从 “教书” 到 “助学”：人工智能如何重塑高校教师的角色与能力

引言

在数字经济与智能革命驱动下，高等教育正从标准化培养向个性化发展变革[1]。传统教学中，教师作为 “知识垄断者”，核心职能集中于课堂讲授等 “教书”环节；而慕课、智能备课系统、自适应学习平台等技术的普及，让知识获取渠道多元化，学生对学习的个性化需求凸显，单纯 “传授知识” 的教师角色已难适应新时代需求 [2]。从 “教书” 到 “助学” 的转变，本质是教育重心从 “教师中心” 向 “学生中心” 迁移，人工智能则是关键支撑。在此背景下，探讨人工智能如何重塑高校教师角色与能力，对教师适应变革、推动高等教育高质量发展具有重要意义。

一、人工智能重构高校教学场景：从 “单向传递” 到 “人机协同”

（一）知识传递场景：智能工具替代 “重复性教书”

知识传递环节中，人工智能工具已能承担部分 “教书” 职能。例如，科大讯飞智慧教育平台等智能备课系统可基于课程标准自动生成教案、课件与习题，减少教师资料整理时间；中国大学 MOOC、超星学习通等平台实现知识录播回放，学生可灵活学习；学堂在线 “小堂” 等智能答疑机器人 24 小时响应基础疑问，解决答疑不及时的问题。这些工具让教师从 “知识重复传递者” 中解放，更专注于 “如何帮学生更好学习”。

（二）学情分析场景：数据驱动 “精准化助学”

传统教学中，教师依赖课堂观察、作业与考试判断学情，存在 “样本有限、反馈滞后” 缺陷。人工智能通过大数据与机器学习，可全维度追踪、动态分析学生学习过程[3]。如松鼠 AI 等自适应学习平台实时记录答题速度、错误类型等数据，生成个性化学习路径与 “一人一策” 学情报告；学习分析系统可挖掘班级数据，识别学习困难群体并预警辍学风险。这种 “数据驱动” 模式让教师 “助学”更具针对性，实现 “精准滴灌”。

（三）实践教学场景：智能技术拓展 “沉浸式助学”

传统实践教学受场地、设备、成本限制，难满足个性化需求。人工智能通过 VR、AR、虚拟仿真技术提供新方案：医学专业的 VR 虚拟解剖系统，让学生在虚拟环境中反复操作，规避实体标本消耗与伦理问题；机械专业的 AR 技术将虚拟机械结构叠加于真实设备，助力理解原理与维修流程。智能技术拓展实践教学边界，教师也从 “实践指导者” 转变为 “场景设计师” 与 “问题引导者”。

二、人工智能重塑高校教师角色：从 “知识传授者” 到 “多元助学主体”

（一）从 “知识传授者” 到 “学习设计师”

智能技术高效传递知识的背景下，教师核心任务变为 “设计学习”。作为 “学习设计师”，需结合课程目标与学生特点，整合智能工具与资源，设计创新且有针对性的学习方案。例如，利用慕课布置预习任务、智能答疑机器人解决基础疑问，将课堂时间用于小组讨论、案例分析等深度互动。“学习设计” 能力成为智能时代教师的核心特征。

（二）从 “统一辅导者” 到 “个性化导师”

传统 “一刀切” 辅导模式难满足个体差异，人工智能让教师可成为 “个性化导师”。一方面，基于自适应平台学情报告，精准定位学生知识薄弱点，推荐微课、习题等个性化资源；另一方面，结合学生兴趣与职业规划设计学习路径与实践项目。这一角色能提升学生积极性，实现 “因材施教”。

（三）从 “单一教学者” 到 “资源整合者”

智能时代知识边界模糊，跨学科融合成高等教育趋势，教师需从 “单一教学者” 变为 “资源整合者”，构建多元化学习生态。例如 “人工智能 + 教育” 课程中，整合计算机科学、教育学、心理学知识，利用智能教学平台与虚拟仿真工具，联合企业专家、科研人员教学；同时整合企业实习基地、科研实验室等校内外实践资源，为学生提供理论转化机会。此外，还需引导学生利用智能工具整合学习资源，培养自主学习与资源整合能力。

（四）从 “知识权威者” 到 “伦理引导者”

人工智能带来教育便利的同时，也引发数据隐私泄露、算法偏见、技术依赖等伦理问题 [4]。高校需培养学生伦理意识与社会责任感，教师需转变为 “伦理引导者”。教学中可通过案例分析探讨伦理困境，如校园人脸识别隐私问题、算法推荐 “信息茧房” 效应，引导学生树立正确技术伦理观；同时规范自身行为，如保护学生数据隐私、避免过度依赖算法判断能力、确保教学公平。

三、人工智能驱动高校教师能力重构：从 “单一教学能力” 到 “多元助学能力”

（一）智能工具应用能力：人机协同的基础

智能工具是 “助学” 重要支撑，教师需具备工具应用能力，不仅包括智能备课系统、学习分析平台等的操作能力，还需理解技术原理与具备选择能力 [5]。如了解自适应平台算法逻辑以更好开展个性化指导，掌握 VR/AR 应用场景设计沉浸式实践方案，根据课程与学生特点选择工具避免 “为技术而技术”。此外，还需持续学习智能教育技术新发展，更新技术储备。

（二）跨学科整合能力：创新助学的核心

人工智能与各学科深度融合，要求教师具备跨学科整合能力。一方面，打破学科局限，主动学习计算机科学、数据科学等知识并融入教学，如文科教师用数据挖掘分析文学作品，理科教师用虚拟现实开展实验；另一方面，整合跨学科资源，联合不同学科教师开展教学项目，让学生多维度理解主题。这一能力可拓展教学视野，培养学生创新思维。

（三）个性化指导能力：精准助学的关键

“助学” 模式下，个性化指导是核心目标，教师需具备较强指导能力。首先，结合学习分析数据、课堂观察与师生沟通，全面了解学生学习基础、习惯、兴趣与职业规划；其次，根据个体差异制定个性化学习目标、任务与资源；最后，依据学习进展与反馈动态调整策略，如为基础弱学生从基础知识入手逐步提升难度，为能力强学生提供拓展任务。此外，还需具备良好沟通能力与同理心，建立良好师生关系，提供情感支持。

（四）教育伦理判断能力：负责任助学的保障

应对人工智能伦理问题，教师需具备教育伦理判断能力。首先，识别数据隐私、算法偏见等伦理风险并防范，如使用学习分析系统时确保学生数据匿名安全；其次，面临伦理困境时，基于教育公平、学生权益等原则决策，如避免算法推荐导致学习机会不均；最后，通过课堂教学、主题讨论培养学生技术伦理意识与社会责任感，让学生成为负责任的技术使用者。

结语

“教书” 到 “助学”，人工智能重塑高校教师角色与能力，推动高等教育从 “知识传递” 向 “能力培养” 回归。人工智能并非替代教师，而是通过技术赋能，让教师更专注于关注个体差异、激发学习潜能、培养创新能力与社会责任感。未来，人工智能持续发展将推动教师角色与能力进一步进化，但 “以学生为中心”的教育本质不变。唯有坚持技术赋能与教育本质结合，才能让人工智能服务高等教育高质量发展，培养适应智能时代的高素质创新人才。

参考文献

[1]宋佳慧.人工智能时代我国高等教育变革路径探索[J].大学,2024,(07):6-9.

[2] 张应腾 , 徐晶晶 .AI 大模型赋能高等教育的路径探索 [J]. 科教文汇 ,2025,(12):1-5.

[3] 吴中元 . 人工智能赋能高等教育评价改革的动因、内涵及路径 [J]. 黑龙江高教研究 ,2025,43(02):133-139.

[4] 高文星 , 孙健 . 人工智能嵌入高等教育的伦理隐忧及治理策略 [J]. 西北成人教育学院学报 ,2025,(04):93-99.

[5] 唐嘉齐 , 穆特鲁·丘库罗瓦 , 毕慧超 . 人工智能与人类智能在高等教育中的结合：理论、实践与展望 [J]. 大学教育科学 ,2025,(03):61-72.

姓名：刘颖(1998.8.26-) 性别：女 民族：汉族 籍贯：湖南长沙学历：研究生 研究方向：经济学