探索人工智能技术在高等教育改革中的应用

摘要：人工智能技术的杰出表现吸引了众多学者对于将人工智能技术应用于教育行业的研究。无论从学校教学管理还是教师教学辅助和学生学习引导，在高等教育中应用人工智能技术都不可避免并且具有迫切需求。新技术的实施会面临工作量增加等挑战，同时可能存在隐私保护不当等风险。针对以上问题，持续、合理的监督机制等应对方案需要同时实施。研究表明，在人工智能蓬勃发展的时代，充分利用以其为代表的新信息技术，抓住机遇，做好充分准备，迎接挑战，做出调整，将实现教育变革的又一次飞跃。

关键词：高等教育改革人工智能应用教学辅助教学管理

ExploretheApplicationofArtificialIntelligenceTechnologyinHigherEducationReform

ZHANGXingliGAOMingliangJINJinZHOULijun

SchoolofElectricalEngineering，NorthwestMinzuUniversity，Lanzhou，

GansuProvince，730030China

Abstract：Theremarkableperformanceofartificialintelligence（AI）technologyhasattractedmanyscholarstostudytheapplicationofAItechnologytotheeducationindustry.Whetherinschoolteachingadministration，teachingassistanceforeducators，orpersonalizedlearningguidanceforstudents，theapplicationofAItechnologyinhighereducationisinevitableandurgentlyneeded.Theimplementationofnewtechnologieswillfacechallengessuchasincreasedworkload，andtheremayberiskssuchasinadequateprivacyprotection.Addressingtheseissuesrequirestheimplementationofongoing，sensiblesupervisionmechanismsandotherappropriatemeasures.StudiesindicatethatintheeraofburgeoningAI，harnessingthepotentialofnewinformationtechnologies，includingAI，beingproactiveinreadiness，confrontingchallenges，andmakingnecessaryadjustmentswillfacilitateasignificantleapforwardineducationalreform.

KeyWords：Highereducationreform;ArtificialIntelligenceapplication;Teachingassistance;Teachingadministration

随着核心算法的突破、计算能力的提升及海量互联网数据的支撑，人工智能技术也迎来了质的飞跃，其技术的发展和在各行业的应用是世界各国争相关注和研发的焦点。包括了深度学习、计算机视觉和自然语言处理技术在内的人工智能，在不断突破人类智能的界限。高等教育的未来与其密不可分，人工智能在高等教育中的应用成为高等教育最强大的变革推动者之一已经成为国际共识[1，2]。

1高等教育中引入人工智能应用的迫切性

目前，人工智能在教育领域的应用主要体现在将其相关技术作为辅助学习的工具和应用在智慧校园等方面。工具型辅助教学包括AI+大数据、语音语义识别、计算机视觉识别等应用，使线上教育产品趋于个性化。智慧校园将以大数据为基础的校园工作、学习和生活一体化，以各种应用服务系统为载体，使教学、科研、管理和校园生活充分融合。本文中的讨论以辅助教学工具的应用为主。

从学生的角度来讲，他们获取新知识的途径和媒介由于互联网和物联网相关技术的发展，相较于之前的任何时期，都更加地多样化。由于新知识的宽泛程度和获取的容易程度提高，学生由被动接受，变成了对于符合自己需求和特点的知识的主动选择。传统的教学方式无论是从内容还是形式上，都已经无法满足学生获取知识的需求。从教师的角度，在内容上，人类无法以计算机那么快的速度更新知识，也无法提供互联网所能达到的全面性。在形式上，人灌或者“机灌”都会导致学生很快失去对课堂的注意力[3]。

人工智能应用程序的前景在于它们的效率和功效。人工智能系统可以捕获范围更广、粒度更细的数据，能以极低的成本快速地提供出色的观察和推理。类似ChatGPT的大型语言模型的人机交互方式，可以根据提示语言进行内容生成、代码编写、论文撰写，似乎更能吸引青年一代的注意力。于是引发了对教育方式的思考，何不结合这些人工智能方法到教育中，寓教于乐，达到更好的教学效果？联合国教科文组织于2021年出版的《人工智能与教育：政策制定者指南》就包含有关使用人工智能进行教育管理和交付、学习和评估以及增强教师能力和加强教学等方面的章节[4]。他们最近还发布了ChatGPT和高等教育的快速入门指南，概述了ChatGPT的工作原理以及如何在高等教育中使用[5]。

2应用的具体措施

人工智能在教育领域不仅会对未来学校的管理、教育方式和学习方式产生重大影响，更重要的是牵动教育理念的变化，推进人工智能与教育融合发展，是时代赋予教育的使命。

2.1学校层级的教学管理

2.1.1

提供预测信息类：选取影响学生选课的主要因素（如学时、课程所属科目、教师、授课方式、考试形式、考核方式设置等）作为特征，建立预测模型去预测其他课程的选课情况。使用神经网络算法训练以往的数据去预测各省份录取新生报到注册率，提前进行合理的资源安排，如寝室分配、班级分配等。Chu等人总结了1996年至2020年高等教育中被引用次数最多的50篇人工智能论文，发现对学生学习状态的预测是最常讨论的[6]。

2.1.2

因素分析类：有研究人员使用人工神经网络、决策树和逻辑回归三种机器学习算法分析学生辍学的可能因素和预测辍学。作者以最近8年中25224名美国大学新生的数据作为特征，如年龄、性别、种族、绩点、学费的来源等，得出结论：对本科生辍学影响最大的因素是学生的学习成绩和他们是否获得了经济支持[7]。学校可根据预测结果，向有辍学风险的学生提供必要的帮助和支持。另外，对于就业方向迷茫并且愿意提供自己成长数据的学生，可以通过基于数据的分析，帮助学生在就业选择方向上给出参考[8]。

2.1.3

人工智能技术支撑的智慧教室实现辅助教学功能。在工科的专业课中，教师经常需要在课堂上演示仪器的使用和结构。目前还是主要通过多媒体图片和视频等形式，展示的实物都是二维的，很难使学生真正全面地看到要展示的仪器的内部结构和理解其工作原理。如果在类似这样的课堂中引入AR/VR技术，当学生点击仪器某个部位的时候，该部位就可以从整个仪器中分解出来，并且可以通过拖拽放大以三维的形式呈现在学生眼前，他们就可以了解该零件更多的细节。其次，可实现更生动地远程教学，特别是对于工程专业的学生，有行业经验的工程师可以在工厂实地进行实践示范教学。另外，对室内环境的智能感知控制可以提供更舒适的学习环境，如室内灯光、温湿度、空气质量等。最后，学生出勤率、学生课堂反映统计分析，可以精准地提前察觉学生在学习上的异常，教师可以及时对于这些学生予以关注和帮助。

智慧教室可以进行数据采集，根据学生正在查看的内容和持续的时间、交互的动作、面部表情识别（如倾听、思考、疑惑、走神等）和眼睛专注（如跟踪学习者眼球运动识别其无聊和注意力分散状态）的时长等信息，基于关注度、参与度、疑难度、活跃时间等方面数据评价课堂教学效果。通过模型的分析，教师可以实时学生得到学生关注的知识内容、情绪感知与状态等信息的总结，教师随时调整授课方法或鼓励学生互动[9]。有研究人员基于师生对话文本及计算机视觉技术（包括表情识别与视线检测）建立课堂教学自动评价体系[10]。多模态数据下的课堂教学评价模型，挖掘了数据间的内在关联，可以更客观及时地给予教师和学生反馈。

2.2教师层级的教学辅助

实际上人工智能技术已经在不知不觉中进行着教学辅助工作。比如老师们在工作中常用到的word，其中已经集成了利用了深度学习和自然语言处理技术的拼写检查和用词建议功能。教师可以使用ChatGPT起草课程大纲，生成讲课内容、作业题目和评分标准。人工智能技术的应用可以实时分析学生的表现数据，教师能更早地识别学习差距，调整教学策略，为有困难的学生提供额外的支持。在考试后的阅卷中可以运用计算机视觉技术，通过将扫描后的试卷进行识图处理，提取其中的作答部分，与预设的评分规则进行对比，实现自动评分。利用机器学习算法训练打分模型，还可以对主观题进行评分。让老师有更多时间用于课程的创新和专业领域的科学研究等具有更高价值的工作，同时缓解了人类偏见在主观题上评分造成的误差。2019年的一项研究表明，在人工评分的论文数据集上训练生成的模型与人工评分的相关性为0.86，能很好地识别好的论文的关键特征[11]。考试结束后，通过机器学习方法分析历年试卷，建立知识点库，利用历年学生答题的对错情况，1、将知识点分难、中等、容易等；2、失分多的地方在之后的教学中注意加强讲解，优化课程学时的分配。

2.3学生层级的学习引导

人工智能技术整合开放的教育资源，并可以精准地推送给学生。许多在线课程资源免费开放，学生可以听到名校教师讲课，使教育资源的分配更加平均，弥补了国家之间、地区之间的教育资源差距。相比于传统的如教科书的教育材料，开放式教育资源可以快速更新、调整和改进。人工智能学习系统提供引人入胜的交互式学习体验来提高学生的参与度，如交互式测验或游戏，帮助学生学习和练习重要概念。虚拟聊天机器人助教提供随时随地的辅导。美国佐治亚理工学院和瓦尔登大学的人工智能虚拟研究生助教（JillWatson和Julian）可以在任何时间在在线论坛上回答学生的问题。类似ChatGPT的大语言模型，通过聊天的方式与学生进行交互，可以根据学生的个人学习需求和进度，为他们提供个性化辅导和反馈。研究表明，基于生成模型的对话代理通过给学生提供个性化的教学辅导，帮助学生提高了学习成果[12]。ChatGPT还可以帮助工程相关学科的学生编写代码、调试程序和理解算法。它以所有互联网上的知识为背景，通过提供来自多个领域的见解来弥合这些跨学科差距，可以促进对复杂问题的整体理解。计算机视觉技术可以实现拍照搜题，然后推送相应的视频讲解相关的问题。

3可能面临的挑战

新的人工智能系统平台的使用，需要教师参加培训和学习。教师要制订新的教学方案，调整教学内容和教学方法，使教学和教辅岗位的工作量都大幅度增加，导致他们不愿意去探索人工智能应用在高等教育中的潜力。推进的速度过快，教职员工则可能产生抵触情绪。人工智能技术的加入会要求引入新的技术和设备，这些在建设初期会造成学校运营的成本增加。

4需要做出的调整

相关应用人员培训：引入新的科技虽然不能取代教师，但使用科技的教师能取代不使用科技的教师。培训的重点之一是使被培训人员意识到改革的重要性、紧迫性和它带来的好处。培训需要行政人员和教师了解这些工具的优点和缺点，并明确教师的参与会使数据集更健全，模型更健壮，得到的结果更准确。培训和新技术的引进都需要循序渐进。学校需要在全校范围内讨论人工智能对行政管理、教学和科研的影响。人工智能对于现代先进高效的教育方式已经是必选项。校方必须仔细评估人工智能将如何影响未来的劳动力市场，包括教育行业。这种分析应该能使教育工作者和学生都重新思考教育途径，让老师和学生都为人工智能将在其中发挥重要作用的混合劳动力市场做好准备。同时，学校应该组建专门的人工智能项目组，分析结合自己学校的特点，研究将人工智能加入教育中将带来的复杂性和挑战。同时注意讨论并解决诸如数据收集和所有权、知识产权、数据存储、安全以及各利益相关者的权利和隐私等问题。学校需要安排教师参加培训，学习人工智能技术在教育中的融合方法，将人工智能技术纳入其教学计划中。了解人工智能的局限性及在教育中教师的价值的保留是也是必不可少的一部分。

伴随着人工智能技术不可避免地融入，高等教育的主要目标发生了改变，重点从培养与信息识别、收集、理解和应用解决问题相关的技能转向磨练研究技能，包括信息分析、比较、评估、筛选、解释以及生成和创建的能力。这种转变鼓励学生在新技术快速涌现和迭代的时代，不断发现新的挑战并思考设计最佳解决方案。

人工智能技术引入教育的不断完善需要建立一个持续的监督过程来检查这些工具是否有效，是否对应用的学生群体有效。需要建立合理全面的评分机制，周期地对当前的方法进行审核，及时了解目前的方法是否依然有用。在使用的过程中持续地听取学生和教职工的意见，了解他们的担忧以及他们希望从应用中得到什么结果。

各个部门要将数据电子化，并对多元异构的数据进行清洗、整合、挖掘和关联分析，才能实现更准确的预测和推送。要求领导层有更好的统筹规划和各部门的协调和沟通能力。

5可能存在的风险

数据可能是过时的和片面的。用十年前的学生的数据建立的模型就未必适用于当代的学生；排名差别过大的学校的学生数据互用，也会导致不准确的推荐。有错误或者带有偏见的数据也会污染模型，导致AI生成的结果成为了偏见延续甚至强化，让学生获得不客观或不公平的教育体验。需要提前分析应用的场景，对数据进行谨慎的筛选和清洗，建立合理的评估标准。

类似于ChatGPT的辅助工具的使用可能会引发抄袭、知识产权等道德和法律问题，扰乱学术诚信。尽管人工智能生成的内容检测工具的研发数量一直不停地增长，高校和教师们仍需要仔细考虑这些道德和法律因素。

学生在学习中过度依赖人工智能技术，或者完全相信其产生的答案，懒于思考，失去独立思考能力和批判性思维。人工智能可以总结提炼已经存在的知识，但无法取代培养学生的思考能力。需要教师引导学生如何正确地使用人工智能工具和技术；虚拟助教的设置要引导学生思考并逐步得出正确答案，而不是直接给出最后答案。

隐私和数据保密问题。要对学生做个性化定制，需要大量收集他们的数据，可能导致由数据泄露和数据滥用带来的数据隐私的安全风险。使用者需要接受关于数据使用的伦理、道德、法律的培训。机构需要建立完善的数据监管机构。

运用人工智能进行作业批改，虽然能极大地提高效率，但存在着标准化批改问题，学生思维的多样性会因消极的评分反馈而制约。需要教师的不断参与反馈修正模型，使模型更加健全。线上的工具也会削弱学生对教师的信任度，但师生关系与学生的大学体验和学习兴趣息息相关。要求教师与学生更多地沟通交流，鼓励学生表达自己想法的多样性。

仅依赖技术指标可能导致不完善的评价体系。如仅依靠课堂教学的共性特征设计指标（如追踪学生眼球的转动来推断学生的注意力是否集中，进而判断教师课堂的吸引力）只能评价教师教学的基本规范，无法使评价深入学科。如果课堂授课内容设置得相对简单的话，可以在统一的评价方式下得到较高的分数。

6、结语

高等教育要拥抱和善于利用人工智能，而不是忽视、害怕或者抵触，高等教育机构应该认真制订计划来采用和整合这项技术，教育理念、目标和评价体系同步改革，帮助学生做好在人工智能无处不在的世界中工作的准备。人工智能技术不会终结教育，只会为加速教育转型提供巨大帮助。人工智能赋能教育的宗旨是以人工智能技术为手段，实现更高效的教育，需警惕因为在技术上的过度注意而忽略了应用的目的和教学改革的主体。

参考文献

[1]严晓梅，高博俊等.智能技术变革教育的发展趋势[J].中国电化教育，2019（7）：31-37.

[2]余胜泉.“互联网+”时代，教育走向何方[J].中国德育，2017（14）：46-50.

[3]祝士明，刘帅瑶.世界高校智能教育的发展脉络及启示[J].中国电化教育，2019（11）：49-59.

[4]FengchunMiao等.AIandEducation：GuidanceforPolicy-Makers.UnitedNationsEducational，ScientificandCulturalOrganization，2021.

[5]EmmaSabzalieva，AriannaValentini.ChatGPTandArtificialIntelligenceinHigherEducationQuickStartGuide.UnitedNationsEducational，ScientificandCulturalOrganization，2023.

[6]Chu，H.，Tu，Y.，&Yang，K..Rolesandresearchtrendsofartificialintelligenceinhighereducation：Asystematicreviewofthetop50most-citedarticles[J].AustralasianJournalofEducationalTechnology，2022，38（3）：22–42.

[7]Feng，S.，Zhou，S.，Liu，Y.Researchondatamininginuniversityadmissionsdecision-making[J].InternationalJournalofAdvancementsinComputingTechnology，2011，3（6），176–186.

[8]DouglasBelkin.CollegesMineDataonTheirApplicants[EB/OL].（2019-01-26）[2024-03-10].https：//www.wsj.com/articles/the-data-colleges-collect-on-applicants-11548507602

[9]韩丽，李洋等.课堂环境中基于面部表情的教学效果分析[J].现代远程教育研究，2017，（4）：97-103.

[10]骆祖莹，张丹慧.课堂教学自动评价及其初步研究成果[J].现代教育技术，2018，28（8）：38-44.

[11]Kim，S.，Park，J.，Lee，H.Automatedessayscoringusingadeeplearningmodel[J].JournalofEducationalTechnologyDevelopmentandExchange，2019，2（1），1-17.

[12]Chen，Y.，Chen，Y.，Heffernan，N.（2020）.Personalizedmathtutoringwithaconversationalagent.arXivpreprintarXiv：2012.12121.