人工智能时代下大学教师角色的重定位

王维虎，李志敏,刘延申

(1.湖北工程学院计算机信息与科学学院，湖北孝感432000;2.汉口学院计算机科学与技术学院，湖北武汉430212;3.华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心，湖北武汉430079)

0 引言

近期，国家教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，要求推进“新工科”建设，重视人工智能AI(Artificial Intelligence)与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式[1]。可见，教育正迈向智能化时代，人工智能与高等教育的融合创新已经成为未来教育变革的重要趋势[2]，但是，也对当今高校教师提出了更为专业性的、全方位的挑战。

1 现状分析

如今，人工智能技术也逐渐渗透到社会的各个应用领域[3]，如图1所示，仅仅单靠本专业知识的传授显然是无法满足现代社会市场人才需求，需要转变思想，必须充分发挥和融合人工智能技术。

图1 人工智能与社会相融合

但是，目前在高校教学过程中，绝大多数教师仍以将现成书本上的知识通过讲授直接传递给学生作为教学目标，借助“教师讲+学生听”方式来完成教学活动。同时，很少教师能够较好地利用现代的移动教学工具如APP、MOOC(Massive Open Online Courses)和SPOC(Small Private Online Course)平台，来提高学生们在课堂上的思考和自主学习能力。

人工智能时代，高校教师必须转变传统的教学观念，重新定位教师在大学里的角色，在未来的课程设计中，不仅要注重培养学生“人工智能AI”目前还难以具备的创新性等素质，而且在技术领域知识的传授中也要不断地学习，更新自己的知识库[4]。

2 教师角色的重定位

2.1 人才培养目标的重定位

人才培养方案是用来衡量一个高校专业人才培养标准的指南针。在人工智能时代下，它自然被划归于高校教育受其影响最大因素之一，特别是人才培养方案中专业学科课程设置的变化。

众所周知，人工智能是一个多领域的交叉学科，其发展也带动了其他相关专业的地位以及报考人数的提升。相应地，它再带动了本专业与相关专业发展的同时，也对某些专业发展造成了较大地冲击。比如，语音识别技术可以代替部分外语专业学生，来完成翻译与对外交流工作。因此，在专业学科课程设置中，就会出现新学科的设立、传统学科的改良以及某些“过时”学科的撤销等现象。

未来的人工智能将不断取代或变革现有的工作，也会创造很多新的工作。学校教育必须紧跟时代步伐，在“新工科”背景下，必须重新修订人才培训方案，改变原有的“重理论，轻实验”课程设置方式，应当遵循理论联系实践的方法，提高应用实践能力环节占课程总学时的比例，真正掌握好专业课程知识的应用。只有这样，才能不断地调整学科专业方向与人才培养目标，才能为社会培养、输送有用的人才。

2.2 教学方式的重定位

教学方式是教师在课堂上进行“传道、授业、解惑”的渠道，以及与学生沟通的方式[5]。现在，越来越多的人工智能技术已经应用在教育领域中，主要包括图像识别、语音识别、人机交互等。教育人工智能的使命与目的，主要在于让教师腾出更多地时间和精力，去创新教育内容、改革教学方法，让教育这件事变得更好。

因此，高校教学方式必然需要彻底地改变，见图2。①将传统以“教师讲+学生听”的教学模式，变迁为“以学生为中心”的培养模式，积极调动学生的主动性，将课堂归属于学生；②充分采用MOOC、SPOC、微课等形式作为教学内容的载体，利用网络教学、移动教学与人工智能平台进行教学过程融合；③借助翻转课堂FC(Flipped Classroom)、对分课堂CD(Classroom Division)等形式，使得学生由被动学习转变为主动学习，调动学习的积极性。

图2 教学方式重定位

2.3 教学科研的重定位

教学科研是在日常教学工作中，对某一具有价值的课题进行系统地研究。教学科研离不开教育数据。教育数据可以说是教育人工智能的“养料”。

教育数据产生于各种教育活动和整个教学的全过程。目前，教育数据的来源渠道有：①数字化、信息化的教学环境，教师教学和学生学习的数据可以在MOOC、SPOC、移动学习网站平台等数字化环境中进行归档收集，自然产生；②需要从传统的教学行为中收集教育信息，并将之转化为数据。

在人工智能时代，尤其是在互联网+教育的广度和深度有待进一步推进的背景下，教育数据的来源很大一部分还是依靠后者，缺乏自动化，未来教育数据或将成为教育人工智能发展的一大制约因素。

因此，未来高校教师需要重点对从传统教学行为中收集到的大量教育信息，如何较好地进行教育数据的过滤、降维处理、分析、评测等一系列环节进行研究，使通过预处理之后的数据，采用神经网络、机器学习和深度学习等高级人工智能技术，更好地服务于教师教学中。

3 教师重定位的实施途径

3.1 人机协作，教学高效

高校教师合理地利用人工智能技术，在一定程度上能够有效地提高课程的教学效果。

3.1.1 因材施教，有的放矢

在教育行业人工智能不仅可以节省教师人力、提高教学效率，而且可以驱动教学方式的变革。例如，在个性化教育方面，人工智能可以帮助教师收集学生作业、课堂行为、各种考试等数据，针对不同学生的学情进行个性化地诊断，并进一步为每个学生制定有针对性地辅导和练习，从而实现因材施教，可以成为人工智能+教育探索个性化教育的一个方向。

根据人工智能所分析的整个班级的知识点掌握情况，教师能够在课堂上做到有的放矢。对于大多数同学都掌握得比较好的知识点，教师就只要在课堂上做简略的讲解，然后集中时间去讲解那些大家掌握得不够的地方。

3.1.2 深入分析，智能反馈

在传统教学课堂上，教师的教学过程是无法被记录和采集的。随着人工智能技术的发展，电子书包和互动课堂技术已经在教育中铺广开来。教师使用各种智能设备的授课，学生使用智能设备学习的步骤，都能够被仪器记录下来，数字化存储起来，成为了将来分析课堂教学过程中的重要数据。如果再加上智能视频识别技术采集到的学生表情和动作数据，以及语音识别技术采集到的教师和学生的语音数据，就能够形成了一个完整的教学过程数据收集的闭环回路反馈，如图3所示。

图3 数据收集的闭环回路

通过大数据Big Data统计分析模型，能够实现对教师教学的分析和每个学生个性化的学习分析。系统将对其分析结果的信息智能地反馈给该学生和教师，通过及时达到学校指导，给予学生莫大的激励;教师通过对其自身教学的分析结果的智能反馈，也可在一定程度上帮助教师改进不足，提高教学效率。

3.2 教师双型化发展

目前，人工智能在教育领域的应用技术主要包括图像识别、语音识别、人机交互等。因此，高校教师应掌握人工智能技术的多种应用，向双型化——全能型、专业型教师的目标发展。如果掌握与精通图像识别技术，就可以将自己从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来，而重点去专注于学生的个性化分析、因材施教;如果掌握与精通语音识别和语义分析技术，就可以辅助教师进行英语口试测评，也可以纠正、改进学生的英语发音问题。如果掌握与精通人机交互技术，就可以协助教师为学生进行在线答疑与解惑。

4 结语

未来的高等教育是人与人工智能协作的时代，充分发挥机器与人类不同的优势，才是将来提高教育生产力的关键。基于人才培养目标重定位、教学方式重定位和教学科研重定位三个角度，提出在人工智能时代下高校教师角色重定位的必要性，并给出人机协作，促进高校教学、教师双型化发展的实施途径。相信，未来高校教师能够借助人工智能AI技术，发挥人类创新的优势，用情感去关怀激励、培育出更加优秀的人才。