陈超奇

高校是人才培养的重要阵地。当前，传统教学模式存在知识传递效率不足、缺乏个性化培养等问题。应借助人工智能技术，从教学内容、教学方式和教学评价等维度，积极探索高校教学模式的创新路径，优化教学流程、重构教学模式、重塑教学生态，实现从“批量式教育”到“个性化培养”的转变，促进高校人才培养工作高质量发展。

优化教学内容，构建“基础知识+前沿热点+实践应用”动态体系。人工智能技术能够帮助教师有效节省时间成本，将更多精力投入到教学当中，优化教学内容，提升教学质量，构建起契合当下教育需求的动态化、智能化教学体系。具体而言，一是要重构课程知识模块。通过人工智能技术实时获取学科前沿成果和研究热点，将虚拟现实技术、大数据分析和跨学科融合等纳入教学中，打破传统学科知识的线性架构，按照“基础知识+前沿热点+实践应用”的模块，对课程进行拆解和重构。二是要搭建个性化资源库。借助人工智能技术，对学生的学习基础、兴趣偏好、能力短板等进行分析，搭建分层分类的教学资源库，为不同的学生推送适配的课程内容，满足学生的个性化需求。三是要融入实践应用场景。与企业、科研机构等建立合作，将项目、课题转化为实践案例，用人工智能技术模拟工作场景，让学生在体验中提升知识应用能力和创造性解决问题的能力。

创新教学方式，打造“技术赋能+互动共生”的教学场景。人工智能技术有助于创新教学方式，增强教学效果。一是要推行智能个性化教学。利用人工智能自适应学习系统，按照学生的实际情况调整教学节奏和难度。二是要构建混合式教学生态。可借助线上智能教学平台，开展自主学习、虚拟实验和线上讨论等活动，通过大数据分析学生的优缺点，制定适宜方案，并组织线下探讨，实现“线上自主学习+线下深度互动”的有机结合。三是要引入虚拟仿真教学。特别是在理工科专业中，可通过模拟技术还原实验中的复杂场景，让学生在安全的环境中学习和操作。

完善教学评价，建立“多元+精准+过程”的评价系统。教育评价是教育治理的重要内容，也是人才培养的重要环节。一是要优化评价指标维度。具体可将知识掌握程度、作业完成能力、个人素质表现和创新思维反应等纳入评价指标，更好地发挥教育评价“指挥棒”作用。二是要采用过程性评价方式。借助人工智能技术，对学生的学习行为进行全过程记录，包括线上学习时长、课堂互动表现、作业完成质量以及项目参与度等，自动生成过程性评价报告，并由教师进行评价和调整。三是要引入多方评价主体。可邀请行业专家、企业导师、同学及学生本人积极参与到评价中，形成“教师评价+行业评价+同伴评价+自我评估”的多元评价格局。

作者单位：西安翻译学院