人工智能推进混合式教学的变革，可从线上教学与线下教学两个层面进行探索。在线上教学层面，人工智能的应用可从教学活动的开展、教学内容的推送以及教学管理体系的建立三个方面入手，致力于提升网络教学平台用户体验满意度、提升网络教学资源推送的精准度和支持全覆盖多维度的网络教学管理体系。
1.构建“智能化”网络教学平台
网络教学平台是支持线上教学活动的信息系统，需要满足包括学生、教师、课程负责人和平台管理人员等在内的不同身份的用户需求，具备功能的多样性，如教学功能，教学管理功能和用户服务功能等。网络教学平台功能的实现可以通过用户体验满意度进行衡量，而用户体验满意度直接影响线上教学的效果。国内一项实证研究表明，学习任务特征和网络教学平台的技术特征对学生完成学习任务有显著影响，满意度和持续使用意愿是学生学习效果的关键影响因素。
用户体验满意度可通过提升任务技术匹配度得到提升。任务—技术匹配理论模型（TTF）研究信息技术与工作任务需求之间关系，探索信息系统用户使用意愿的影响因素，Goodhue和Thompson(1995）研究发现，信息系统的“任务特征”和“技术特征”共同影响任务技术匹配，只有两者相匹配时才有更高的任务技术匹配度，从而提高个人绩效[22]。可见网络教学平台的“技术特征”的变化可带来用户使用意愿的变化，利用人工智能赋予网络教学平台“智能化”的技术特征，可提升网络教学平台的任务技术匹配程度，从而能够提升网络教学平台的用户体验满意度。
2.实现网络教学资源“精准化”推送
网络教学资源是线上教学的重要组成部分，一方面，网络与通信技术的发展突破了传统教学在教学资源存取方面的时空限制，实现了教学资源的网络共享，学习者足不出户就可以获取名师和名校的优质教学资源，另一方面，海量的网络教学资源也让学习者面临选择难的困境。
人工智能的应用可以帮助学习者解决这个难题，从海量资源中筛选出符合自己需求的有效资源。学习分析技术能够分析学习者及其学习情境在学习活动过程中产生的数据，对学习进展进行评估，预测可能的学习风险，提供学习和学习情境的优化决策参考。在学习分析技术的支持下，可以获知学习者的学习风格、认知水平和学习效果等信息，形成个性化的学习方案，并推送满足学习者需求的网络教学资源。
人工智能技术支持下的网络教学资源具有自我更新能力，它并不是一成不变的，而是在教师与学习者、学习者与学习者、学习者与环境的交互过程中，不断的再生和调整，这种动态化特征为学习者的自适应学习创造了条件，线上教学的针对性进一步增强。
3.构建“过程化”与“多维化”的网络教学管理体系
人工智能赋予网络教学管理体系的“多维化”，首要表现为教学督导主体与视角的多样性。借助人工智能技术收集、分析与整合来自不同层级的督导主体给出的不同视角的督导评价，有助于准确勾勒出线上教学的运作全貌。这些督导评价既包括学校层面督导组对教师教学效果以及学生课程通过率等结果性评价，也包括二级学院的督导组对学生的出勤、作业完成以及教师的教学过程等线上教学常规的过程性测评，对这些信息数据的分析与整合，能够将终极性测评与过程性测评有机结合起来。
多维度还意味着教学活动信息反馈主体与视角的多样性。利用人工智能技术可以及时获取和分析线上教学的不同身份参与者的多视角反馈信息，例如，教师的反馈信息一般包括备课需求、课堂评价、课后体会和改进措施等，而学生的信息反馈一般包括对线上学习形式、互动形式的期望，对教学平台、教学资源、课堂教学和课程总体的满意度等，技术服务人员的反馈信息则聚焦网络教学平台的运行是否流畅、教师是否适应线上教学环境以及学生是否能够自律实现自主学习等。全面收集和准确分析所有教学参与者的反馈信息是网络教学管理体系高效运转的重要前提。
（二）人工智能赋能线下教学路径
1.转换教师角色：从“传道授业”到“设计引领”
传统课堂教学赋予教师“传道授业解惑”的角色，体现的是以教师为中心的教学理念，教师控制和支配整个教学过程，目的是将知识传递给学生。信息技术的发展打破了知识垄断，学生通过互联网可以随时随地获取海量的学习资源，教师的“知识权威”的身份被逐渐消解，教师在教学中所承担的角色面临从“传道授业”到“设计引领”的转型。
2.转变学生任务：从“认知记忆”的课堂到“知行合一”的课堂
利用人工智能将学生从“填鸭式”的课堂解放出来，打造“知行合一”的课堂。“填鸭式”教学强调的是学生的“认知记忆”，其教学模式是教师讲学生记，师生间的互动多围绕“认知记忆”任务展开，知识和技能运用的训练缺乏，教学互动的内容与形式单一，互动效果多停留在较低的水平，学生“知行脱节”的现象比较突出。
“知行合一”指认知与实践的统一，两者是融合贯通的，不可撕裂分割。“知行合一”的课堂不仅仅停留在知道“是什么”的层次上，而是继续聚焦“做什么”“怎么做”“做得如何”等更深层次的问题。“知行合一”课堂往往采用项目化和任务导向的组织形式，培养学生的沟通能力、协作能力、知识技能的运用能力以及创新创造能力等综合素养。通过“学中做、做中学”，学生将所学知识技能运用到生产和生活的具体实践中，在这个过程中发现问题并解决问题，才能真正做到“学以致用”。
人工智能推进“知行合一”的课堂教学，首先表现在通过线上精准推送的学习资源，提供学生线上“个性化”学习的支持，部分替代教师完成传统课堂上的知识传授的任务，为课堂教学的重心从“认知记忆”转移到“知行合一”的真实任务训练创造条件。其次是为教师的线下技能训练设计提供建议与帮助。人工智能支持的学情分析系统能够全过程、全方位进行数据采集，既包括学生的学习结果数据和学习过程数据，也包括教师对学生学习情况的反馈信息，在数据分析基础上，形成班级整体诊断报告和学生个体诊断报告。这些诊断报告可为教师回答技能训练设计中的一些重要问题提供准确的依据，例如，训练方式是否能够激发学生的学习兴趣、训练内容难易程度是否适中，训练项目与生活或职场的关联是否密切等等。
人工智能还能从学生课堂表现和教师的课堂教学效果两个角度提供客观准确评价，帮助不同身份的教学活动参与者，例如学生、教师和学校管理者，进行自我审视和评估，进而作出相应的调整，以提升课堂教学效果。人工智能技术能够收集和识别学生课堂行为，例如，举手、书写、阅读、倾听、表情、站立、睡觉等，在课堂行为数据分析的基础上，形成图片、视频和文字等形式的学生课堂行为报告，根据需要，学生课堂行为报告可发送给课堂教学的参与者，有利于他们从不同的角度以不同的身份，共同致力于课堂教学效果的提升，从而将以学习者为中心的教学理念真正落到实处。
3.转变师生互动方式：从“人际互动”到“人机交互”
利用人工智能改变传统课堂的师生互动方式，将“人机交互”带入课堂，拓展师生互动的内容与形式。“人机交互”意味着打破传统“教师—学生”的“人际互动”的局限，引入“教师——人工智能系统——学生”的互动模式，覆盖包括资源推送、个性化导学、组题与批阅、情境仿真、实践指导和情绪识别等在内的教学活动领域。借助语音、图像和动作识别技术，“人机交互”的方式已从最初冰冷的鼠标键盘输入升级为语音、图像和动作等自然的人际交流方式，变得更智能更便捷。