新文科建设背景下人工智能技术 在新媒体人才培养中的应用研究

徐 丹

（作者单位：兰州城市学院）

2019年，教育部、科技部等13个部门正式联合启动“六卓越一拔尖”人才培养计划2.0，要求全面推进包括新文科在内的“四新”学科建设。新文科是基于传统文科而又超越传统文科，以新时代、新经济与新产业为背景，融合了理、工等诸多学科要素的综合性学科框架，它主要是把新技术融入传统文科进行学科重组，培养跨学科综合性人才[1]。新文科之“新”，首先在于新科技与文科的融合，以大数据、人工智能、虚拟技术、区块链、基因技术、5G等为代表的新科技与文科关系密切，会对文科产生极大的影响。其次，新文科建设强调加强多学科交叉融合，将新技术、新理念融入专业课程教学过程中，形成专业特色，提升专业的教学质量[2]。

随着第四次工业革命的兴起，以深度学习为核心的人工智能技术引起了人们的高度关注，它不断地渗透生产、生活的各领域，与诸多行业紧密结合。人工智能在传媒行业的推广和应用，改变了其原有的传播格局，对其产生了巨大的影响。伴随着新岗位的出现，原有的人才已经不能满足市场的需求，这对新媒体行业的人才提出了更高的要求，促使新媒体人才培养的教育转型和改革。新媒体人才的培养主要依托网络与新媒体专业，而部分普通高校面临着教学资源有限、行业变化迅速、毕业生就业压力大的现状，新文科建设对于该专业来说，机遇与挑战并存。因此，高校需要紧抓这个契机，在新文科建设理念的指导下，探究以人工智能技术为代表的新兴科技在新媒体人才培养过程中的应用方法，针对现有人才培养过程中存在的问题，探索利用人工智能技术解决这些问题的路径，以进一步优化人才培养方案，培养跨学科、实践能力强的综合型人才。

1 人工智能技术在新媒体传播和内容生产过程中的 应用

人工智能技术可以依靠强大的计算和运作，将理论与实际相结合，模拟人类的意识行为，根据人类输入的指令代替人类完成各项工作。以机器学习和深度学习为核心的人工智能技术以大数据为支持，主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术等。

在新媒体传播信息的过程中，人工智能技术扮演着重要的角色，极大地影响着新媒体的传播效果。人工智能技术在新媒体中的应用优势主要表现在两个方面：一是信息内容与传播方式的个性化。首先，推送机器人可以根据用户的需求和喜好，利用大数据智能分发信息，实现信息内容与传播方式的个性化。其次，网络上每天都会产生大量信息，这些信息如果不能被发现和利用，都将成为冗余信息，而人工智能可以通过算法的优选，根据受众的习惯和行为，筛选出更符合用户需求和喜好的信息推送给用户，这将大大节省时间，提升信息传播效率[3]。二是信息生产的智能化。新闻写作机器人一定程度上可以替代人工实现新闻稿件的快速撰写，实现信息生产的智能化。近年来，国内外的很多主流媒体都利用写作机器人生产新闻资讯，能够在非常短的时间内生成新闻报道，一定程度上代替了人工新闻写作。此外，利用计算机强大的数据处理能力，新闻写作机器人还能够分析数据，挖掘新闻价值，借助多样化的图表形式，以可视化的表现方式呈现信息，满足受众的多元化需求。

新媒体时代，高校在培养新媒体人才时，大都围绕着新媒体内容的生产和传播流程培养学生的专业能力。目前，人工智能技术已经渗透新媒体内容生产和传播的各个环节中，具有不可替代的作用。人工智能能够快速挖掘新闻线索，协助记者全面分析数据，发现其中隐藏的信息，去除冗余信息，显著提升信息采集的效果[4]。写作机器人改变了传统的新闻生产方式，语音转换技术缩短了音频转换为文字的时间，提升了工作效率。人工智能还能利用机器学习和算法帮助媒体分析用户偏好，进行个性化推荐与内容分发。在评论反馈方面，人工智能可以针对受众评论分析与过滤信息，屏蔽不良评论，进行网络舆情的监测和引导[5]。可以说，人工智能技术已经全面应用于新媒体生产和内容传播的过程中。

2 新媒体人才培养过程中存在的问题

新媒体人才是应用型传媒类人才，是以社会需求为导向的专业人才。在人工智能技术渗透传媒行业的大环境下，高校应该重视利用人工智能技术培养新媒体人才。纵观现有的新媒体人才培养模式，普遍存在教育理念、教学模式、课程设置、评价手段等与社会需求不匹配的现状。此外，高校在培养新媒体人才的过程中还存在以下一些突出问题：

2.1 学生学习的自主性不足

如何调动学生学习的积极性和主动性成为很多教育者思考的问题。目前，有不少教师进行了一些教学尝试，如改变教学模式、设置课堂活动让学生积极参与、加强与学生之间的互动交流、及时给学生指导答疑等，这些尝试都取得了一定的成果，有效调动了学生学习的积极性和自主性，产生了较好的教学效果。但是，这种教学方式给教师带来了巨大的工作量，教师很难长期坚持。因此，如何寻求更有效的方式来调动学生学习的积极性和自主性，给教师留更多的空间进行教学内容的优化与教学活动的设计，是目前要着力解决的问题。

2.2 课程体系不够完善

新媒体人才培养的课程体系是建立在传统的新闻教育理念之下的，课程设置相对保守，内容更新不够及时，不能满足市场快速变化的需求。同时，课程体系中缺少人工智能等新兴技术的相关课程，也没有反映出人工智能技术在新媒体行业中应用的优势，更没有将人工智能产品应用在各类教育场景中，导致教学效果不太理想。这样的人才培养体系不利于拓展学生的思维，也不能适应新媒体市场的需求和变化。

2.3 教学评价不够科学

在现有的教学评价中，虽然过程性评价所占的比重有所提升，但在实践操作中存在评价工具不够科学严谨、评价手段单一、评价量过多等问题。教师面对大量的学生作业、实训作品、各类项目等，无法进行科学准确的评价，也不能及时指出每个作品存在的问题，这就失去了过程性评价的目的和意义，使得评价流于形式。

2.4 实验实训体系不完备

高校在培养应用型传媒人才时，要将实践教学放在中心位置，将课内实验和课外实验、校内实践和校外实践、专业展演和各类竞赛融合在一起，形成一个完整的实验实训体系，分阶段、有计划、系统地训练学生的实践能力。从目前实验实训开展的实际情况来看，存在实验课程设置不合理、专业实习流于形式、学生参与积极性低等诸多问题。同时，不同的实践环节之间是独立的，缺乏连续性和系统性，新技术更是很少出现在各类实践环节中，不能真正满足媒介市场对人才能力的新要求。

2.5 师资结构不够合理

网络与新媒体是一个新兴专业，其专业教师大多都是从新闻学、传播学、计算机等领域跨行转型的教师，所以不太了解人工智能的背景知识，也未在课程中融入人工智能知识，缺少利用人工智能技术来改变教学模式、教学方法的能力。同时，在专业教师队伍中，也缺乏真正了解行业现状、具备丰富实践经验的行业人员。

3 应用人工智能技术培养新媒体人才的路径

人工智能技术融入新媒体行业，改变了传播业态，给传统媒体人带来了前所未有的挑战。同时，在人工智能技术的影响下，计算机编程、数据分析、舆情监测等领域也出现了新的岗位，在新媒体市场，兼具新闻采编能力和编程能力的技术型从业者更受欢迎[6]。市场上的这些变化对新媒体人才的要求不断提高，媒体需要的是具有全媒体思维和理念、掌握传播知识和技巧、熟悉各大传播平台运行规律、能利用先进科技手段进行创造性传播活动的新媒体人才。但是，部分高校培养新媒体人才的教育理念、教学模式、课程体系、评价标准等存在一定的问题，不能很好地满足市场需求。新文科建设理念强调新科技与文科专业的融合，将新技术、新理念融入专业课程教学过程中，是解决以上问题的重要路径。据此，笔者尝试将人工智能技术融入新媒体人才培养的过程中，试图来解决目前存在的主要问题。

3.1 更新教育理念

人工智能时代，新闻传播教育只有不断更新理念，才能更好地指导实践。高校在培养新媒体人才时，要重视新技术的引领作用，如此才能确保新闻传播教育与时代发展同频共振[7]。具体来说，学校和学院层面要做好顶层设计，重视以人工智能为代表的新技术对专业发展的影响，要及时根据媒介市场的变化和新兴技术的发展，调整新媒体人才培养的方向和目标。对于教师来说要转变观念，不断学习，将先进的技术理念融入教学中，激发学生学习的积极性，培养学生的创作能力，使学生更好地适应媒介市场的变化。

3.2 革新教学模式

为了更好地将人工智能技术融入新媒体人才培养过程中，教师需要打破常规的教学模式，在现有优秀网络资源和工具的支持下，构建以促进学生自主学习和能力培养为核心的教学模式。目前，我国已有多所高校对机器学习应用进行了研究，其他高校可以借鉴其经验，利用“机器学习”对学习者的学习行为进行追踪、记录和分析，形成学习者画像，帮助教师掌握学习者的特征，使其便于因材施教和开展个性化教学工作[8]。另外，教师可以根据学习者的学习数据，有针对性地调整教学内容、教学方法和教学进度。

3.3 重构课程体系

课程体系是保障人才培养质量的基础，将人工智能技术应用于新媒体人才培养过程中的重要路径就是对课程体系进行重构。大量先进技术在新媒体行业的应用，决定了新媒体人才必须掌握一定的技术，能够用先进的技术进行新媒体产品的创作和生产。因此，高校应重构课程体系，加强学生对先进媒介技术的理解和应用，具体如下：

第一，高校可以将人工智能素质教育课程纳入课程体系中，将其作为专业基础课程或者专业通识课程，也可以将人工智能技术相关课程纳入专业任选课程中，用来拓展学生的知识维度，培养学生的技术思维。

第二，高校可以将相对成熟的人工智能工具和产品运用于课堂教学中。如将“写作机器人”引入新闻写作类课程中，用来训练学生新闻写作的技能，提前适应媒体写作的模式，也便于教师进行针对性的写作指导。在数据分析、新媒体运营、数据新闻等课程中，教师也可以利用各类工具或平台辅助教学。

第三，高校要加强与企业的合作，利用专业实习和见习让学生走进媒体一线，切实了解和体验新技术在媒体的应用和发展。另外，还要将学科竞赛体系融入实践教学中，构建行之有效的机制，鼓励学生参与，并结合各类专业竞赛，共同构建一体化的实践平台，进一步提升学生的创新能力。

第四，专业教师还可以结合课程的内容，适时融入人工智能的相关知识、应用前景等方面的内容，通过知识讲解、案例分析等方式，将其潜移默化地融入教学内容中，帮助学生构建完整的知识框架，提高学生的综合能力。

3.4 完善评价机制

教学评价是人才培养过程中重要的一环，是检验教师教学和学生学习质量的重要手段，所以新媒体人才培养的评价机制既要重视过程性评价的科学性和全面性，也要注重总结性评价的系统性和针对性，还要注重课堂教学中学生的学习行为和表情，如此才能更全面、准确地反映学生的学习效果。

面对过程性评价中的大量作业和总结性评价中的试卷，教师可以应用人工智能技术对其进行自动评测[9]，除了对客观题进行判定，还能运用自然语言处理，结合评价标准对主观题进行测评，这样能够将教师从繁重的重复性工作中解放出来。

根据上述反映的学生在课堂学习中自主性不强等诸多问题，教师需要了解这些问题出现的原因，可以采用课堂观察和评估的方法收集数据、分析结果。但是，这项工作很难通过人工实现，所以这时就可以应用人工智能技术中的图像识别、语音识别、语义识别等对课堂进行分析，通过采集课堂数据，如教师提问次数、学生举手次数、回答问题次数、学生眼动次数、教师和学生的表情等，对课堂进行全方位追踪，然后对数据进行整合分析，最终得出可供参考的课堂评价数据和结论，帮助教师真正了解学生课堂学习的效果，从而为进一步调整教学方式和教学内容提供支撑。

3.5 优化教学管理模式

高校应用人工智能可以改变教育管理的模式，促进教学管理的智能化发展。例如，基于图像识别技术的人脸识别能够识别学生身份，提高教学管理的效率和质量。因此，高校可以利用大数据对各类数据进行统一管理，建立数据中心，借助人工智能来分析数据，帮助教育部门进行决策[9]。

3.6 建设师资力量

为了培养跨学科的新媒体专业人才，师资队伍也要满足跨专业、跨学科的特点，由具备不同专业背景的教师构成。高校可以在现有师资结构的基础上，引进传媒行业中实践经验丰富、理论水平较高的专业人员，也可以引进熟悉人工智能理论和技术的专业人员，同时也要从政策上和行动上鼓励和支持教师到各类媒体机构进行学习。教师只有真正感受到媒介市场的变化，才能明确自身教学的不足之处，及时根据市场变化调整教学内容，改革课堂教学模式，最终提升学生的素养和能力。

4 结语

高校在应用人工智能技术培养新媒体人才时，可以通过更新教育理念、革新教学模式、重构课程体系、完善评价机制、优化教学管理模式等方式，解决新媒体人才培养过程中存在的问题，提升学生的技术素养，使其更好地适应新媒体行业的发展。但从整体的应用程度和效果来看，目前部分高校并未深入应用人工智能技术，原因主要是人工智能教育应用实践主要以推广企业人工智能教育产品为主，这些产品对教学、管理、考试等各教育场景的覆盖范围有限且应用范围较为狭窄[10]。另外，将人工智能技术应用于高校人才培养过程是一个相对较新的研究领域，目前还没有较为系统和成熟的应用模式，还需要随着技术的不断发展，进一步增加人工智能成果在高校教学中的应用广度和深度，最终促进教学向智能化发展。