□刘爱花

当前，信息化教学成了高等教育革新的关键重要路径。但传统信息化教学方式在数据运用、资源分配和个性化辅导等方面有明显局限。人工智能技术的快速发展为解决这些问题开创了全新途径，依靠智能学习分析平台的搭建能实时掌握学生学习动态并精准评估，以此为教师提供基于数据的教学决策依据。通过自适应学习环境的设计系统可根据学生实际掌握程度调整学习材料与进度，从而适应不同学生差异化学习需要。实际教学效果表明，人工智能赋能的教学模式显著提升教学精准性和学习有效性，推动教育公平与质量同步发展，为高校信息化教学迭代升级树立可借鉴范例。

关键词：任务驱动；人工智能课程；教学模式；协作学习；实践能力

引言：

高等教育改革正朝着信息技术和教学深度融合方向发展，各高校也在不断持续完善自身信息化硬件设施。然而教学平台沉淀的大量学习数据尚未得到充分利用，这使得教师难以准确评估学生的学习进度情况。标准化教学资源和学习者个性化需求之间的矛盾愈发明显，学生在知识储备、学习习惯和接受速度上的个体差异未获足够重视。人工智能领域的进步尤其是机器学习和知识图谱技术，为破解这些教学方面的难题提供了全新方案，借助智能学习分析系统能够精准刻画学生画像并进行预警干预。依靠自适应学习环境可以提供定制化的学习支持服务，进而推动信息化教学从单纯的技术应用迈向智能化赋能转变。

高校信息化教学模式的发展困境

一、教学数据利用不足与精准施教缺失

高校信息化教学平台汇聚大量学习行为记录，包含登录时长、资源浏览、作业提交等数据，不过其教学价值还未充分发掘。多数教师依旧依靠传统经验开展教学工作，对平台数据的分析仅停留在平均分及格率等整体性指标，忽略对个体学习特征的深度剖析。学习管理系统虽可提供自动生成的数据报告，但多以原始数据堆砌的形式呈现出来，教师很难从中提炼出有指导意义的教学见解。学生在知识掌握水平和学习投入程度上的差异性被“平均化”现象掩盖，使得教师难以快速发现学习困难群体并给予针对性帮扶，目前的教学评价还是特别依赖期末考试成绩，因为缺少对学习过程的详细记录，教师没办法回溯学生完整的学习轨迹，很难精准找出知识薄弱点形成的原因，再加上数据没有得到充分挖掘利用，教学决策也就缺乏科学依据支撑，个性化教学的实现面临着挑战。

二、教学资源供给单一与个性化需求矛盾

目前高校在线教学系统呈现的学习素材多是标准化内容，所有学员获取到的是完全一样的课件、视频及练习材料，没办法适配不同学习者的个性化需求。学员在知识基础、学习偏好和进度把控方面存在明显区别，能力较强的学员觉得内容过于浅显，基础偏弱的学员则因难度过大产生抵触心理。教学平台缺少对学生学习特点的智能化分析功能，没办法依托历史记录动态优化资源推送方案。既定学习路径的僵化进一步加剧了资源供给与需求的不匹配，平台依据固定章节顺序展示内容，学员只能被动接受，无法依据自身条件灵活调整学习进程。学生由于缺乏知识之间的联系所以难以构建系统知识框架，平台所提供的资源大多是零散的知识点，这使得学生在碎片化学习过程中无法形成全面整体认识，个性化支持体系的缺失限制了信息化教学效果的充分发挥。

人工智能驱动教学模式创新的实现路径

一、智能学习分析系统的构建与应用

智能学习分析系统依靠机器学习技术，对教学平台产生的多样化数据做深入挖掘，以此为教师提供数据化的决策支持。该系统搭建起学习行为数据库，整合在线学习平台和智慧教室等多渠道信息，涵盖学习时长、资源调用、作业提交情况、互动参与度以及测试分数等要素。通过聚类算法对学生学习模式进行分类，识别出深度学习型、表层学习型、拖延型等不同类别，为个性化教学提供依据。预警机制综合评估学习投入度、作业提交时效、成绩变化等指标，预测学业风险等级并向教师推送预警提示。知识掌握度诊断模块融合认知诊断理论与贝叶斯追踪算法，基于答题记录解析学生知识点掌握程度，生成可视化知识图谱，教师据此优化教学策略，对共性薄弱知识点进行重点讲解，对个体问题实施精准辅导。

二、自适应学习环境的设计与优化

自适应学习环境依靠人工智能技术实时优化学习内容和进度，为每一位学员量身定制专属支持方案。知识图谱的构建运用本体建模方法，把学科知识体系转化成由节点和连线构成的网络形式，其中节点对应具体的知识点，连线体现知识点间先后、并列等逻辑关联。学习路径规划算法根据学员知识掌握程度和学习目标，在知识图谱里探寻最佳的学习顺序，对已掌握基础知识的学员直接跳过入门环节，对存在知识盲区的学员安排回溯学习进行查漏补缺。智能题库系统基于项目反应理论对题目难度做量化评估，为学员推送符合其当前能力的练习题目。

结语

人工智能技术给高校教育信息化注入了创新活力，借助智能学习分析达成教学决策科学化与精准化，依托自适应学习环境支持学生实现个性化成长。实践表明人工智能赋能的教学模式有效提升教学质量与学习成效，助力优质教育资源达成公平分配，该模式深化落实需要强化教学数据管理并健全数据采集规范与隐私保护措施，要加强教师智能教育能力培养来提升其数据分析与应用技能。还需完善技术支撑体系以确保智能系统可靠运行，未来能够进一步探索多模态学习分析与知识图谱构建等先进技术在教学领域应用，以此推动人工智能和教育实践实现深度结合。

（作者单位：邯郸幼儿师范高等专科学校）

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