我国长远发展和人才战略，高素质人才需求快速增长。高等教育的职责之一就是为更多的年轻人提供接受高等教育的机会。随着高等教育的普及，高校师生比过高。基于学生过程评价的个性化教育和因材施教是提高高等教育质量的挑战。人工智能与教育的融合，有利于构建高质量的教育体系。人工智能趋势下高等教育面临的挑战信息化、大数据、人工智能为教师提供了非常丰富的平台、工具和资源。教师需要对人工智能新技术的驾驭能力，但又不能停留在驾驭的极限。另一方面，技术服务于教育。用热情的教育拥抱学生，是机器无法替代的。随着学生接触新技术能力的不断提高，教师面临更多来自学生的挑战将成为常态。教师要完成心中的角色转换。教学服务者、学生学习的陪伴者、动力的推动者、情感的守护者，真正成为学生的“灵魂工程师”。新形势下，教师更需要做的是投入情感，用自己的思想和经历引导学生，帮助学生成长。对于学生来说，人工智能改变了学习方式，但改变不了学习的最终目的。人工智能可以降低学习者学习知识的门槛，拓宽获取知识的渠道，让学习者站在巨人的肩膀上高效学习。但是，作为学习者，我们还是要清醒地认识到，人工智能只是一种技术，它的作用是辅助而不是替代。学习的目的毕竟是能力的提升。人工智能可以帮助学习者回答问题，但不能帮助学习者解决问题；问题的解决最终取决于学习者自身的能力和素养。因此，如何成才，不为技术所扰，应该是学习的最终目的。人工智能本质上是一种强大的工具。在为学习者提供多种学习支持服务的同时，可能会减少学习者获得很多思维训练和学习体验的机会，改变他们的大脑结构和认知能力。这可能会导致学习者变得懒惰，降低学习积极性，逐渐失去竞争力，不能适应时代的快速发展。因此，学生在熟练运用人工智能辅助自身学习的同时，必须始终保持积极的学习动机，开展终身学习，才能与时俱进，真正为社会所需要。最后，在对师生开展人工智能教育时，必须注意伦理问题，才能保证教育的健康发展。我们要充分考虑人工智能在教育活动中发挥的新作用，认识到这些角色的不当行为可能带来的伦理风险，不主动利用角色的特殊地位谋取私利或伤害他人的利益。例如，从学生的角度，如果充分利用人工智能自动生成一些论文、作品等更具原创性的结果，由于人工智能的学习方式是从海量样本中提取和学习，难免会出现一些问题。是微妙而复杂的道德问题，例如知识产权和完整性。再比如，从教师的角度来看，在利用教育人工智能采集和利用学生学习行为数据提供教学支持服务的过程中，大量的学生隐私数据可能涉及人身安全和伦理道德问题。因此，有必要向师生说明其背后所涉及的伦理安全风险，而这将是使用人工智能的前提。我们还需要主动认识人工智能的局限性、不确定性和后果，学会在合理场景下正确使用技术，规避环境变化、外部攻击等不确定因素带来的风险。例如，人工智能辅助教育时，其背后的人像分析技术和个性化推荐技术可能存在一定的不可靠性，可能导致分析和推荐出现偏差。作为教师，要帮助学生及时识别、过滤不合理的内容和信息；作为学生，也要有能力尽可能选择适合自己的课程进行学习。只有师生合作，才能建立良好健康的教育生态。近年来，随着人工智能的蓬勃发展和应用，人工智能在教育中的应用越来越广泛和深入，人工智能与教育的融合越来越普遍。一方面，人工智能与教育的深度融合，另一方面也对高等教育提出了新的要求，尤其是对人工智能人才培养的巨大需求。首先，人工智能与教育无缝融合。信息化应用的一个常态是取代简单重复的手工作业。在教育领域，人工智能取代了大量重复但不简单的人工作业，如作业和试题、作业批改和考试判断等。教育模式固化是高等教育中最值得关注的问题之一。高等教育的教学模式从固化到僵化，容易导致教学评价指标过于单调，学习者缺乏内在驱动力，容易出现灌输式教学。随着学生越来越多，教师很难进行个性化教育。学习者追求的目标不再是追求卓越的科学技术、处理实际专业问题的能力、兴趣领域的学习，而是成为出勤率、作业成绩、考试成绩、和排名。人工智能恰恰为这些问题提供了很好的解决方案和技术支持，解决了学习过程中的一系列经典问题，包括语言处理、推理、规划和认知建模等。二是人工智能对高等教育提出了新的要求。2017年，为迎接新一轮科技革命和产业变革的挑战，教育部提出了“新工科”战略行动，为新时代工程教育改革指明了新方向。这在一定程度上反映了教育与技术赛跑的持续格局：技术的进步先于教育，教育需要根据技术的进步重新定义人才的价值。因此，在人工智能浪潮下，新人才应该是能够应对更多工具理性挑战、专业性与精准性并重的复合型人才。肩负人才培养重任的高等教育，也需要从教育系统入手，系统地融入人工智能，提升教育效果。人工智能推动高等教育变革人工智能作为一种通用技术，可以广泛应用于各个领域，其与教育的融合势不可挡。六大核心人工智能交互良性循环，包括业务数据分析、自然语言处理、语音识别、机器推理、计算机视觉、机器人和传感器。随着这些技术在教育领域的渗透和应用，将助力高等教育的变革。1、改变教学生态，学习者角色中心化人工智能的应用改变了很多行业的产业生态，人工智能与高等教育的融合让教学的中心回归到“学习者”的角色”。人工智能将赋予学习者更大的自主权。传统的大学课堂大多采用“流水线”教学模式。学习的内容和形式由教师主导。“填鸭式”和“灌输式”的知识传授方式往往不能带动学习者自主思考和探索，导致学习者在教学中处于被动地位。随着人工智能的发展，以慕课为代表的智慧教学平台逐渐进入人们的视野。这些智能应用利用互联网和大数据技术，实现海量教育资源的聚合，同时利用关键词提取、匹配等自然语言处理技术，实现对资源内容的信息检索等功能。这些应用和技术使学生能够自由选择学习内容和形式，赋予他们极大的自主权，在很大程度上促进了研讨式教学、学生自我探索和自我提升等多种教学模式的发展，从而集中学习学习者在教学生态中的作用。人工智能将促使教师角色转换。现有的教学生态受限于资源条件。课后重复的复习和考核工作占用了教师大量的精力，使教师无法将精力放在课堂教学形式的创新和教学质量的提高上。现有的人工智能技术可以在一定程度上减轻教师课后的负担。例如，一些计算机视觉技术可以识别扫描的作业和试卷的图像，以完成批改和评估。语音识别技术可以通过会话分析进行口语考试。评估和发音矫正，以及一些人机交互技术，可以进行简单的对话，及时完成对问题的回答。这些技术背后的海量数据分析可以给学生多层次的精准指导，结合教师自身的教学经验和教学理念，可以促进更有效的教学活动。总体而言，这些人工智能有助于提高教学质量，同时减轻教师课程负担。因此，融合背景下的教师需要根据自身经验合理应用这些技术，更多地关注对学习者的监督和引导，以辅助整个教学活动的开展。总之，人工智能引入后的教学新生态下，学习者成为教学的主体，而教育者则更侧重于成为学生教学过程中的陪伴者和支持者。2、大数据和情感分析将促进伴随评价人工智能与高等教育的融合。将摆脱现有教学评价数据单一、反馈不及时、与教学场景分离的困境。通过大数据实时处理、细微情感感知等技术，对教学全过程进行分析并及时、有针对性地进行反馈，以“促进学习者”为目标，推动动态“伴随式”评价的发展'学习”。大数据分析促进全流程评价。当前的教学评价往往仅基于学生作业完成情况、考试成绩等固定、单一的数据。总体来看，这些数据存在以下问题：多次获取的成绩数据难以全面掌握学生的发展；作业、考试等周期性数据，难以持续、动态地定位和跟踪学生的学习状态。大数据技术的出现，使得教学数据的采集粒度更细、范围更广、渠道更多、频率更快、精度更高、更方便、更及时。顺应教学各环节的发展，形成正向流动、反馈调节的学习数据流。大数据分析技术可以充分整合这些数据，实现学习数据流的动态控制，即分析动态学习数据，跟踪学习过程，记录学习路径，进行全过程的诊断和评价。因此，大数据技术与高等教育的融合促进了课堂评价从阶段性静态评价向全程动态评价的转变。情感计算侧重于及时有效的反馈。在现有的评价数据中，用于评价学习者课堂表现的数据多为学习者自评和教师主观打分，而用于评价教师教学效果的数据很大一部分来自于学生的评价。主观评分。人工智能中广泛应用的自然语言处理技术和计算机视觉技术可以很好地进行相关的情感分析。对样本进行相似度比较，综合分析得到相应的态度。这些情感反馈数据一方面丰富了原有的评价数据，另一方面也使评价结果更加有效及时，从而促进“促学习”的“伴随评价”的实现。3、实施因材施教，发展个性化教育教育提倡个性化教学，但在教师面对大量学生的情况下，难以感知和分析每个学生的学习状况，因此难以实施因材施教和个性化教育。个性化教育。现有的在线教学大多只是“个性化教育”的外衣。从本质上讲，它只是将上课地点从教室转移到手机、电脑等电子产品上，仍然不能及时有效地关注学习者的学习情况。人工智能的出现将有很大的可能解决当前的问题。人工智能促进了学习资源的个性化。以慕课为代表的在线教育平台涵盖海量教育数据。过去，这些课程的选择大多依赖于学习者自己。匹配并失去兴趣。人工智能的广泛应用可以使个性化学习资源成为可能。综合学生的知识水平、兴趣爱好、学习习惯、学习情绪等数据信息，采用模式提取、聚类分析等机器学习方法进行用户行为分析，实现教育资源的筛选和推荐。因此，高校教育可以利用人工智能促进学习者专业领域资源的个性化选择，开展个性化教学。人工智能促进了学习指导的个性化。人工智能机器人正逐渐被用于指导学习者进行个性化学习。在及时、广泛地收集学习者的学习数据进行行为分析的同时，其背后的人工智能可以根据学习者已有的学习路径构建深度学习模型。进行资源的顺序推荐，实现后续学习路径的自适应规划；还可以根据学习者的反馈和练习测试，自动建模学习者的知识状态，进行知识跟踪，实现对学习者能力的适应性评价。总体而言，自适应学习路径规划和能力评估将促进学习指导的个性化。人工智能促进了教育形式的个性化。在人工智能的辅助下，在线教育必将成为未来高等教育的重要形式，以改善高等教育普遍采用的程序化现场教学形式灵活性不足的问题，使学习环境学生人数不限于单一课堂，学习内容不限于单一课程，您可以根据个人需求和喜好选择适合自己的学习资源和学习形式，实现个性化教育.[作者蒲菊华、张雄，单位：北京航空航天大学计算机学院]原文发表于《中国高等教育》杂志2021年第20期作者：蒲菊华、张雄
