人工智能赋能高校课程改革的探索

一、背景介绍

近年来，人工智能技术已逐步渗入教育领域，在数据分析、智能评估、个性化规划等方面都展现出巨大的发展潜力和应用价值。教育部于 2018 年 4 月 13 日印发《教育信息化 2.0 行动计划》，明确提出要大力推动人工智能与教育教学深度融合。党的二十大报告指出，要加强基础学科、新兴学科、交叉学科建设，打破学科专业壁垒，对现有学科专业体系进行调整升级，瞄准科技前沿和关键领域，推进教育数字化，加快建设中国特色、世界一流的大学和优势学科，加快培养紧缺人才[1]。由此可见，国家对于教育数字化转型战略是非常重视的，高校利用人工智能技术重塑课程体系与教学模式迫在眉睫。

在大数据与人工智能技术的共同影响下，高校教育教学数字化已然成为必然趋势，教育教学态势将同时具备智能化和个性化[2]。通过人工智能技术对学生的思维逻辑、学习习惯等进行分析，进一步实现真正的“因材施教”，高校教师的角色会随之有所转变，从“传道授业解惑者”转变为“学习引导者”与“人工智能资源整合者”，人工智能技术的应用对于学科交叉融合将大有裨益，更大程度的推动高校构建跨学科复合型课程体系。

二、人工智能赋能高校课程改革面临的困难

1.教师的教育教学数字化素养参差不齐

由于高校部分教师对于人工智能技术的原理与应用了解有限，缺乏人工智能在教育教学中的有效整合能力[3-4]，尤其是课程体系重构、个性化学习引导、教学过程数据分析、教学效果反馈等环节，从而导致了教师的教育教学数字化素养差异较大，这在很大程度上影响了人工智能在高校课程改革中的应用和普及。

2.人工智能平台和产品适配性不足

目前，市面上的人工智能教学辅助平台和产品大多数是针对基础教育阶段的，其功能聚焦于知识点整合、题库训练、答题反馈分析等，并不具备对高校专业课程的思维逻辑推理、实践创新能力等的支持，这种不足使得人工智能技术难以难以应对高校专业课程的复杂性和多样性，也导致了人工智能技术在高校课程改革中存在“用不上”“用不准”和“用不好”的难题。

3.课程教学评价体系滞后

课程教学评价仍以课程考核成绩和生评教为主，更加注重结果导向，而过程性评价容易被忽略，并且也无法识别个体差异性。人工智能技术在个性化学习路径推荐、学生思维逻辑分析、阶段性反馈等方面等具有巨大的优势，但是如果不能建立配套的课程教学评价体系，那么课程改革成果无法被认定，在教师年度考核、职称晋升等方面也无法体现价值，也会很难调动起教师在课程改革上的积极性。

4.课程改革外驱力不足

人工智能赋能高校课程改革是一项系统性工程，除了完善相关制度建设外，还需要提供技术更新、培训、课程资源开发等方方面面的支持，然而，高校在这方面投入的经费严重不足。鉴于人力、财力的限制，导致难以构建完整的人工智能教学体系，这种现象在中西部地区和教学型高校中尤为突凸出，因此，人工智能赋能高校课程改革也就难以广泛推广，使师生受益。

三、人工智能赋能高校课程改革的可行性举措

1.强化教师教育教学数字化能力

教师是课程改革的核心力量，要像实现人工智能赋能高校课程改革，必须在教师的教育教学数字化能力建设上给予足够的支持。一是开展专项技能培训，根据教学经验、专业背景、技术基础进行分层分类开展培训。如初级层面以 AI 工具基础使用为主，中级层面侧重 AI 教学场景设计与技术整合，高级层面聚焦 AI 教学创新、教学研究方法与成果转化。二是成立人工智能学习团队，以教研室、课程团队为单元，形成团队协同学习、共创共享的机制，鼓励跨专业、跨学科合作，推动 AI 与教学理念的深度融合。三是建立人工智能教学研究激励机制，通过教学成果奖、教学研究项目支持等激励教师将 AI 与课程有机融合，从而调动教师的改革积极性。

2.建立“人工智能+课程”体系

借助人工智能技术全面赋能课程建设、课程教学、学生学习和教学评价等环节，建设“人工智能+课程”体系。

一是聚焦人工智能赋能课程建设，更新教学理念与教学内容，开展“人工智能+专业课程”教学内容体系重构，利用 AI 工具优化备课和数字资源建设方式，创建课程知识图谱，拓展跨学科知识内容，整合包括微视频、课件、习题、虚拟仿真实验项目、文献资料等教学资源，可与数字化教材建设等工作联动推进。

二是突破人工智能赋能课程教学，创新课堂教学模式，开展 AI 赋能的混合式、研讨式、问题驱动式、项目式等多种教学方式，提升课堂教学参与度，培养学生高阶思维与核心能力，利用 AI 工具评估学生的作业、考试和其他学习成果成效，基于 AI 生成的课堂教学报告持续改进课程教学。

三是形成人工智能赋能学生学习，引入智能助教等，为学生提供实时的交互式学习环境、个性化学习建议和难点解析，并引导学生批判性、验证性、对照性地运用 AI 生成的结果，创设课程资源库，借助 AI 工具根据学生的学习进度和兴趣，智能推荐相应的教学资源，满足学生个性化的学习需求，提高学生解决复杂问题的能力。

四是确保人工智能赋能教学评价与学情分析，实行全过程多样化课程考核方式，以全面评估学生的学习成果，探索开放式命题、创作型考试的“非标准答案”考核方式，重点考查学生分析问题和解决问题的能力，利用 AI 工具对学生学习行为和表现进行实时监测和分析，并给学生提供及时的学情分析和评价反馈，更好地满足学生的个性化学习需求、优化教学方法、调整教学策略[5]。

3.“内外”驱动齐头并进

一是学校根据本校实际出台相关激励政策，对于积极参与人工智能赋能课程改革的老师，给予一定的经费支持、额外奖励。二是学校根据课程特点，挖掘适配性高的人工智能平台和资源库，以及能够让学生亲身体验的虚拟实验，以锻炼学生的实践能力。三是建立师生协同创新机制，开设 AI 教学实践工作坊，由教师带领学生共同研究开发 AI 赋能高校课程，并将其成果纳入教师年终考核指标和学生评奖评优等指标体系，一方面有助于加强学生实践创新能力的培养，另一方面能够充分调动起师生的积极主动性。

四、结语

人工智能赋能高校课程改革是时代发展的必然要求，推动人工智能与教育教学的深度融合，力求全方面提升教学效果和教学质量，为学生提供更加高效、灵活、富有创新性的学习体验，增强学生的自主学习能力、独立思考能力和创新能力，培养高素质复合型人才，真正实现“技术赋能、育人提质”。

参考文献

[1]中华人民共和国教育部.教育信息化 2.0 行动计划[S].北京：教育部，2018.

[2]董明明，黄飞.“大数据+人工智能”高校信息化改革的路径分析[N].中国工业报,202502-17（15）

[3] 张宏建, 何莉, 黎谧. “ 人工智能+ ” 背景下地方高校教学改革的实践策略探析[J]. 教师,2025(1):134-136.

[4]周梦蝶，赵建浩.生成式人工智能在高校教学中的应用研究 ——以《管理学》课程为例[J].数字通信世界，2024（10）：226-228.

[5]以识转智 智慧教育环境下的高校英语专业教学改革路径研究[J].现代职业教育,2025（6）:117-120.