学生的学习情况进行评估，包括学习水平、学习兴趣、学习习惯等方面；二是根据评估结果，给予学生针对性的反馈，包括学习建议、学习资源推荐等。这些反馈都是根据学生的具体情况而定制的，能够更好地帮助学生提高学习效果。

人工智能在教育智能评估与反馈中的应用主要有两种方式：一是基于机器学习的自动评估系统，通过对大量数据的分析和处理，自动评估学生的学习情况；二是基于自然语言处理的智能辅导系统[5]，通过与学生进行自然语言交互，了解学生的学习情况，并给予相应的反馈和建议。

2.3 虚拟实验与仿真

人工智能技术在信息技术课程中的另一个重要应用是虚拟实验与仿真。虚拟实验与仿真是利用计算机技术和虚拟现实技术，通过模拟真实场景或实验环境，让学生进行实验操作和知识掌握的一种教学方式。例如利用Boson Netsim平台学习路由器和自定义网络拓扑结构及连接，如图2所示，与真实实验相比，使用它省去了制作网线连接设备，频繁变换连接线，不停地往返于设备之间的环节。同时，它的命令也和最新的Cisco的IOS保持一致。可以更好地理解网络结构，深入地掌握路由、交换设备的配置与命令。

人工智能技术在虚拟实验与仿真中的应用主要体现在以下几个方面。首先，人工智能技术可以优化虚拟实验与仿真的场景和环境，提高其真实感和互动性，激发学习热情，提高学生的学习参与度。其次，人工智能技术可以根据学生的个人水平和学习习惯对参数进行智能化的调整和优化，为学生设计个性化的学习体验，帮助学生更加高效地掌握知识。与传统实验相比，虚拟实验与仿真具有更高的灵活性和安全性，利于学生更好地理解和掌握知识和操作技能。

2.4 在线教育资源的智能推荐

在线教育作为一种新兴的教育模式，为学生提供了更加便利的学习方式。然而，由于在线教育资源的数量庞大，学生在寻找适合自己的学习资源时往往会感到困惑。人工智能可以通过对学生的学习行为和兴趣进行分析，为学生提供个性化的学习资源推荐。具体来说，智能推荐系统通过对学生的历史学习记录、浏览行为、搜索关键词等信息进行分析，提取学生的学科偏好、学习习惯和知识水平等方面的特征，从而为其推荐最适合的学习资源，如图3所示。

此外，人工智能还可以通过自然语言处理技术，对在线教育资源进行语义分析和分类，从而可以更加准确地为学生推荐符合其需求的学习资源。同时，在线教育平台也可以通过计算机视觉、机器学习等对学生的学习过程进行监控和分析，及时发现学生的学习问题，并提供相应的解决方案，从而提高学生的学习效果和满意度[6]。

4 人工智能在信息技术课程中面临的挑战与发展趋势

4.1 面临挑战

尽管人工智能在信息技术课程中的应用取得了一定的成果，但仍然面临一些挑战。

1） 数据隐私与安全问题

随着人工智能技术在教育领域的应用不断增加，数据隐私与安全问题也日益成为人们关注的焦点。人工智能技术的广泛应用，尤其是在学习内容的个性化推荐、学生行为分析、学习评估等方面，需要大量的数据支持，而这些数据往往包含了学生的个人信息（如姓名、密码、邮箱账号、教育背景等）、学习记录等私密数据。如何保护教育领域的数据安全和隐私成了一个重要的挑战。

首先，要建立完善的数据保护机制，确保学生数据的安全和隐私。其中包括制定相关法律法规和政策，规范数据收集、存储、使用和共享的过程。同时，需要加强对数据使用者的监管和审查，确保他们遵守相关规定并且只使用数据进行合法用途。此外，还需要加强对数据泄露和滥用的预防和打击，保护学生的隐私和权益。

其次，要加强数据安全技术的研究和应用，确保数据在传输、存储和处理过程中不被窃取或篡改。其中包括加密技术、访问控制技术、身份认证技术等多种技术手段的应用。同时，还需要开展数据安全漏洞的检测和修复工作，及时发现并解决安全问题。

最后，要加强对人工智能算法的监管和评估，确保算法不会对学生造成负面影响。这包括对算法的透明度和可解释性进行评估，确保算法的决策过程公正、可理解和可接受。同时，还需要对算法进行定期审查和更新，以适应需求的不断变化。

2） 人工智能促进教师角色多元化扩展

首先，人工智能技术的应用需要教师具备一定的专业技术能力和道德修养，才能更好地利用其工作。因此学校需要加强对教师的技术培训和支持，提高教师使用人工智能技术的能力。教师应坚持以人为本、以德为先的教育理念，引导学生树立正确的价值观和世界观，培养学生的法治意识和伦理道德素养，成为人工智能时代的 “行为示范者”。

其次，信息技术课要培养学生的AI素养，教室不再是唯一的学习场所，学生将通过在线平台联结式的、人机协同的智能化方式进行学习。学生要掌握利用人工智能技术解决生活、学习问题的能力；在人工智能时代，教师还应注重教导学生如何进行批判性和创造性的思考，让他们明白AI生成的回答并不总是准确可信的，需要判断信息来源和真实性，进行进一步的验证和思考。教师要成为“AI能力培养者”。

第三，学生在学习和发展过程中除了会遇到知识技术性问题和困难外，还会产生有关道德、情感、信念等方面的问题。人工智能目前不具备人类的情感沟通关怀能力，教师要发挥优势、架设和学生之间的心桥，探讨化解学习之外的难题，成为AI不可取代的“心灵沟通者”。

第四，人工智能技术的发展需要数据分析和挖掘，而这些数据往往需要由教师和学生共同产生。因此，教师需要积极参与人工智能技术的应用中，为其提供足够的数据支持。人工智能技術为学生提供个性化的学习体验，但也存在一定的问题和风险。例如，人工智能技术可能会将学生归类为某种类型，从而影响其发展方向。因此，在应用人工智能技术时，教师需要不断反思教育教学行为提出反馈，研究解决出现的教育教学新问题，改进教育教学实践、注意保护学生的隐私和个人发展空间，教师要成为人工智能技术应用的“发展推动者”。

4.2 发展趋势

人工智能技术将更加深入地融入教育领域，越来越多地应用在教学管理的各个环节，为学生提供更加个性化、智能化的学习体验。教育数据分析将成为教育领域的重要发展方向，有助于教师更好地了解学生需求，优化教学内容和方法。跨学科合作将成为教育领域的一大趋势，未来将利用人工智能技术解决更多实际问题，人工智能也逐渐成为信息技术课程的重要教学内容之一。

5 结束语

通过对信息技术课程中人工智能的应用研究探索，可以看到人工智能在信息技术课程中具有广泛的应用前景，通过在个性化教学、智能评估与反馈、虚拟实验与仿真、在线教育资源的智能推荐等方面的运用，能满足不同学生的学习需求和兴趣爱好，为学生提供更加丰富、深入的学习体验，帮助学生更好地理解理论概念、掌握实际操作能力。

人工智能技术在信息技术课程中的应用仍然存在很多挑战和问题，如数据隐私保护、算法可解释性等方面需要进一步研究和探索。因此需要不断加强对人工智能在信息技术课程中的应用研究，推动信息技术课程的教学改革和创新，为培养信息技术人才做出更多贡献。

参考文献：

[1] 孙亮.人工智能在初中信息技术课中的应用[J].中小学电教（教学），2021（11）：11-12.

[2] 聂瑞华，王欣明，李卓越.从概念走向实践：基础教育大数据的框架与实现研究[J].中国电化教育，2017（3）：70-75.

[3] 江波，章恒远，魏雨昂.如何判定自适应学习系统的有效性：基于因果结构分析框架[J].现代远程教育研究，2023，35（2）：95-101.

[4] 陈剑洪，陈剑萍.基于人工智能的体育沉浸式教学研究[J].当代体育科技，2023，13（11）：77-80.

[5] 吴健.开启“人工智能+”模式 赋能学校高质量发展[J].中小学信息技术教育，2023（5）：26-27.

[6] 孟琳，朱伟.课程思政背景下高职语文教学改革探析[J].时代报告（奔流），2023（5）：113-115.

【通联编辑：朱宝贵】