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摘要:對人工智能在高校教育教學中的應用進行研究。介紹了人工智能在教育教學中的應用及優勢:可實現教育資源的整合，提供了各業務信息化平臺的數據抽取，對學生實驗實訓環節進行指導和分析，增強了學生個人體驗性和課題娛樂性，降低了學習成本，不用完全依賴于教師指導，提升自主學習能力的同時也降低了教師的工作量。分析了人工智能三項關鍵技術，即智能識別技術、學習分析技術及虛擬現實技術在教育教學中發揮的重要作用。還闡述了人工智能在高校教育教學中的應用場景。通過融合創新及優化教育服務的供給方式來深化教學模式變革，將成為人工智能在高校教育教學應用中的未來。
關鍵詞:人工智能;高校;教育教學
通過人工智能提高人才培養質量和學生素養，滿足個性化教學需求是人工智能在教育教學中的研究方向，高校也期望通過人工智能的先進技術助力于教育教學改革，實現智慧化教學?？萍紵o法替代人類，但在人工智能時代，教師可利用科技手段進行教育模式的變革，提高教學質量［1］。國務院的《國家教育事業發展“十三五”規劃》中也明確指出，要加快推進“三通兩平臺”建設與應用，加速推動教育信息化的發展，利用互聯網、大數據、人工智能及虛擬現實技術探索教育教學新模式，建立建成智慧化校園。國務院的《新一代人工智能發展規劃》中指出，要加快人工智能創新運用，發展智慧教育，構建包含智慧學習、交互式學習的新型教育體系，開展智慧校園建設，推動人工智能在教學、管理、資源建設等方面的全流程應用［2］。沒有教育信息化就沒有教育現代化，“人工智能+教育”引發了教育顛覆性變革，人工智能和教育的深度融合或將成為教育改革的重大推力。
1人工智能在教育教學中的應用及優勢
在互聯網時代背景下，通過人工智能技術能夠實現智慧教育，滿足個性化需求，現已取得了一定成果。人工智能技術在教育教學中的應用對于提升學生的學習興趣、個人能力、職業素養等都有極大幫助。人們對于人工智能的依賴度越高，就越期望該技術能夠成熟、穩定地應用于教育教學之中，從而帶來教育教學的改革和創新。雖然科技不能完全取代教師，但在萬物互聯時代，教師可以采用信息化技術及智能化設備結合傳統的教學方法對教學模式進行改革［3］。隨著高校教育體系科技化程度的深入發展，人工智能不僅在教學中受到關注，也在高效的科研和行政管理中逐漸凸顯出優勢。教育資源已經形成了大量的數據基礎原型，利用人工智能技術建立大數據模型即可實現教育資源的整合。大量的數據模型提供了各業務信息化平臺的數據抽取，如教務系統、教學系統、學工管理系統的統一數據管理，方便了教師與學生的使用。高校的教育教學離不開實驗實訓，引入人工智能實驗實訓系統可以對學生實驗實訓環節進行指導和分析，準確判斷出學生對操作技能掌握的短板，從而有針對性地強化短板訓練。人工智能所提供的人機交互式學習不僅增強了學生個人體驗性和課題娛樂性，還大大降低了學習成本。在課外自主學習方面，學生可通過智能檢索或智能語音問答等技術來進行，不用完全依賴于教師指導，提升自主學習能力的同時也降低了教師的工作量。
2人工智能在教育教學中的關鍵技術
2.1智能識別技術。智能識別技術是人工智能領域中最基本的技術，它由兩部分構成，分別是圖像識別技術和語音識別技術。圖像識別技術在高校的教育體系中運用的最早，也是最為廣泛的技術。例如，在學習過程中遇到難以解答的問題時，學生可以使用智能手機把問題內容拍攝成圖片，然后上傳到學習平臺中，學習平臺中的智能識別模塊通過圖像識別技術對上傳的圖片進行識別處理，處理完成后再通過檢索得出結果，最終反饋給學生。目前的圖像識別技術不僅能識別出印刷文本，對手寫文本也具有較高的識別度，而且還能對學生的作業及考卷進行自動化批閱。人臉識別技術可以通過人臉進行身份驗證，比如對簽到、替考等行為的管理，有效提高了教學管理效率。人臉識別技術還可以對學生在課堂中的微動作、微表情進行識別，結合學習分析技術得出學生在不同學習環節的心理狀態和學習狀況。除了圖像識別技術外，語音識別、語義識別等技術也飛快運用到了教育教學中，教師和學生在使用智能教學平臺進行人機交互的過程中，語音識別技術能夠實時將識別到的語音轉化為文字，有效提高了人機交互的效率。智能語音識別技術還能對一些語言類的課程進行自動化評估，不僅減輕了教師重復批閱的工作量，也降低了一些主觀因素帶來的偏差，有利于形成科學的教學評價。
2.2學習分析技術。學習分析技術主要是以大數據為基礎的數據分析。高校教務教學平臺會將學生的學習行為數據上傳至數據中心，數據中心通過大數據的跟蹤和比對形成學生畫像，教師再結合學生畫像中的學習規律和特征調整教學計劃，制定因材施教策略，實施開展個性化教學。學習分析技術能夠動態預先評估學生的學習成績，將抽象的學習過程通過可視化的數據駕駛艙呈現出來，教師通過接收到的反饋信息，及時、有針對性地調整教學方法和教學內容，學生也能以此為參考，實時改變學習方法，合理安排學習時間。結合大數據的學習分析技術能夠得出學生學習特征，然后通過學習特征篩選出匹配度較高的知識內容，再將匹配度較高的知識內容推送至學生，以此提高教學內容推送的適應性及精準度。學習分析技術也是人工智能技術應用于網絡教學平臺中最核心的功能。
2.3虛擬現實技術。人工智能技術的應用帶來了虛擬現實技術的高速發展。虛擬現實技術可以說是學生學習方法上的革命，它使學生能夠充分調動自身感官參與學習，不僅帶給學生沉浸式的學習體驗，還使他們的專注力、理解力、學習興趣和學習效率都有極大提升。按照不同應用場景下的功能可以分為虛擬校園、虛擬漫游及虛擬實驗等。教師在授課前從三維數據庫中配置好課程對應的模型和場景，這樣就會在虛擬現實系統中看到各種3D視覺效果，讓學生感同身受地參與在虛擬環境中必然能產生傳統教學模式所達不到的效果。除了使用計算機設備以外，還會配置一些特殊設備，如三維顯示器、數據手套、智能頭盔等。沉浸式虛擬現實技術可以營造一種較理想的虛擬現實環境，使體驗者有親臨其境的感覺。還有一種非沉浸式體驗，只需要通過計算機設備就能感受視覺與聽覺，非沉浸式體驗盡量使用軟件去模擬接近較理想的虛擬現實環境。雖然在沉浸式學習環境中對硬件設施的投入相對較高，但對應產生的仿真教學情境效果和感受也更加真實［4］。
3人工智能在高校教育教學中的應用場景
人工智能在高校中的應用場景越來越廣泛，其中教育教學的應用效果最為明顯，通過與教育教學的互相結合給教育教學改革帶來了無限的可能，這與各大院校積極、主動推行這種教育教學改革是分不開的?，F介紹三個在高校教育教學中較為普遍的應用方向。
3.1認知智能技術促進教學測評的自動化。通過圖像識別技術能夠實現教學測評自動化，圖像識別技術不僅可以準確識別出機打的書面文字，還可以對一些模糊的手寫文字識別達到較高的識別率。采用人工智能技術的測評系統在早期的學習過程中分別從寫作的各個環節對學生進行指導，再綜合分析學生的具體學習狀態，然后結合反饋意見進行仔細修正，最后測評系統會根據設定的各項分值標準綜合性對學生的寫作內容進行自動評價。
3.2用人臉識別和行為識別技術進行學習行為分析。學習行為分析系統可以利用人臉識別技術的比對分析、動作行為分析和視頻結構化分析等技術來實現室內無感知點名、課堂教學數據搜集，并對數據進行跟蹤比對、綜合建模，實時動態跟蹤教學效果，提升教學質量和學生管理的工作效率。
3.3學習分析技術推動智能化教學。大數據的分析及處理技術越發成熟，高校數據中心對于捕獲來的數據分析也越來越精細化，教師在教學過程中更多是采用融媒體顯示系統來實時動態掌握每個學生及每個學習小組的具體表現。
4結語
人工智能的識別技術及學習分析技術在高校的教育教學改革中越來越重要。在傳統教育教學模式中，學生無法離開教師的指導，如果脫離了教師的指導，學生必須花費較大的精力去尋找解決方法。而人工智能打破了這種模式，通過利用人工智能學習分析技術的教學系統，可以在傳授知識的同時結合大數據平臺收集和整理學生學習過程中產生的數據，實時分析學生的學習行為并進行有效跟蹤及指導反饋，實現了優質的個性化學習［5］。在教育部大力倡導“人工智能+教育”的相關政策指引下，人工智能成為了高校教育信息化創新發展的研究方向，通過融合創新及優化教育服務的供給方式來深化教學模式變革將成為人工智能在高校教育教學應用中的未來。
作者:陸世堯 單位:南京城市職業學院
