人工智能背景下高职院校大学生自主学习能力提升路径探究

摘要：在人工智能技术快速发展的时代背景下，高职院校大学生自主学习能力的培养已成为职业教育改革的重要课题。本文通过分析当前高职学生自主学习能力现状，结合智能教学系统、学习数据分析、在线资源整合等人工智能技术应用场景，提出个性化学习路径设计、动态学习评估、智能资源推荐等创新性培养路径。人工智能技术能够有效突破传统教育时空限制，通过构建"人机协同"学习生态，激发学生自我导向学习意识，强化学习过程监控与策略优化，为高职院校培养符合智能时代需求的高素质技能人才提供理论依据与实践参考。

关键词：人工智能；高职院校；大学生；自主学习；能力提升；

中图分类号：G641          文献标识码：A

1引言

人工智能技术的迅猛发展，不仅重构了传统教育模式，更为学习者自主学习能力的培养开辟了新维度[1]。当前，高职院校学生在学习目标模糊、学习策略缺失、学习持续性不足等方面表现突出，而人工智能技术所具备的个性化推荐、智能诊断、虚拟仿真等功能，为解决这些问题提供了技术支撑[2]。本研究立足高职教育特色，通过构建"技术赋能-数据驱动-策略优化"三位一体的能力提升框架，探索符合职业教育规律的人工智能教育应用模式，以期为高职院校深化教学改革、提升人才培养质量提供新思路。

2高职院校大学生自主学习能力的重要性

在人工智能驱动产业变革与教育数字化转型的背景下，高职院校大学生自主学习能力的重要性凸显为职业发展的核心素养：该能力不仅使学生能够主动适应智能制造、数字服务等领域的技术迭代需求，通过智能教学系统实现个性化知识更新与技能迁移，更通过培养自我监控与目标管理意识，为终身学习奠定认知基础[3]；同时，在破解传统职业教育标准化培养瓶颈方面，自主学习能力借助数据分析与资源整合[4]，推动学生从被动接受转向“人机协同”的主动探索，既强化了批判性思维与技术应用能力的协同发展，又帮助其在就业市场中构建差异化竞争力，最终形成适应技术快速更迭、职业风险防控及可持续成长的核心优势。

3人工智能背景下提升自主学习能力的路径

3.1 智能教学系统的应用

3.1.1个性化学习路径设计

基于多维度数据融合（入学测评、课堂行为日志、技能认证记录）构建学习者数字画像，结合知识图谱技术将专业课程解构为可量化节点（如数控编程中的“G代码应用”对应知识单元、PLC控制原理中的“梯形图设计”等技能点）。利用图神经网络（GNN）动态分析学生知识网络拓扑结构，识别断裂链路（如缺乏机械制图基础导致三维建模学习障碍）与潜在关联（如电气控制知识可迁移至工业机器人调试）。系统依据产业技术标准（如ISO智能制造能力框架）生成三级学习序列：核心技能强化模块（必修实训任务）、扩展知识补充包（选修微课）、职业认证衔接路径（“1+X”证书考核内容映射）。例如，机电一体化专业学生完成基础电路原理学习后，系统自动推送工业机器人运动控制虚拟仿真项目，并关联可编程逻辑控制器（PLC）高级应用课程，实现技能链与岗位需求的精准匹配。

3.1.2实时反馈与调整

依托多模态感知技术（自然语言处理、计算机视觉、生物信号传感）实时捕获学习过程数据：课堂交互数据（通过语义分析识别提问中的认知偏差，如混淆“PID控制”与“模糊控制”概念）、实训操作数据（动作捕捉传感器监测设备操作轨迹，检测机械臂编程中的角度误差）、情感状态数据（面部表情识别焦虑指数，心率变异率评估注意力集中度）。系统通过动态贝叶斯网络（DBN）构建因果关系模型，即时生成知识掌握度热力图（如红色标注薄弱知识点），触发自适应干预策略：针对概念模糊推送三维动态演示（如PID参数整定的可视化调节过程），针对操作失误提供AR叠加式纠错指引（如数控机床加工路径的虚拟修正），针对高焦虑状态启动认知负荷调节（如拆分复杂任务为阶梯式子目标）。该机制形成“数据感知-诊断推理-策略执行”的闭环反馈，确保学习路径的持续优化。

3.2 学习数据分析与利用

3.2.1学习行为数据分析

通过教育数据挖掘（EDM）技术提取表层行为特征（日均登录时长、微课完成率、论坛发帖频次）与深层行为模式（知识点跳转顺序、错题重复率、协作任务参与深度）。采用聚类算法（K-means）划分学习者类型：碎片化浏览型（高频切换学习资源但停留时间短）、目标驱动型（严格遵循系统推荐路径）、探究型（主动检索扩展资料并参与跨学科讨论）。进一步利用关联规则挖掘（Apriori算法）揭示隐性规律，例如“机械设计基础课程中空间想象力训练不足”与“工业机器人离线编程学习效率低下”存在强相关性。基于LSTM时间序列预测模型构建风险预警系统，识别潜在辍学群体特征（如连续5天未完成在线测试、实训任务提交延迟超72小时），并向教师推送分级干预建议（初级：自动发送激励消息；中级：分配学习伙伴；高级：启动一对一辅导）。

3.2.2学习效果评估与优化

突破传统考试的单一维度评估，构建“知识-技能-素养”三位一体评价体系：知识掌握度通过项目反应理论（IRT）动态校准试题参数，精准测算学生能力值（如PLC编程能力θ值达到0.8以上可解锁高级实训权限）；技能迁移率依托虚拟仿真平台采集实操数据（如数控加工零件尺寸误差、工业机器人轨迹规划效率），结合行业专家制定的能力量表进行量化评分；协作贡献值基于GitHub代码提交量、在线文档协同编辑记录、讨论区论点质量等数据，利用社会网络分析（SNA）计算个体在团队中的信息枢纽度与问题解决参与度。通过随机森林算法构建多目标优化模型，生成个性化改进方案：为理论薄弱学生推荐知识图谱补丁包（如增补机械传动原理动画解析），为技能达标者开放数字孪生工厂24小时实训权限，并通过A/B测试验证策略有效性（如对比“先理论后实践”与“虚实融合穿插训练”两种模式的效果差异）。

3.3 在线学习资源的整合与利用

3.3.1优质在线课程资源的推荐

构建“需求-供给-匹配”智能推荐引擎：需求侧对接企业岗位能力矩阵（如智能装备运维岗要求掌握工业物联网协议配置、故障预测算法），动态爬取招聘网站技能关键词形成需求热度图谱；供给侧运用BERT模型对MOOC平台课程进行语义分析，提取知识点标签（如“机器视觉”细分为图像预处理、特征提取、分类器设计三级标签），建立“基础理论-工程案例-技术前沿”分层资源池；匹配端采用混合推荐算法（协同过滤挖掘群体偏好+内容推荐解析个体需求），根据学习阶段动态调整推送策略：入门期优先匹配岗位核心技能课程（如工业机器人安全操作规范视频），进阶期推荐跨学科融合项目（如“Python+OpenCV实现零件缺陷检测”），并设置职业发展探针（如学习“数字孪生技术应用”后自动关联“智能制造系统集成工程师”认证信息）。

3.3.2学习社区与协作学习

基于社会网络分析（SNA）识别学习者兴趣社群（如机器视觉技术讨论组、智能控制算法研究组），通过能力互补性评估模型（编程能力、机械设计、项目管理得分矩阵）组建跨学科项目组。集成云端协作工具链：Jupyter Notebook支持代码实时协作与版本回溯，Miro白板实现方案可视化设计，GitHub管理项目文档迭代。AI教练在协作过程中提供多维度支持：技术层面通过代码静态分析检测逻辑错误（如ROS节点通信配置冲突），流程层面建议任务分工优化（将需求分析拆解为UI设计、数据处理、算法开发并行子任务），认知层面推送冲突解决策略（如采用六顶思考帽工具引导技术路线辩论）。在智能仓储物流系统仿真项目中，系统自动对比各组设计方案（AGV路径规划效率、RFID数据采集精度），生成横向分析报告供学生反思改进，强化工程实践与团队协作能力的协同发展。

3.4 自主学习策略的培养

3.4.1自我监控与调节

开发元认知训练系统，嵌入目标管理工具：将职业规划分解为SMART原则指导下的月/周计划（如“三周内完成工业机器人搬运工作站虚拟调试”），通过甘特图可视化任务里程碑。学习仪表盘集成多维度监控指标：时间管理维度（番茄钟数据揭示注意力分布）、认知负荷维度（眼动追踪数据反映信息处理强度）、情绪状态维度（语音情感分析识别挫败感峰值）。当系统检测到学习效能下降信号（如同一知识点练习错误率超过60%），触发自适应调节策略：切换学习媒介（从文本阅读转为VR故障排除模拟）、调整任务难度梯度（插入过渡性微课）、推送认知重构工具（如思维导图模板辅助知识结构化）。例如，情感计算技术识别到学生在学习PID整定算法时出现持续性焦虑，系统自动插入控制理论发展史案例，通过科学家攻坚故事增强学习动机。

3.4.2批判性思维与创新能力的培养

设计生成式AI对抗训练框架：要求学生对ChatGPT生成的技术文档（如“基于深度学习的零件分类方案”）进行逻辑漏洞审查，使用学术搜索引擎验证数据可靠性，并通过TRIZ矛盾矩阵工具提出改进方案。开放式创新平台提供低代码开发环境（如Node-RED流程图编程），设置约束性挑战任务（如“利用50行Python代码实现多AGV避撞算法”），驱动学生通过算法重构（将Dijkstra算法改进为动态权重调整）突破技术限制。在智能工厂能效优化跨学科项目中，学生需综合运用机械传动效率计算、传感器数据融合、强化学习算法等知识，通过数字孪生平台验证方案可行性（如对比不同调度策略的能耗数据），最终完成从技术应用向原创设计的思维跃迁。系统通过创新性评估模型（方案新颖度、技术可行性、经济价值三维评分）给予量化反馈，培养工程实践与理论创新的平衡能力。

4结束语

人工智能技术的教育应用为高职学生自主学习能力培养注入了新动能。本研究通过系统分析智能教学系统的个性化适配机制、学习数据的动态分析模型、在线资源的智能整合策略以及自主学习的元认知培养路径，构建了具有实践指导意义的能力提升体系。需要指出的是，技术赋能教育并非替代教师角色，而是要求教育者重新定位智能时代的教学职能，在"人机协同"中实现教育价值重构。

参考文献

[1]金云波，龚盼盼，包莹莹，等.强人工智能时代大学生自主学习能力发展面临的机遇与挑战[J].高等学校文科学术文摘， 2024， 41（3）：148-149.

[2]宋光迪，罗雨晴，张可可，等.生成式人工智能工具技术支持下大学生自主学习能力提升研究——以财务会计专业为例[J].互联网周刊， 2024（1）：86-88.

[3]胡畔，邢宇航.生成式人工智能背景下大学生自主学习实证研究——以"文心一言"为例[J].黄山学院学报， 2024， 26（4）：131-136.

[4]王占全，张永忠，陈海波.大学生自主学习能力培养策略实证研究[J].化工高等教育，2023，40（1）：101-109.

作者简介：

王俊平（1980-），女（汉族），河南驻马店人，硕士，讲师，主要研究领域计算机应用技术。

刘伯艳（1989-）女（汉族），四川广安人，硕士，讲师，主要研究领域大数据技术。

项目名称：河南职业技术学院校级教育教学改革研究与实践项目  项目编号：2024J024