教育标准化与人工智能辅助教学的协同机制研究

摘 要：本文从数据整合与分析、个性化学习设计、实时反馈与调整、技术整合与平台建设、数据共享与分析、教育者培训与跨学科合作六个方面，深入分析教育标准化和人工智能辅助教学在协同发展中的互补关系，通过整合两者的优势，探讨了构建更灵活、高效的教育环境的途径。

关键词：教育标准化，人工智能，辅助教学，协同机制

DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2024.10.039

0 引 言

教育领域正面临标准化与个性化之间的平衡问题，传统标准化教育提供了共同的教学框架，而人工智能辅助教学则为个性化教学带来了新的可能性。因此，深入探讨教育标准化与人工智能辅助教学的协同机制研究，通过分析数据整合、个性化设计、实时反馈、技术整合、数据共享、教育者培训等多个方面，能够深入挖掘两者在协同发展中的潜在路径，为教育改革提供新的思路与方法。

1 教育标准化与人工智能辅助教学的协同价值

1.1 有利于实现个性化学习支

在当今教育领域，教育标准化和人工智能辅助教学代表了两种不同的教育取向，其中个性化学习支持成为一个备受关注的议题。教育标准化通常是建立在一套统一的教学标准之上的，学生在此体系下接受相似的教育内容和教学方法。这种模式在确保教育公平性和可比性方面具有优势，却可能忽视了学生个体之间的差异。每个学生拥有独特的学习风格、兴趣和能力，标准化教育难以充分满足这些个性化需求。与此不同，人工智能辅助教学通过运用先进的技术手段，从数据中挖掘学生的学习风格、兴趣和能力等多维信息，为个性化学习提供了强大的支持，通过分析学生的学习数据，人工智能能够精准地了解每个学生的学科偏好、学习节奏和难点，从而实现教育内容和方法定制化，这种个性化学习支持使得教育变得更为贴近学生的实际需求，为他们提供更加有针对性的学习体验。在个性化学习的背后，人工智能的关键在于其强大的数据分析和机器学习能力。通过大数据技术，系统能够收集并分析大量学生的学习行为，从而识别出不同学生的特点和需求。这种数据驱动的教学模式为教育者提供了全新的视角，使其能够更好地了解学生的学术水平和潜在问题，并因材施教，精准介入[1]。

1.2 有利于强化实时反馈和改进

在当今信息时代，实时反馈和改进已经成为教育领域关注的焦点。教育标准化作为传统的教学模式，其评估机制通常存在较为固定的时间节点，这导致学生和教育者在学习过程中难以获取实时的反馈信息。学生的学习表现可能在长时间内未被及时察觉，而教育者也面临着在评估之后才能发现并应对问题的挑战，这种延迟的反馈机制可能限制了教学的效果和学生的进步。相对而言，人工智能辅助教学通过融入先进的技术手段，为教育领域带来了革命性的变化，其中，实时反馈成为人工智能辅助教学的一项重要特征。通过智能化的学习系统和算法，人工智能能够实时监测学生在不同知识点的理解程度，甚至可以跟踪他们在特定任务中的表现，这意味着学生不再需要等到考试或定期评估才能了解自己的学业表现，而是能够在学习的过程中实时获取有关自己强项和薄弱项的信息。实时反馈的重要性不仅仅在于为学生提供了更直观、个性化的学习路径，同时利于教育者更全面、深入地了解学生的学习状况。通过分析实时数据，教育者可以更好地了解学生在何处遇到困难，哪些知识点需要更多关注，从而调整教学策略，提供更有针对性的指导，这种及时的教学反馈有助于教育者更灵活地适应学生的需求，促使他们更加主动地介入学习过程，引导学生克服难点，提高学习效率。

1.3 有利于实现教育资源优化配置

在当今日新月异的教育领域，教育资源的优化分配成为一个至关重要的议题。教育标准化作为传统的教育形式，其本质是基于一套固定的教学标准，对学生实行相似的教育内容和进度安排。然而，这一模式在资源分配上往往表现为不均衡，学生因为个体差异而在学习过程中面临着各自的挑战。有些学生由于教学进度较慢，可能会感到无聊和缺乏挑战，而另一些学生由于教学进度较快，可能会感到学业压力沉重，产生学习困难的情况。相较而言，人工智能辅助教学通过运用先进的技术手段，为资源分配提供更为灵活和个性化的途径，人工智能系统能够通过分析学生的学习进度、能力水平和兴趣爱好等多方面信息，为每个学生提供个性化的学习支持[2]。在资源分配方面，人工智能能够优化学习材料的推荐，提供符合学生水平的教育资源，确保学生在适当的难度下进行学习。通过人工智能的智能化分析和推荐系统，教育者能够更好地了解学生的学习状态，及时调整和优化资源的分配方案，以达到更好的教育效果。

2 教育标准化与人工智能辅助教学的协同发展路径

2.1 加强技术整合与平台建设

在当今数字化时代，技术整合与平台建设在教育领域扮演着至关重要的角色，教育标准化作为传统的教学范式，通常依赖于传统的教学方法和教材，其技术支持相对较低，为了适应信息时代的发展潮流，协同发展的首要任务是将标准化教育与现代技术进行有机整合，建设数字化、在线化的教育平台。标准化教育的传统特征是一种线性、集中式的教学方式，学生在相似的教育内容和方法下进行学习，然而，这种教学方式在满足个性化需求和提升学习体验方面存在一定的不足。在协同发展的过程中，将标准化教育与现代技术有机结合，建设数字化、在线化的教育平台成为推动教育变革的有效途径。通过数字化平台，教育者能够更灵活地设计教学内容，学生可以在任何时间、任何地点进行学习，打破了时间和空间的限制。在线化的教育平台不仅为学生提供了更便捷的学习途径，也为教育者提供了更多创新的教学方式，促使教育更贴近学生的需求。人工智能辅助教学在教育中的应用日益广泛，为个性化学习提供了新的可能性。人工智能技术可以通过智能化的学习系统、个性化推荐引擎等，为学生提供更灵活、个性化的学习体验。协同发展的路径之一是整合人工智能技术，为标准化教育增添智能化的元素，提高教育效果。智能化的学习系统可以根据学生的学习行为和反馈，自动调整学习路径和教学内容，满足学生个性化的学习需求。个性化推荐引擎能够根据学生的兴趣和能力，精准地推荐适合他们的学习资料和活动，提高学习的针对性和吸引力。

2.2 注重教育数据共享与分析

在当今数字化时代，教育领域积累了大量的学生数据，这些数据包括考试成绩、评估结果、学习行为等多个方面。标准化教育作为传统的教学范式，在学生管理和评估方面产生了丰富的数据资源。协同发展的关键之一是如何实现这些数据的共享与分析，以便更好地了解学生的学习状况和需求。标准化教育的数据主要集中在学生的考试成绩和评估结果上，这些数据是对学生学业表现的定量化记录，但仅仅依赖于这些数据可能难以全面了解学生的学习情况。为了更好地发挥这些数据的潜力，协同发展的理念强调数据的共享和分析，通过建立共享平台，不同学校和机构之间可以分享教育数据，促进经验和资源的交流，这有助于形成更大范围内的数据池，为教育者提供更全面的学生信息，从而更准确地制定教学策略和个性化的学习计划。与此同时，人工智能辅助教学利用先进的技术手段通过分析学生的学习数据来提供个性化的支持。协同发展的路径之一是将标准化教育的数据与人工智能系统集成，实现全面、动态的学生信息分析，通过整合这两者，可以更精准地了解学生的学科偏好、学习进度、弱项和潜在问题。数据共享与分析的协同发展不仅为教育者提供了更多工具和资源，也为学生创造了更有利的学习环境。通过深度分析学生数据，教育者可以更好地把握学生的学科特长和需求，制定个性化的学习计划，帮助他们更好地发挥潜力。同时，数据共享也为教育政策制定者提供了更为准确的基础，使其能够更科学地调整教育政策，以更好地满足学生和社会的需求[3]。

2.3 开展教育培训与跨学科合作

在教育领域，教育标准化和人工智能辅助教学的协同发展需要关注教育者的培训和跨学科合作两个关键方面，传统的标准化教育体系要求教育者遵循一定的教学标准，但往往缺乏适应新技术的培训，这成为协同发展的首要问题之一。同时，引入人工智能辅助教学需要教育者具备相应的技术素养。协同发展的另一个方面是推动跨学科的合作，将教育领域的专业知识与技术领域的专业知识相结合，促进更全面的教学方法。在标准化教育体系中，教育者通常受制于一套固定的教学标准，其培训主要着眼于如何正确执行这些标准，而对于新技术的应用则相对欠缺。在协同发展的过程中，对教育者进行全面的培训变得尤为关键，培训内容可以包括但不限于新技术的使用方法、在线教育平台的操作、数据分析和人工智能辅助教学工具的应用等。通过为教育者提供这些培训，可以增强他们应对数字化、智能化教学环境的能力，更好地发挥新技术在教学中的优势。在引入人工智能辅助教学的同时，教育者需要具备一定的技术素养，能够理解和灵活运用人工智能工具，这要求教育者具备不仅仅是传统教育知识，还需要了解并掌握现代技术的相关知识。因此，协同发展需要在教育者培训中强调技术素养的提升，让教育者能够更好地融入数字化、智能化的教学环境中，更好地利用人工智能工具辅助教学，提高教学效果。除了教育者的培训，跨学科合作也是协同发展中的重要环节，人工智能辅助教学不仅涉及教育领域的专业知识，还需要结合技术领域的专业知识。在这个背景下，跨学科的合作可以将教育者和技术专家紧密结合起来，实现双方的优势互补，教育者能够为技术专家提供教育需求和理论背景，而技术专家则可以为教育者提供先进的技术支持和创新的教学工具，通过这种跨学科的合作，可以更好地推动人工智能辅助教学的创新和发展，提高教学质量[4]。

3 结 语

综上所述，在教育标准化与人工智能辅助教学的协同机制研究中，通过技术整合与平台建设，数字化教育平台的建设可以为教育提供更灵活的支持。数据共享与分析使标准化数据与人工智能系统相结合，实现更精准的个性化教学，教育培训与跨学科合作推动教育者适应新技术，促进跨领域的教学创新。标准化教育和人工智能辅助教学相辅相成，共同构建了更为全面、灵活的教育环境，为培养更具创造力和适应力的学生奠定了基础。

参考文献

[1]陈路舟.教育数字化时代高校教育新形态的建设与发展对策[J].延边大学学报（社会科学版），2024，57（1）：135-141.

[2]张珺.“人类智能”与“人工智能”双向耦合：智能时代的教育取向[J].河北师范大学学报（教育科学版），2024，26（1）：129-136.

[3]庄佳，薛冰，崔源.人工智能智慧教室中的教学设计与课程开发探索 [J].信息系统工程，2024（1）：153-156.

[4]顾小清，卢琳萌，宛平.教育数字化转型下的教育研究范式变革[J].中国远程教育，2024（1）：1-11.

作者简介

杨蓓蓓，博士，副教授，研究方向为教育。

（责任编辑：刘宪银）

基金项目：本文受2023年度山东省智能社会治理研究课题“人工智能在教学管理中的应用”（课题编号：2023GZSZ-114）资助。