AI知識中心、AI輔導(dǎo)員、基于大模型的創(chuàng)新實踐平臺……在近日教育部公布的第三批“人工智能+高等教育”典型應(yīng)用場景案例遴選結(jié)果名單上，一項項成果亮點頻出。

從課堂教學(xué)的全面革新，到學(xué)生培養(yǎng)的精準化升級，這場技術(shù)與教育的“聯(lián)姻”，正在重塑教育教學(xué)模式，推動高等教育向更立體、更精準、更高效的方向邁進。

破解傳統(tǒng)教學(xué)痛點

以小麥育種領(lǐng)域知名學(xué)者、中國科學(xué)院院士蔡旭為原型的數(shù)字人，與老師們共同授課，為學(xué)生們傳道授業(yè)、答疑解惑；利用AI技術(shù)生成的動畫視頻，能幫助學(xué)生了解一粒種子從發(fā)芽、長苗、結(jié)果到收獲的完整過程……中國農(nóng)業(yè)大學(xué)開發(fā)的“神農(nóng)百曉”大模型是此次公布的典型案例之一。它憑借突出的交互性和趣味性，讓課本知識變成繽紛多彩的“農(nóng)學(xué)世界”，吸引著學(xué)生們沉浸其中。

“AI技術(shù)與高等教育的融合，突破了傳統(tǒng)的教學(xué)模式?！敝袊r(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院副教授王耀君表示，如今，學(xué)生上課積極性不高已成為大學(xué)課堂的普遍問題。其核心原因在于課堂內(nèi)容不夠生動、對學(xué)生吸引力不足，教師難以清晰呈現(xiàn)復(fù)雜教學(xué)場景。

在這一背景下，“神農(nóng)百曉”大模型的加入，不僅讓原本枯燥的理論知識變得更立體、更鮮活，還豐富了學(xué)生的實踐渠道，讓學(xué)生能夠高效地將理論應(yīng)用于實踐，切實提升解決實際問題的能力。對于以農(nóng)學(xué)為代表、建立在大量實踐基礎(chǔ)上的傳統(tǒng)學(xué)科而言，這一點至關(guān)重要。

AI技術(shù)的應(yīng)用成果并非局限于課堂中。在教室之外，它同樣為學(xué)生的長期培養(yǎng)注入了新活力。此次公布的另一個典型案例——由西安電子科技大學(xué)開發(fā)的“西電智評”系統(tǒng)，就是其中的代表。

西安電子科技大學(xué)本科生院黨委書記兼黨委學(xué)生工作部部長林波介紹，教育評價是學(xué)生培養(yǎng)流程中不可或缺的環(huán)節(jié)。然而，在傳統(tǒng)育人模式下，評價信息沉淀轉(zhuǎn)化不足、評價指標結(jié)構(gòu)設(shè)置單一、系統(tǒng)牽引效果表現(xiàn)不明顯等痛點長期困擾著教育教學(xué)人員，個性化、精準化、多元化的學(xué)生評價模式是高校師生共同的訴求，“西電智評”系統(tǒng)應(yīng)運而生。

在“西電智評”平臺上，“學(xué)生畫像”“能力證書”“綜合測評”等功能可隨時呈現(xiàn)學(xué)生的日常行為特點與學(xué)習(xí)狀態(tài)，并進一步為學(xué)生提供診斷、激勵、預(yù)測、調(diào)節(jié)等個性化成長服務(wù)。同時，“西電智評”依托生成式人工智能大模型，打造“AI成長助手”智能體，圍繞學(xué)生的行為習(xí)慣與興趣偏好，為學(xué)生“私人訂制”成長方案，真正實現(xiàn)教學(xué)過程中的“因需而供”。

“以‘西電智評’為代表的AI技術(shù)應(yīng)用，有效推動了學(xué)生評價從‘考核鑒定’向‘成長助力’轉(zhuǎn)變，促使學(xué)生培養(yǎng)從‘知識圖譜’向‘能力圖譜’轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)評價范式從‘關(guān)于學(xué)生’到‘為了學(xué)生’的變革。”林波說。

完善協(xié)同發(fā)展機制

“高等教育的核心目標在于培養(yǎng)能融入社會生產(chǎn)、為社會創(chuàng)造價值的新一代大學(xué)生，這一特性決定了它必須主動對接前沿科技、緊跟社會發(fā)展趨勢?！蓖跻硎?，從早期的粉筆板書，到后來的幻燈片、3D投影，再到如今的AI技術(shù)應(yīng)用，高等教育始終緊跟科技發(fā)展步伐。當(dāng)前各類“AI+教育”案例與典型場景的涌現(xiàn)，正是這一趨勢的具體體現(xiàn)。

在新技術(shù)浪潮的沖擊下，傳統(tǒng)學(xué)科的知識體系與實踐內(nèi)容都發(fā)生了顯著變化。王耀君認為，面對這一變化，高校應(yīng)積極采用數(shù)字化、智能化的方式呈現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容，達成實踐與課堂的雙重升級，同時也使學(xué)生所學(xué)知識更貼合產(chǎn)業(yè)的實際需求。

盡管AI在高等教育領(lǐng)域的應(yīng)用成果顯著，但不可否認的是，當(dāng)前AI技術(shù)與高等教育的融合仍面臨許多挑戰(zhàn)，教育工作者的理念轉(zhuǎn)變就是亟待解決的問題之一。

王耀君表示，部分教師已形成固定的教學(xué)模式，面對AI技術(shù)可能會產(chǎn)生抵觸情緒；部分年輕教師雖愿意嘗試AI技術(shù)，但仍需系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI知識、將教學(xué)需求與AI技術(shù)精準對接。

他提出，面向未來，應(yīng)當(dāng)做好案例科普工作，通過打造具體的應(yīng)用案例，讓教師直觀看到AI的應(yīng)用成果，轉(zhuǎn)變他們的思想觀念。同時，要加強對青年教師的培訓(xùn)，幫助他們快速掌握AI工具的使用方法，讓更多教師具備將AI與教學(xué)結(jié)合的能力。

林波認為，技術(shù)的限制和協(xié)同機制的不健全，同樣是“AI+高等教育”融合發(fā)展面臨的重要難題。

“比如，AI存在數(shù)據(jù)隱私與授權(quán)風(fēng)險。當(dāng)把學(xué)生的日常行為數(shù)據(jù)用于預(yù)警和分析時，一旦涉及隱私與合規(guī)問題，目前的授權(quán)與保護機制仍待完善。再比如，由于AI的‘幻覺’特性，它可能產(chǎn)生錯誤的邏輯、虛構(gòu)的事實甚至違反倫理道德的內(nèi)容。”林波表示，此外，跨部門協(xié)同機制不足也是當(dāng)前影響“AI+高等教育”融合發(fā)展的因素之一。教育信息化、教育數(shù)字化建設(shè)的推進，需要全校上下形成共識，以配套的制度和流程來保障。如果組織管理上各自為戰(zhàn)，就不利于實現(xiàn)體系化的深度融合。

林波提出，應(yīng)當(dāng)從三方面入手，促進AI技術(shù)與高等教育融合。首先，應(yīng)不斷完善數(shù)據(jù)治理與隱私保護機制。制定數(shù)據(jù)采集和使用規(guī)范，規(guī)范學(xué)生數(shù)據(jù)的采集范圍、采集方法；實施數(shù)據(jù)安全管理和數(shù)據(jù)風(fēng)險防范，規(guī)范數(shù)據(jù)分類分級管控，明確數(shù)據(jù)使用流程并開展監(jiān)督。其次，要科學(xué)建立人機協(xié)同的價值觀過濾機制。例如，在運用AI智能體、智能評價系統(tǒng)、各類教育教學(xué)平臺時，應(yīng)設(shè)置“價值觀校驗”環(huán)節(jié)，各類數(shù)據(jù)需經(jīng)過意識形態(tài)安全篩查，為人工智能劃定不可觸碰的底線。最后，應(yīng)加強制度建設(shè)與隊伍建設(shè)。制定配套政策，自上而下推動教育數(shù)字化戰(zhàn)略落地，形成“制度管人，流程管事”的信息化工作模式，將“AI+”從管理工具轉(zhuǎn)變?yōu)槿轿挥松鷳B(tài)。（記者 周思同）