人工智能赋能高校课程教学模式重构与实践路径探讨

当今，以人工智能为代表的新一代信息技术对教育生态产生了深远影响，促进高校课程和教学方式的改革与创新。传统的教学模式在培养学生的个性化、提高教学效率和提高学生实践能力上都遇到了一些问题，迫切需要借助科技手段来解决。人工智能以其在数据处理、模式识别、适应性学习等方面的优势，在优化教学资源、提升课堂交互、精准评估等方面具有重要应用价值。因此，探讨人工智能如何赋能高校课程教学模式转型具有重要的实践意义。本文立足于教育数字化转型的现实需求，系统分析人工智能技术在教学场景中的应用路径，重点研究智能化资源建设、教学模式创新、评价体系优化的具体策略，旨在为高校探索智能技术与教育教学的深度融合提供可行性方案。

一、建设智能化教学资源

随着人工智能技术的发展，构建智能化教学资源要实现多维的协同发展。首先，要研究基于自然语言处理的智能知识管理体系，实现对大量教材内容的深层挖掘与分析，并从其中抽取关键知识点，并构建一个动态的关联网络。比如，利用深度学习算法对教科书及学术文章进行多个文本的分析，并对其内部的逻辑联系进行智能识别，自动生成可视知识地图，辅助教师对教学内容进行优化。其次，研究面向学生的学习行为与认知特点，构建面向学习者的个性化学习资源平台，并利用推荐算法对其进行优化配置。平台通过不断收集学生的线上学习轨迹、作业完成情况、考试成绩等信息，利用机器学习模型对每个学生的知识掌握情况及学习喜好进行精确分析，并据此根据他们目前的认知水平，对其进行智能推荐。在实验教学中，可将计算机视觉、增强现实、物理引擎等多种技术相结合，搭建具有高度模拟性的虚拟试验环境，突破传统实验教学的时空约束，实现对学生的作业引导与故障预警[1]。特别要强调的是，在构建智能化教学资源时，应突出人与人之间的协作，使人工智能在数据处理、模式识别等领域的优势得到最大程度的发挥，同时保持教师在教学设计与质量控制上的主导地位。

二、创新课堂教学模式

随着人工智能技术的飞速发展，对高校课堂教学方式进行改革，是实现教育现代化的必由之路。传统的“灌输式”教学模式已经很难适应当代学生的个性化、互动性、实践性等特点，迫切需要通过智能化技术来促进教育模式的变革。人工智能是一种全新的课堂教学方式，它的核心价值是“精细化”、“个性化”和“智能化”。在此基础上，开发出一套智能化的教学助手系统，使教室交互效率得到极大提高。比如，建立一种可以对学生提出的问题进行实时回应、并对问题进行总结的人工智能助理，将教师从基本的问题中解脱出来，把更多的精力放在高层次的思考指导上[2]。同时，采用多模态学习分析方法，结合语音识别、情绪计算、眼动跟踪等方法，实现对课堂学习的针对性。在发现大部分同学有疑惑的时候，它会自动启动补讲环节，或者调节授课速度，提高教学的针对性。基于此，建立一种基于智能群组协同的班级交互模型，通过对学员知识结构、能力特征、沟通喜好等进行分析，构建最优的学习群体，并对其进行动态的任务链。此外，在课程实施过程中，要坚持以提高学生的学习能力为指导思想，以提高学生的学习能力为目的，教师既要掌握科技的优越性，又要有清醒的认识，才能使科技运用真正地提高教育品质，而不是流于形式。

三、优化精准化评价体系

传统的教育评价方法存在评价维度单一和反馈滞后缺陷，而以人工智能为基础的精准评价系统可以实现对学生的全过程、多维度评价。通过搭建一个智能学习分析平台，对在线学习系统、虚拟实验环境、课堂互动平台等多个场景中的学习行为进行实时收集，如观看视频时长、练习题答题轨迹、小组讨论参与程度等，并对其进行深入的挖掘与分析，从而形成一个个性化的学习画像，对每个学生的知识掌握程度、思维发展水平以及能力提高轨迹进行精确地展现[3]。在评价方法革新上，通过对开放作业进行智能化批改，既可以对学生论证的逻辑严密性进行评定，又可以发现他们的创造性思维亮点。例如，计算机视觉可以从多个角度对工程设计和艺术创作等实际工作进行多维、定量的分析，从而打破了传统的主观评判方法。更重要的是，人工智能评估系统可以构建一个动态的预警机制，一旦发现学生的学习状况不正常，或者对知识的掌握有系统的不足，就可以及时地向用户发送预警信息，并提出有针对性的改善意见。值得注意的是，评价结果的准确性要求在保证评估结果科学性的前提下，兼顾数据使用和隐私保护。教师应该深入地参与到评估规范的制订与优化中，把人工智能的定量分析优势与教师的教学智慧相融合，从而构建一个良好的评估体系，以推动学生的全面发展。

四、结论

综上所述，人工智能赋能高校课程教学模式重构是一项系统性工程，需要从资源、教学、评价等多个维度协同推进。智能化教学资源的动态组织与精准推送能够有效提升学习效率，创新课堂教学模式可以增强师生互动与知识内化，而精准化评价体系则为教学改进提供了科学依据。然而，技术赋能教育并非简单的工具替代，而是要在尊重教育规律的基础上实现人机协同。目前，人工智能与高等教育的深度融合仍处于探索阶段，需要教育工作者与技术专家持续协作，共同推动教学模式向更加智能化、个性化、高效化的方向发展。未来高校教学改革应当加强智能教学平台的生态化建设，促进各类教育数据的互联互通。同时，提升教师的人工智能素养，培养其驾驭智能技术的能力。

参考文献：

[1]曹勇.人工智能背景下高校课程教学改革探索和研究[J].科教文汇,2025(8):87-90.

[2]王恩,徐原博,刘文彬,等.人工智能环境下高校基础课程教育改革与实践探究[J].才智,2025(3):5-8.

[3]刘君,丁锡龙,王学伟.人工智能时代高校课程思政的挑战与出路[J].牡丹江教育学院学报,2025(1):20-23.