人工智能赋能高校继续教育的发展新范式

摘要：随着信息技术和人工智能的迅猛发展，高校继续教育面临更加严峻的挑战和机遇。人工智能技术的应用，为高校继续教育提供了发展新范式。通过提供个性化的学习体验，提高学习效果和效率，扩大学习资源的开放度和可及性等方面，人工智能为高校继续教育的发展带来无限可能。在实际应用过程中，高校需要深入探索人工智能技术与教育理论的结合，探索适合自己的发展模式。同时，还需要针对数据隐私和安全保护问题以及教师的专业能力提升等方面面临的挑战进行有效的应对。基于此，针对人工智能赋能高校继续教育的发展新范式进行研究，期望为相关从业者提供参考。

关键词：人工智能；高校继续教育；发展新范式；智能化；智能辅导系统

中图分类号：G72

文献标志码：A

文章编号：1009-4156（2024）03-0012-05

随着社会进步和科技发展，高校继续教育作为一种重要的教育形式，正扮演着培养和提升人才的关键角色。传统的高校继续教育模式面临教学资源有限、学习方式单一、学习效果难以衡量等问题。为了推动高校继续教育发展，人工智能技术被引入其中，赋予高校继续教育一种全新的发展范式。只有积极探索和应用人工智能技术，不断创新和改进高校继续教育的模式与方法，才能实现高校继续教育的持续发展，更好地满足社会的学习需求，推动社会进步和经济发展。

一、高校继续教育的现状

教学资源有限是高校继续教育面临的一大现状。由于高校主要面向全日制本科生教学，继续教育往往无法得到足够的教学资源支持，包括教师和教室的配备、教材和教学设备的供应等。这导致了继续教育的课程设置相对有限，且不够专业化和针对性，难以满足学生的实际需求。

学习方式单一是高校继续教育的另一个挑战。传统的面对面授课是继续教育的主要教学方式，然而对于很多在职人员来说，时间和地点的限制使得他们很难参加全日制的面授课程。而且，面授课程的学习进度往往受到固定课时的限制，不够灵活和个性化。

学习效果难以衡量也是高校继续教育面临的挑战之一。由于继续教育通常以提供实用性知识和技能为目标，学生的学习效果往往需要通过实际应用来验证。传统的考试评估方式难以真实反映学生的学习成果，评价标准和方法不够科学和全面。

二、人工智能赋能高校继续教育的意义

提供更加智能化的学习体验：人工智能技术可以为学生提供智能化、个性化的课程推荐、学习计划和学习方式等^［1］。通过学生的学习情况、兴趣爱好、专业背景等个性化信息的收集和分析，人工智能可以帮助学生建立个人学习路径和制订个性化学习计划，为学生提供全新的学习体验。

提高学习效率和效果：人工智能技术可以通过大数据分析和智能化的教育内容推荐，帮助学生快速地找到最适合自己的学习资料。另外，人工智能还可以通过自然语言处理等技术，实现更加高效的学习交互和课程管理，为学生提供更加便捷、高效的学习方式，提高学习效率和效果。

拓宽学习资源的开放度和可及性：人工智能技术可以通过数字化、在线化的教育资源管理和运营，实现教育资源的开放性、共享性和可及性，为学生提供更加全面、多样化的学习资源。通过云计算、大数据等技术，还可以帮助高校继续教育实现教学资源的共享和联动，提高教育资源的利用效率和资源的可持续发展。

促进高校继续教育的开放、智能化和创新发展：人工智能技术的应用促进了高校继续教育的开放性、智能化和创新化发展。它拓宽了学习场景和学习方式，推动了高校教育的数字化和智能化发展，同时也促进了高校继续教育与产业界的合作与创新，实现了教育资源的互联互通和知识的跨界融合^［2］。

三、人工智能在高校继续教育中的应用

（一）智能教学与个性化推荐

1.智能教学平台的构建

（1）智能课程推荐。通过分析学生的学习背景、兴趣爱好和学习历史等个性化信息，人工智能可以推荐最适合学生的课程和学习资源，帮助他们更加准确地选择自己的学习路径。

（2）智能学习辅助。通过人工智能技术，能够实现自然语言处理与机器学习模式，并可以为学生提供相应的辅导与及时的学习反馈。利用其技术能够有效地对学生问题进行解答，并为其提供相应的解决指导，进一步提升了学生的学习效率。智能教学平台还可以根据学生的学习情况，给出个性化的学习建议和提醒，提高学习效果。

（3）智能作业批改。人工智能可以通过自然语言处理和机器学习技术，自动批改学生的作业和练习。它可以提供及时的作业反馈和评估，帮助学生加深对知识点的理解，并提供个性化的学习建议。

（4）智能考试监控。人工智能可以通过面部识别和行为分析等技术，实现对考试过程的智能监控，识别不规范行为，及时发现舞弊行为，并提供依据和报告。这可以帮助学校保证考试的公平性和安全性。

（5）智能学习分析。借助人工智能技术，还可以利用好大数据及机器学习技术，深层次地对相关的学习数据进行分析，挖掘出最佳的学习方式，并可以及时发现学生在学习过程中存在的瓶颈及需求。通过这些数据，能够为教师提供一定的辅助，进一步对学生的学习情况进行了解，为后续制定行之有效的个性教学模式及管理提供参考^［3］。

通过构建智能教学平台，将人工智能技术应用于高校继续教育，可以提供智能化的学习支持和个性化的教育服务，提高学习效果和教学质量。同时，它也可以为教师提供更准确的学生反馈和数据分析，帮助教师优化教学过程和个性化教学方案，促进高校继续教育的发展。

2.个性化教学内容的推荐

（1）学习历史分析。通过分析学生的学习历史记录、成绩和反馈等信息，人工智能可以了解学生的学习偏好和学习水平。基于学习历史分析，智能系统可以推荐相应课程、学习资料和教学活动，以满足学生的个性化学习需求。

（2）兴趣偏好分析。通过收集学生的兴趣爱好、专业领域和职业发展方向等信息，人工智能可以分析学生的兴趣偏好。基于兴趣偏好分析，智能系统可以向学生推荐相关领域的学习内容，激发学生的学习兴趣，并提供更加贴合学生需求的教学资源。

（3）自适应学习路径。人工智能可以根据学生的学习进展、成绩和需求等信息，自动调整学习路径。通过自适应学习路径，智能系统可以根据学生的个体差异和学习能力，提供个性化的学习计划和课程安排，使学生能够以更高效的方式完成学习目标。

（4）社交媒体分析。通过分析社交媒体等渠道中学生的社交互动、讨论和共享等行为，人工智能可以了解学生的社交网络和合作倾向。基于社交媒体分析，智能系统可以为学生推荐合适的小组学习活动、学习伙伴和合作项目，促进学生之间的互动和合作^［4］。

（5）情感分析与智能反馈。人工智能可以通过情感分析技术，识别学生的情绪和情感状态。基于情感分析，智能系统可以提供智能化的反馈和支持，如鼓励、讨论和解决问题等，以增强学生的学习动机和满意度。

（二）虚拟现实与在线实验

1.虚拟现实技术的应用

（1）校园漫游和虚拟实验室。虚拟现实技术可以创建一个虚拟校园，让学生在虚拟环境中参观校园、学习和探索不同的场景和情境。同样，虚拟实验室可以提供珍贵实验室资源的远程共享和可视化交互，尤其是在某些不可接近的实验室设施或特定的环境，虚拟实验室可以让学生在更安全的环境下进行实验和学习。

（2）职业技能培训。虚拟现实技术可以创建一个模拟的工作场景，让学生通过模拟实践，真实体验和感受各类工作的场景和实际情况，有效提高学生的职业素养和专业技能。

（3）手工制作和艺术创作。虚拟现实技术可以提供更多的手工和艺术创作的机会，如虚拟雕刻、绘画创作、建模和制作等。

2.在线实验系统的建立

（1）定义实验目标和需求。首先确定需要在在线实验系统中提供的实验类型和目标。可以包括实验的学科领域、实验的目的和内容。

（2）设计实验平台。根据实验要求和目标，设计在线实验系统的平台。确定所需的硬件设备、软件工具和系统架构，以支持实验的进行和学生的参与。

（3）开发实验内容。根据实验的目标和内容，开发相应的实验内容。涉及设计合适的实验方案和流程，准备所需的实验材料和数据，并确保实验过程的可视化和交互性。

（4）整合人工智能技术。人工智能可以在在线实验系统中发挥重要作用。例如，可以利用机器学习算法来分析学生的实验数据和结果，提供智能化的反馈和评估。同时，可以利用自然语言处理技术来处理学生的问题和解答，提供智能化的指导和支持。

（5）教师培训和资源支持。为了确保在线实验系统的顺利运行，需要为教师提供培训和支持。教师应熟悉在线实验系统的操作和管理，并能有效地引导学生进行在线实验。

（6）系统测试和优化。在正式使用之前，进行系统测试和优化以确保在线实验系统的稳定性和性能。持续监测和收集用户反馈，及时修复和改进系统中存在的问题，以提供更好的用户体验。

（三）人机协同与智能辅导

1. 人机协同教学模式

（1）人工智能在高校继续教育中的应用，可以有效缓解教师工作压力。在传统的教学模式中，教师需要承担大量的教学任务，如备课、授课、批改作业等。引入人工智能助手后，这些烦琐的工作可以交给机器来完成，使教师有更多的精力关注教学内容的创新和教学方法的改进。

（2）人机协同教学模式有利于拓展教学资源。人工智能助手可以快速获取和整合全球优质的教育资源，为教师和学生提供更多的学习选择。此外，人工智能助手还可以根据教学内容，自动生成相关的教学素材，如图片、视频等，丰富课堂教学形式，提高教学吸引力。

（3）人机协同教学模式有助于实现教育的公平。人工智能技术可以跨越地域和时间的限制，使优质的教育资源得到更广泛的传播。特别是在高校继续教育中，很多学生来自不同地区，有着不同的教育背景。人机协同教学模式可以确保每个学生都能接受到高质量的教育，从而提高教育公平性^［5］。

由于中国高校继续教育市场规模庞大，预计在未来几年内将达到500亿元。这意味着人机协同教学模式在高校继续教育领域具备广阔的商业机会和市场潜力。借助人工智能技术的不断发展和创新，未来人机协同教学模式将会得到更广泛的应用，进一步提升高校继续教育的教育质量和学习效果。

2. 智能辅导系统的设计

（1）学生信息管理。系统需要记录学生的个人信息和学习历史数据，包括学习过的课程、学习时间、成绩等。这些信息可以用于分析学生的学习情况和学习特点，为后续的个性化辅导提供依据。

（2）数据分析与个性化诊断。系统需要通过数据分析和机器学习技术，对学生的学习数据进行分析，了解学生的学习进展和困难。根据分析结果，系统可以为学生提供个性化的诊断和学习建议，帮助学生更好地解决学习困难。

（3）学习资源推荐。系统需要根据学生的学习需求和学科特点，向学生推荐适合的学习资源，包括教材、教学视频、练习题等。推荐过程可以基于学习资源的关联度、难度和学生的兴趣等因素进行个性化调整。

（4）自动化测验与评估。系统既可以提供自动化测验和评估功能，根据学生的答题情况自动生成成绩和评价，帮助学生了解自己的学习成果和不足，也可以为教师提供学生成绩的分析统计，以便教师更好地指导学生。

（5）实时反馈和建议。系统需要及时向学生提供学习反馈和建议，包括对学生的学习进展的评价、对学习策略的调整建议等。这样可以帮助学生在学习过程中及时调整学习方法，提高学习效果。

（6）交互与沟通。辅导系统应该提供在线交互和沟通的功能，学生可以通过系统与教师和其他学生进行学习讨论和交流，共同解决问题和分享学习经验。

（7）后续跟踪与改进。系统应该能够跟踪学生的学习历程和成果，并根据学生的反馈和数据分析结果，不断改进系统的设计和功能，提高系统的智能化水平和学习效果。

通过以上设计，智能辅导系统可以更好地满足高校继续教育中学生的学习需求，提供个性化的学习辅导和支持，帮助学生提高学习效果和学习动力。同时，智能辅导系统还可以减轻教师的工作负担，并为教师提供学生学习情况的实时反馈和评估，提高教师的教学质量和教学效率。

（四）教学管理与评估优化

1. 智能教学管理

（1）智能教学管理可以实现教学资源的共享。通过人工智能技术，高校可以将优秀的教师资源、课程资源、实验室资源等进行整合，实现资源的共享，为学生提供更优质的教学服务。例如，学生可以通过在线学习平台随时随地访问优秀的教师课程，并参与线上讨论和互动。

（2）智能教学管理可以提高教学效率。通过人工智能技术，高校可以实现教学过程的自动化、智能化，减少教师的工作量，提高教学效率。例如，人工智能系统可以根据学生的学习情况，自动调整教学计划，提供个性化的教学服务，帮助学生更好地掌握知识。

（3）智能教学管理可以为学生提供更好的学习体验。通过人工智能技术，高校可以为学生提供更加丰富、多样化的学习方式，激发学生的学习兴趣，提高学习效果。例如，学生可以通过虚拟现实技术参与实验室实践，或者通过在线学习平台参与小组讨论和合作学习。

（4）智能教学管理也可以提高高校的教学质量。通过人工智能技术，高校可以实现教学过程的实时监控和评估，及时发现和解决问题，提高教学质量。例如，人工智能系统可以对学生的学习情况进行实时跟踪和分析，提供反馈和建议，帮助教师不断改进教学方法和策略^［6］。

（5）智能教学管理是高校继续教育的重要手段之一，可以帮助高校实现教学资源的最大化利用，提高教学效率，为学生提供更好的学习体验，提高高校的教学质量。随着人工智能技术不断发展，智能教学管理在未来将发挥更加重要的作用。这样的智能教学管理模式将进一步推动高校继续教育的发展和创新。

2.学习成果评估与反馈

（1）自适应测试与评估。自适应测试是指根据学生的学习情况和学习水平，动态地调整测试难度和测试内容，提供精准的测试评估和反馈。在人工智能技术的支持下，高校继续教育可以对评估系统进行优化和升级，实现自适应测试功能，针对学生的不同学习特点和学科需求，提供个性化的测试评估和反馈。

（2）学业数据分析与挖掘。学业数据分析与挖掘是指通过大数据分析技术，对学生的学习行为数据和学习结果数据进行分析，挖掘其中的规律和模式，找出学生的学习特点和学科需求，为教师提供科学的评估与反馈依据，同时也提供了数据支持，帮助学生更好地了解自己的学习情况和学习进展。

（3）智能化评估反馈。智能化评估反馈是指通过人工智能技术，根据学生的学习情况和学习结果，构建智能回馈模型，自动化地提供学生的学习评估和成绩反馈。这样可以减轻教师的工作负担，同时为学生提供及时、准确的评估和反馈，帮助学生更好地理解学习目标和要求。

（4）个性化学习辅导与指导。在学习成果评估方面，人工智能技术的另一个关键功能是帮助实现个性化学习辅导与指导。通过分析学习数据，教师可以全面了解学生的学习状态和能力，从而为学生提供定制化的学习辅导和指导。同时，借助智能化评估反馈，还可以根据学生的学习表现和成果，为他们提供有针对性的学习建议和指导方案。

四、人工智能赋能高校继续教育的发展策略

（一）政策支持与资金投入

1.政策支持

（1）制定专项规划。政府应当制定关于人工智能在高校继续教育领域的专项规划，明确发展目标和重点任务，为该领域的发展提供指导和支持。

（2）政府采购与招标优先。政府在采购和招标过程中应当优先选择具备人工智能应用能力的高校继续教育机构，鼓励和支持其开展相关项目和合作。

（3）税收优惠政策。对于从事人工智能在高校继续教育领域的研发和应用的企业和机构，政府可以给予相应的税收优惠政策，降低其研发和运营成本，促进行业的健康发展。

（4）加强合作交流。政府可以组织各相关部门和高校继续教育机构之间的交流与沟通，促进信息共享和合作，提高人工智能赋能高校继续教育的能力和水平。

2.资金投入

（1）增加科研经费。政府应当加大对高校继续教育领域人工智能相关科研项目的资金投入，激励高校和研究机构加强人工智能的研究和应用。

（2）搭建平台与基础设施。政府可以投资建设人工智能应用平台和实验基地，为高校继续教育机构提供必要的硬件设备和软件工具，提升人工智能应用的实际效果。

（3）提供创新创业支持。政府可以通过设立专项基金和金融补贴等方式，为有人工智能创新和创业意愿的高校继续教育机构提供资金支持，帮助其推动技术成果的转化和商业化。

（4）开展人才培养计划。政府可以组织开展人工智能在高校继续教育领域的培训计划和人才引进计划，提升行业从业人员的专业能力和水平。

（二）人才培养与团队建设

人才培养：高校继续教育机构应当加强人才培养，提升从业人员对于人工智能应用的掌握能力和实践能力。通过不断开展技能培训、课程讲授等活动，为相关人员提供更为深入和全面的知识体系，同时加强实践环节，提高人才的实战经验。

团队建设：高校继续教育机构应当注重团队建设，建设一支高素质、专业化、有经验的人才队伍。通过制定明确的招聘标准和职业通道，引进和培养具备人工智能应用能力的人才，同时注重人才之间的交流和协作，提升团队的整体实力。

行业交流：高校继续教育机构应当加强与人工智能相关行业和企业的交流与合作，了解和掌握最新的技术动态和应用经验。通过与行业专家的互动和交流，为团队成员提供更广阔和深入的视野，提高团队整体的创新力和竞争力。

（三）校企合作与资源共享

实践教学：通过与企业合作，高校继续教育可以组织学生参与实际项目，将课堂学习与实践结合，提供真实的工作场景和问题解决方法。同时，企业可以为高校提供实践教学资源，如创新创业项目、实验室设备等，使学生能够更好地掌握人工智能技术，并将其应用于实际工作中。

课程开发：高校继续教育可以与企业合作，共同开发适应市场需求的人工智能相关课程。通过企业的实际需求和市场反馈，高校可以调整和优化课程内容，确保课程的实用性和前沿性。同时，高校可以借鉴企业的教学案例和实践经验，提高课程的质量和效果。

资源共享：高校继续教育可以与企业进行资源共享，共同利用双方的优势资源。高校可以向企业提供人才培养和技术研发等方面的支持，而企业可以向高校提供实际应用场景、数据资源和专业技术等方面的支持。通过资源的共享和互补，双方可以实现优势互补，提高综合竞争力。

参考文献：

［1］崔志莉.人工智能时代高技能人才需求特征研究［J］.职业教育研究，2019（8）：20-21.

［2］朱巧玲，李敏.人工智能、技术进步与劳动力结构优化对策研究［J］.科技进步与对策，2018（6）：91-92.

［3］佟冰.科技知识型社会中成人教育的发展与职能［J］.长春师范学院学报（自然科学版），2013（6）：53-55.

［4］卢海弘.现代化进程中的继续教育重构性变革研究［J］.河北师范大学学报（教育科学版），2020（3）：16-18.

［5］袁玉芝，杜育红.人工智能对技能需求的影响及其对教育供给的启示——基于程序性假设的实证研究［J］.教育研究，2019（2）：91-92.

［6］张学英.人工智能视阈下基于劳动就业迭代的技能形成问题研究［J］.中国职业技术教育，2018（30）：36-39.

A New Paradigm for the Development of Continuing Education in Universities Empowered by Artificial Intelligence

Wang Rui

（College of Art and Design， Zhongyuan University of Technology， Zhengzhou 450007， China）

Abstract：With the rapid development of information technology and artificial intelligence， continuing education in universities is faced with more severe challenges and opportunities. The application of artificial intelligence technology has provided a new development paradigm for continuing education in universities. By providing personalized learning experiences， improving learning effectiveness and efficiency， and expanding the openness and accessibility of learning resources， artificial intelligence brings infinite possibilities to the development of continuing education in universities. In the practical application， universities need to deeply explore the combination of artificial intelligence technology and educational theory， and explore suitable development models for themselves. At the same time， effective responses are also needed to address the challenges faced in data privacy and security protection， as well as the improvement of teachers’ professional abilities. Based on this， this article provides research on the new paradigm of artificial intelligence empowering the development of continuing education in universities， with the hope to provide reference for relevant practitioners.

Key words：Artificial intelligence; Continuing education in universities; New paradigm for the development; Intelligent; Intelligent tutoring system