当前，人工智能的快速发展及其在教育领域的广泛应用，正深刻重塑着我国高等教育格局。积极推动教育教学与人工智能技术的融合发展，借助人工智能技术创新人才培养模式、改革教学方法、提升教育治理能力，成为高校推进教育数字化转型、培养创新型人才的必然要求。
人工智能在教育领域的应用
生成式人工智能技术正逐步在教育教学领域普及，其凭借复杂的算法、模型和规则，可以从海量数据中提炼并创造出更多具有原创性的内容。以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术为例，它们能够根据用户指令，智能搜索并筛选出网上的优质教学资源，供学生随时随地学习。这一技术的引入，不仅拓宽了学生的知识视野，还使学生可以根据个人兴趣和实际需求进行自主学习。
智能教学助手成为技术与实践融合的典型代表。随着人工智能技术的发展，智能辅导、自动答疑机器人等教学辅助软件在教育领域得到了广泛的应用。它们能够模拟教师的角色，为学生们提供即时且准确的解答与指导，并通过数据分析评估学生的学习情况，帮助教师掌握学生的学习进度与潜在问题，从而灵活调整教学策略，不仅提升了学生的学习效率，更极大地增强了他们的参与度与满意度。
虚拟现实技术引领人工智能在教育领域的深层次变革。人工智能的发展推动了虚拟现实和增强现实技术在高等教育中的应用，使教学内容更加生动和直观，学生通过模拟实验、虚拟场景等方式获得了更加丰富的学习体验。例如，在生物课上，学生可以通过虚拟现实技术进入人体内部，直观地观察细胞结构；在建筑设计课程中，建筑模型以更加直观和沉浸式的方式予以呈现，让学生的学习过程变得更加生动有趣。
“人工智能+”驱动教育数字化建设方向
在当今社会，跨界融合、资源整合、系统集成与创新能力成为新一代人才所必备的重要素质。为此，高校要以“人工智能+专业”协同为目标，将专业知识、职业素养、行业前沿、科技创新等核心要素有机整合，培养出具有扎实专业知识、跨学科思维以及强实践创新能力的复合型人才。同时，还要充分运用人工智能、大数据分析等信息技术，跨学科挖掘教学资源，创新教育教学范式，培养学生适应未来社会发展所需的数字技术应用能力和持续学习能力。
开发跨学科课程。人工智能技术作为跨学科融合与新课程开发、知识边界拓展的关键驱动力，正引领着高等教育课程内容和教学方法的变革。因此，高校在设计课程时，要融合计算机科学、心理学、自然科学等多个领域的知识，并充分利用大数据分析和机器学习技术，深入了解学生的学习需求和兴趣点，从而设计出更加符合时代要求和学生实际需求的课程体系。同时，借助智能推荐算法与远程教育技术，优质的教育资源得以跨越地域限制，实现跨学科融合课程的开发与共享。
催生动态教学资源。随着大数据分析和机器学习技术的不断进步，高校课程的教学内容正从静态资源转变为可根据学生的学习进度、兴趣和能力进行实时调整的动态系统，教育变得更加个性化和灵活化。借助机器学习算法深入挖掘大数据分析所提供的学生行为数据，进而自动调整教学的内容、难度和宽度，可以满足学生个性化发展的需求，帮助他们养成持续学习的习惯。
迭代智慧教学平台。高校基于大型基础模型的AI智慧教学平台，融合尖端的数据分析模型与机器学习算法，能高效分析海量教学数据，实现对学生学习进度的实时监控，并提供定制化的学习体验。例如，协助教师进行教学规划与日常管理，并依据学生的学习反馈和成绩信息，向教师提供教学建议，优化课程内容、创新教学手段，帮助教师调整教学策略，从而提高教学质量。
实现智能教学评价。数字技术在高校教学领域的不断融合与深化应用，推动了教学、学习、管理、评价方式的创新。人工智能辅助的评估与反馈系统正成为提升教育质量和效率的关键工具，大数据驱动的教育决策支持也成为不可或缺的重要环节。借助先进的数据分析模型，高校实现了“教、考、管、评”全链路贯通。该系统能够实时监测每个学生的培养目标、毕业要求以及每门课程的学习和达成情况，并提供数据分析和预警，助力学校基于实时数据分析作出更合理的教学安排。通过数字化赋能，学生得以更好地应对高等教育的挑战，实现个人潜能的最大化。
人工智能时代的教育挑战与应对策略
当前，人工智能在教育教学中的应用，仍面临着技术创新和社会发展带来的挑战。例如，一些专业复杂的教学模型超出了人工智能的计算能力范围、部分生成式人工智能对用户指令反馈不够精准。高校必须积极应对挑战，将更精准的数据分析、更高效的模拟优化、更智能的教学工具融入教育教学中，为人才培养提供更广阔的前景。
加强数字基础设施建设。为促进教育高质量发展，高校要聚焦信息网络、平台体系、数字资源，通过不断迭代升级、更新完善新型数字基础设施，搭建教学资源所需的各类信息模型数据平台和数据库，促进学校物理空间与网络空间一体化建设，推动信息技术与教育教学的深度融合。
提升教师数字素养。高校要全面提升专业教师对人工智能技术的掌握和应用能力，体系化开展教师数智能力培训活动。帮助教师通过运用信息技术进行专业知识的传授与行业前沿的分析，更好地掌握学生学习状态，以满足人工智能背景下的人才高质量培养需求。