人工智能 + 新形态教材在教学中的研究与应用

引言

传统教材以纸质、线性、静态为主要特征，难以满足数字原生代学生“即时交互、按需生成、情境沉浸”的学习需求。教育部首批“人工智能 + 高等教育”18 个应用场景典型案例中， 66.7% 的项目将“教材升级”列为核心任务。

最近几年，人工智能技术快速发展，以 deepseek 为代表的 AI 软件深深融入人们生活的方方面面。生成式、沉浸式学习也越来越受到人们的关注，然而，现有教材的研究多聚焦内容数字化和信息化，对人工智能技术在教材编写方面的应用不足。本文将从知识图谱、内容生成、交互设计、动态更新、评估反馈五个环节论述。

1 知识图谱

知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种用图结构来形式化描述现实世界实体及其关系的语义网络，其核心目的是让机器像人类一样“理解”知识的关联，从而支持推理、问答、推荐等智能任务。知识图谱在新形态教材中的应用，已从“可视化索引”升级为教材智能体的认知基础。知识图谱把“散落的知识点”变成“可导航、可推理的语义地图”，使教材从“平面文本”升级为“立体认知引擎”。

以《线性代数》为例，知识图谱将“特征值”、“齐次方程”、“特征向量”、“相似对角化”、“矩阵的秩”等概念连成一张网，学生点击任一节点，即可跳转相关微课、习题或案例。

2 内容生成

在编写教材的过程中，教师通过精准需求型提示语（如“生成符合 CET6 作文写作要点”）调用大模型，迭代生成范文与任务，单次提示平均可节省 75% 人工编写时间。北京外国语大学《时政英语视听说》教材开发中，AI 基于时政语料库自动生成情景对话、听力脚本，教师仅对价值观与难度进行微调。山东大学团队利用教育数字人，将教师语音、动作数据训练为虚拟讲师，嵌入教材章节，实现“数字人—文本—视频”同步更新。

3 交互设计

在新形态教材中，运用AI 技术，实现人机互动，实时交互式学习，创造沉浸式的学习、实践场景。延安职业技术学院将 AI 数字人植入教材二维码，扫码即可与“虚拟助教”对话，解答操作规范问题，响应延迟<1.5 秒，很好的支撑了学生的课下学习。还可以编写MR 实训教材，学生通过虚拟仿真设备进入虚拟实训场景，如机械加工装配场景、实验场景、外语对话场景等，丰富教材内容，增强学生学习体验感，更好地完成教学中的实践任务。

4 动态更新

新形态教材利用 NLP 网络爬虫实时监测 arXiv、deepseek、企业技术白皮书、政策文件等，将新算法、新规范、新案例自动入库。根据提示词自动生成章节增补、案例描述、习题解析，教师仅需二次精修即可发布。AIGC 将文字一键转为动态图解、三维模型或 VR 实验脚本，例如把“矩阵对角化”渲染成交互动画 自动抽取新文献中的实体-关系，扩充原有学科知识图谱，确保教材底层语义网络与前沿同步。

新形态教材依托 AI 技术，收集大量的学生学习记录，基于学情的分析，实现教材内容的不断进化。哈尔滨工程大学“智慧海洋”系列教材通过学习行为埋点（点击、停留、错题）实时更新案例库，教材版本迭代周期从6 个月缩短至2 周。温州理工学院教材设置“校本课程范例”模块，AI根据区域产业需求自动推送本地化项目（如温州鞋革产业案例），实现“教材—区域产业”动态耦合。

5 评估反馈

利用 AI 技术，在新形态教材的学习中嵌入的多元评价体系。包括过程性评价、期末成绩、素质拓展和创新能力等。全程记录学生学习过程，如学习时长、作业完成情况、互动讨论、课外阅读等，全面考查学生学习情况，给出客观的成绩。

河南理工大学安全工程教材内置AI 风险预警系统，根据学生虚拟实验操作轨迹生成能力雷达图，直接反馈至教材学习路径。广州财经商贸学校《跨境电商实务》教材链接企业真实店铺数据，AI 对比学生运营方案与企业实际绩效，生成“市场匹配度”报告作为章节测评。

6 总结

人工智能技术正推动传统教材从“静态载体”转向学生的“陪学伙伴”，老师的“教学助手”。以知识图谱为骨架、AIGC 为血液、学习分析为神经，构建可进化、可对话、可评估的教学生态。新形态在未来的教学中一定会成为主角，教材的竞争力也将取决于AI 技术与教学活动的协同深度，而非“概念、技术的堆砌”。

参考文献：

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