AI赋能下OMO教学模式的创新实践研究

摘 要：在数字化时代，线上线下融合教学（Online-Merge-Offline，简称 OMO）凭借其灵活和个性化的特点在课程教学中逐渐广泛应用。本文研究的AI赋能OMO教学模式，不仅可以提高教师的数字素养，同时为学生的学习创建定制化和个性化的学习环境。本文以电子商务概论课程为例，创新基于AI驱动的线上线下融合教学设计，为 OMO 教学注入新力量，从而实现精准教学。

关键词：“AI+OMO”；电子商务

引言

随着人工智能的快速发展，云计算、大数据、物联网等AI技术逐渐应用到教学，不断推动数字教育的深化改革和教学模式的创新。传统的经验式教学方式一定程度上已经不能满足当今教育改革的需要，OMO教学模式能够高效地将互联网技术与线下教学资源相结合，利用线上线下交互活动完成教学，并且通过AI技术将OMO教学手段从信息化向智能化方向转变。以电子商务概论课程为例，利用超星数字平台，记录学习者全周期的学习数据，提出存在的问题，并且探索如何将AI赋能OMO教学，提出通过AI新技术和新场景的应用，作用于课程教学的教师和学生主体，构建“AI+OMO”智慧化的学习空间，实现精准教学，为电商教学改革提供新的实践路径。

一、电子商务概论课程传统OMO教学现状分析

电子商务概论课程为本学院工商企业管理专业在大二开设的基础必修课，通过学习使学生理解电子商务的基本概念、基本原理，了解B2B、B2C等电商形式，掌握C2C电商模式和交易流程；掌握电子商务网络营销、网络促销；熟悉电子支付以及电子商务物流等方面的知识掌握电商网上开店、上架宝贝、装修店铺等基本流程和基本技能，培养和提高学生电子商务操作实践能力，达到专业培养的目标。本课程主要采用线上线下OMO教学方式，依托的线上学习平台是超星学习通，电子商务概论课程传统OMO教学现状分析如下图所示：

从课程授课实际教学情况，发现普遍存在以下问题：学生自主学习的积极性不高，部分任务学生参与度停留表面，个别学生注意力不集中，难以有效地开展课堂互动与研讨；对于过程评价考核不突出；课后学生自主学习和查缺补漏的意识较弱，需要教师不断督促；不同学生个体之间学习差异很大，学习能力强的同学接受新知较快，学习能力弱的同学会跟不上进度，学生自主学习以及精准施教方面需要提升。

从课程依托的学习平台，超星学习通是超星集团借助互联网实践需求而开发，其具备比较丰富且优质的教育资源，同时也是一个相对完整的网络教学模式，对于移动教学、直播教学以及多屏互动教学可以提供支持，在教学中也可以实现集成、共享以及社交等不同教育模式，从而达到改进教学手段实现知识传播与传授。超星学习通平台虽然有以上优点，但是也存在不足，超星学习通平台的智能学情分析并不突出，其关于课程基础数据、课程积分、课程考试、课堂回顾等学情数据的统计分析和可视化呈现较单一，未形成精准的学生学习画像，也未体现不同学习模块的学习数据联动和智慧化智能化的线上学习情境，也没有针对不同学习个体划分不同的学习空间。

二、电子商务概论课程“AI+OMO”教学任务解析

为解决电子商务概论课程在课程授课和学习平台存在的问题，需要将AI技术融入课程教学中，确立以学生为中心，充分利用人工智能技术来满足学生的个性化需求，不断提升学生的学习效果。围绕电子商务概论的理论知识和实训实操教学能力为主要目标，以教师、学生和AI教学平台三个主体，将AI教师、AI语音助手、传感器、5G全息技术和物联网等技术融入课堂，对电子商务概论课程的线上线下课程任务进行教学设计，实现线上和线下教学的深度融合，充分发挥人工智能技术的功能和优势，有序开展线上线下课堂教学，如图2所示。

根据电子商务概论课程的理论知识、实践能力和素质目标等要求，设计基于“AI+ OMO” 教学模式的师生课前、课上和课后的电子商务概论课程教学内容。AI教学平台以人工智能技术包括AI教师、AI语音助手、传感器、5G全息技术和触觉感知等为依托，为线上线下融合教学提供技术支撑。在基础设施层，通过物联网设备将线下的教学数据采集，如双重定位技术、人脸识别技术辅助课堂考勤；基于AI的人脸五官识别学生在课程专注表情和状态分析；基于AI的学生肢体动作等识别分析等数据，存储于AI智慧教学平台的服务器中。在支撑平台层，对基础设施层采集的学习数据分析，为数据应用层提供数据交互和服务接口支撑，通过对学习数据的可视化处理，为教学提供精准和智慧化的学情分析。

首先，课前先由任课教师组建教师团队，制定电子商务概论课程的“AI+OMO”教学实施方案，通过AI线上平台的调查问卷等形式对学生的自学能力进行初步了解，并且将课程的主要知识点、实训操作任务要求、重点学习方法、实训操作手册、课程相关案例分析等相关学习资料和视频发布到线上教学平台，构建线上资源丰富的教学环境；根据电子商务概论的课程特点，将相关知识点模块化和精细化，并且结合以往的教学经验，制定学生导学计划，引导学生线上平台完成预习。学生活动，组建虚拟公司团队，学生团队成员均在线上教学平台，反复观看平台的学习资料了解新知，基于AI的大数据分析对学生新知预习情况智能分析，查漏补缺，并且对不同学生的个性化学习特点进行初步预判。线上教学平台需配置AI教师和AI语音助手，对学生的课前新知预习进行数据采集，以及智能识别和分析。

其次，课中授课教师完成课堂教学的知识精讲和串讲，对电子商务概论的重难点知识进行归纳和总结，并且组织学生以虚拟公司团队形式完成团队讨论、团队发言、团队小结和团队汇报等活动；要求学生完成课堂交流任务研讨，同时任课教师对学生完成电商知识答疑解惑，并且依托AI技术反馈的学生个性化学习分析结果，有针对性的布置分层任务，实现学生知识内化和学习能力同步提升。学生活动，同学们记录问题并与老师进行线下课堂讨论，以及在线上平台的讨论区与AI教师完成意见反馈和相互交流。在实训实践教学环节，学生通过观看线上AI教师的教学视频和AI教师的实操演示，熟悉掌握实训操作，任课教师对学生线上AI教学平台的学习内容进行补充，尤其是重难点知识和实操演练为学生答疑解惑。

再者，课后任课教师依据学生课前、课堂、课后表现，结合考试成绩，采取多元化多维度的教学评价，运用超星学习通平台，教师、学生、企业多元主体参与，在原有“理论知识”、“实训操作”、“实战任务”等维度的基础上，补充“AI教学平台”对学生个体的学习智能分析作为平时成绩阶段性考核的重要参照标准，优化原有教学评价体系。课后任课教师完成作业布置，学生在线完成章节考核、知识点查缺补漏，任课教师在完成作业批改后，AI教学平台智慧分析作业完成情况，并且基于AI技术生成各学生的知识图谱和智能可视化学情分析。

四、电子商务概论课程“AI+OMO”教学学习空间构建

在当今数字化时代，以ChatGPT为代表的自然语言处理模型以及最新的视频生成模型Sora等前沿技术的涌现，正深刻地揭示出人工智能（AI）在教育领域的无限潜力和广阔前景。这些先进技术的出现，不仅预示着教育领域即将迎来一场由人工智能驱动的革命性变革，也为实现更高质量、更个性化的教育提供了强有力的技术支持，“AI+OMO” 教学模式适应了人工智能驱动教育发展的需求。“AI+OMO” 教学模式并非简单的混合教学，而是将人工智能技术、教学资源和教学理念等有机混合，一方面包含人本主义、认知主义和建构主义等多个教学理念综合，另一方面包括线上线下资源与教学方法的深度混合。它是教师线上线下混合的协作式教学和学生课前、课中、课后的连贯式学习构成的新教学模式。

“AI+OMO”教学（Online-Merge-Offline）学习空间主要指的是线上虚拟的学习空间。虚拟空间是物理空间的延伸和映射，它充分利用AI人工智能技术，通过对学习共同体与AI智慧教学平台的交互协同，完成全流程教学生态数据交互和数据可视化展示，构建多种类不同的课堂学习数据分析模型，根据不同的学生个性化学习特点，将不同的学习共同体归属至不同层级的学习空间。“AI+OMO”教学学习空间的链接形式依据虚拟空间中数字孪生体的决策结果而进行动态调整。OMO 学习空间中的角色发挥其主观能动性充分利用资源提高效率，空间中的资源发挥其广度、深度更好地服务于角色，角色和资源的动态结合将知识精细化、明朗化，从而为学生提供差异化的学习资源和服务。

本文将电子商务概论课程的“AI+OMO”教学学习空间分为三类：“达标空间”、“交互空间”和“个性空间”。在达标空间，学习共同体通过AI平台的虚拟数字教师、智能笔记等完成基本的学习目标；在交互空间，依托AI技术形成教师、学生和环境等多维要素交互作业和学情智能可视展现；在个性空间，基于AI大数据分析，无序的学习共同体分解成相对独立个性化学习共同体，从原来无序的交互空间进阶到“定制”个性空间。“AI+OMO”教学学习空间在AI教学平台，从“达标空间”、“交互空间”再到“个性空间”，，层层递进逐步内化提升，学生的学生特点由单维到多维呈现，学习内容由简单到复杂呈现，学习路径由无序到有序呈现。

五、结语

“AI+OMO”教学模式以提升教学体验、学习效果和完成教学内容目标为核心，通过物联网、大数据、5G等新技术突破时间和时空限制，打造线上和线下教学深度融合新教学场景，形成一个开放、共享、个性化的精准教学模式。随着人工智能技术的进步，各种大模型在教育领域开始应用推广，为学生提供了众多智能学习工具，AI教师、VR等人工智能技术在教学的应用可以将知识以更直观和有趣方式呈现出来，让学生可以身临其境般地体验各种学习场景。本文研究AI技术融入OMO线上线下教学，以电子商务概论课程为例，通过对其教学任务解析和学习空间构建，达到“千人千面”的因材施教，实现个性化教学和精准教学。

本文系浙江省教育科学规划 2024 年度一般规划课题《基于“AI+OMO”的高职院校智慧课堂“沉浸式”学习生态圈的构建》（项目编号：2024SCG063）的研究成果。

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