前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的人工智能在高校教育教学中应用，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要:对人工智能在高校教育教学中的应用进行研究。介绍了人工智能在教育教学中的应用及优势:可实现教育资源的整合，提供了各业务信息化平台的数据抽取，对学生实验实训环节进行指导和分析，增强了学生个人体验性和课题娱乐性，降低了学习成本，不用完全依赖于教师指导，提升自主学习能力的同时也降低了教师的工作量。分析了人工智能三项关键技术，即智能识别技术、学习分析技术及虚拟现实技术在教育教学中发挥的重要作用。还阐述了人工智能在高校教育教学中的应用场景。通过融合创新及优化教育服务的供给方式来深化教学模式变革，将成为人工智能在高校教育教学应用中的未来。
关键词:人工智能;高校;教育教学
通过人工智能提高人才培养质量和学生素养，满足个性化教学需求是人工智能在教育教学中的研究方向，高校也期望通过人工智能的先进技术助力于教育教学改革，实现智慧化教学。科技无法替代人类，但在人工智能时代，教师可利用科技手段进行教育模式的变革，提高教学质量［1］。国务院的《国家教育事业发展“十三五”规划》中也明确指出，要加快推进“三通两平台”建设与应用，加速推动教育信息化的发展，利用互联网、大数据、人工智能及虚拟现实技术探索教育教学新模式，建立建成智慧化校园。国务院的《新一代人工智能发展规划》中指出，要加快人工智能创新运用，发展智慧教育，构建包含智慧学习、交互式学习的新型教育体系，开展智慧校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等方面的全流程应用［2］。没有教育信息化就没有教育现代化，“人工智能+教育”引发了教育颠覆性变革，人工智能和教育的深度融合或将成为教育改革的重大推力。
1人工智能在教育教学中的应用及优势
在互联网时代背景下，通过人工智能技术能够实现智慧教育，满足个性化需求，现已取得了一定成果。人工智能技术在教育教学中的应用对于提升学生的学习兴趣、个人能力、职业素养等都有极大帮助。人们对于人工智能的依赖度越高，就越期望该技术能够成熟、稳定地应用于教育教学之中，从而带来教育教学的改革和创新。虽然科技不能完全取代教师，但在万物互联时代，教师可以采用信息化技术及智能化设备结合传统的教学方法对教学模式进行改革［3］。随着高校教育体系科技化程度的深入发展，人工智能不仅在教学中受到关注，也在高效的科研和行政管理中逐渐凸显出优势。教育资源已经形成了大量的数据基础原型，利用人工智能技术建立大数据模型即可实现教育资源的整合。大量的数据模型提供了各业务信息化平台的数据抽取，如教务系统、教学系统、学工管理系统的统一数据管理，方便了教师与学生的使用。高校的教育教学离不开实验实训，引入人工智能实验实训系统可以对学生实验实训环节进行指导和分析，准确判断出学生对操作技能掌握的短板，从而有针对性地强化短板训练。人工智能所提供的人机交互式学习不仅增强了学生个人体验性和课题娱乐性，还大大降低了学习成本。在课外自主学习方面，学生可通过智能检索或智能语音问答等技术来进行，不用完全依赖于教师指导，提升自主学习能力的同时也降低了教师的工作量。
2人工智能在教育教学中的关键技术
2.1智能识别技术。智能识别技术是人工智能领域中最基本的技术，它由两部分构成，分别是图像识别技术和语音识别技术。图像识别技术在高校的教育体系中运用的最早，也是最为广泛的技术。例如，在学习过程中遇到难以解答的问题时，学生可以使用智能手机把问题内容拍摄成图片，然后上传到学习平台中，学习平台中的智能识别模块通过图像识别技术对上传的图片进行识别处理，处理完成后再通过检索得出结果，最终反馈给学生。目前的图像识别技术不仅能识别出印刷文本，对手写文本也具有较高的识别度，而且还能对学生的作业及考卷进行自动化批阅。人脸识别技术可以通过人脸进行身份验证，比如对签到、替考等行为的管理，有效提高了教学管理效率。人脸识别技术还可以对学生在课堂中的微动作、微表情进行识别，结合学习分析技术得出学生在不同学习环节的心理状态和学习状况。除了图像识别技术外，语音识别、语义识别等技术也飞快运用到了教育教学中，教师和学生在使用智能教学平台进行人机交互的过程中，语音识别技术能够实时将识别到的语音转化为文字，有效提高了人机交互的效率。智能语音识别技术还能对一些语言类的课程进行自动化评估，不仅减轻了教师重复批阅的工作量，也降低了一些主观因素带来的偏差，有利于形成科学的教学评价。
2.2学习分析技术。学习分析技术主要是以大数据为基础的数据分析。高校教务教学平台会将学生的学习行为数据上传至数据中心，数据中心通过大数据的跟踪和比对形成学生画像，教师再结合学生画像中的学习规律和特征调整教学计划，制定因材施教策略，实施开展个性化教学。学习分析技术能够动态预先评估学生的学习成绩，将抽象的学习过程通过可视化的数据驾驶舱呈现出来，教师通过接收到的反馈信息，及时、有针对性地调整教学方法和教学内容，学生也能以此为参考，实时改变学习方法，合理安排学习时间。结合大数据的学习分析技术能够得出学生学习特征，然后通过学习特征筛选出匹配度较高的知识内容，再将匹配度较高的知识内容推送至学生，以此提高教学内容推送的适应性及精准度。学习分析技术也是人工智能技术应用于网络教学平台中最核心的功能。
2.3虚拟现实技术。人工智能技术的应用带来了虚拟现实技术的高速发展。虚拟现实技术可以说是学生学习方法上的革命，它使学生能够充分调动自身感官参与学习，不仅带给学生沉浸式的学习体验，还使他们的专注力、理解力、学习兴趣和学习效率都有极大提升。按照不同应用场景下的功能可以分为虚拟校园、虚拟漫游及虚拟实验等。教师在授课前从三维数据库中配置好课程对应的模型和场景，这样就会在虚拟现实系统中看到各种3D视觉效果，让学生感同身受地参与在虚拟环境中必然能产生传统教学模式所达不到的效果。除了使用计算机设备以外，还会配置一些特殊设备，如三维显示器、数据手套、智能头盔等。沉浸式虚拟现实技术可以营造一种较理想的虚拟现实环境，使体验者有亲临其境的感觉。还有一种非沉浸式体验，只需要通过计算机设备就能感受视觉与听觉，非沉浸式体验尽量使用软件去模拟接近较理想的虚拟现实环境。虽然在沉浸式学习环境中对硬件设施的投入相对较高，但对应产生的仿真教学情境效果和感受也更加真实［4］。
3人工智能在高校教育教学中的应用场景
人工智能在高校中的应用场景越来越广泛，其中教育教学的应用效果最为明显，通过与教育教学的互相结合给教育教学改革带来了无限的可能，这与各大院校积极、主动推行这种教育教学改革是分不开的。现介绍三个在高校教育教学中较为普遍的应用方向。
3.1认知智能技术促进教学测评的自动化。通过图像识别技术能够实现教学测评自动化，图像识别技术不仅可以准确识别出机打的书面文字，还可以对一些模糊的手写文字识别达到较高的识别率。采用人工智能技术的测评系统在早期的学习过程中分别从写作的各个环节对学生进行指导，再综合分析学生的具体学习状态，然后结合反馈意见进行仔细修正，最后测评系统会根据设定的各项分值标准综合性对学生的写作内容进行自动评价。
3.2用人脸识别和行为识别技术进行学习行为分析。学习行为分析系统可以利用人脸识别技术的比对分析、动作行为分析和视频结构化分析等技术来实现室内无感知点名、课堂教学数据搜集，并对数据进行跟踪比对、综合建模，实时动态跟踪教学效果，提升教学质量和学生管理的工作效率。
3.3学习分析技术推动智能化教学。大数据的分析及处理技术越发成熟，高校数据中心对于捕获来的数据分析也越来越精细化，教师在教学过程中更多是采用融媒体显示系统来实时动态掌握每个学生及每个学习小组的具体表现。
4结语
人工智能的识别技术及学习分析技术在高校的教育教学改革中越来越重要。在传统教育教学模式中，学生无法离开教师的指导，如果脱离了教师的指导，学生必须花费较大的精力去寻找解决方法。而人工智能打破了这种模式，通过利用人工智能学习分析技术的教学系统，可以在传授知识的同时结合大数据平台收集和整理学生学习过程中产生的数据，实时分析学生的学习行为并进行有效跟踪及指导反馈，实现了优质的个性化学习［5］。在教育部大力倡导“人工智能+教育”的相关政策指引下，人工智能成为了高校教育信息化创新发展的研究方向，通过融合创新及优化教育服务的供给方式来深化教学模式变革将成为人工智能在高校教育教学应用中的未来。
作者:陆世尧 单位:南京城市职业学院
