人工智能赋能高职信息化教学的机遇、现状、风险及未来

孔陶茹，李晚春，张菊玲

西安思源学院，陕西西安，710038

0 引言

信息化教学是指为了实现教学目标，将信息技术融入教学过程各环节，进行教学设计、实施、管理、诊断、评价、开发及研究的新型教学方式，是推进高职教育教学改革、提高职业教育质量与人才培养水平的重要保障。而人工智能是研究如何模拟人的思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的技术，作为新一轮科技革命的核心力量，对教育领域产生了重大影响。2017年7月，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出，“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系”。2019年联合国教科文组织表示，“人工智能有潜力加快实现全球教育目标的进程，教学工具、学习方式、获取知识的途径和教师培训都将发生革命性的变化”。2022年，《教育部2022年工作要点》发布，提出“加快推进教育数字转型和智能升级”“深化信息技术与教育教学融合创新”。因而，运用人工智能技术改革职业教育教学，已然成为政策规定与现实诉求，旨在提升技能人才培养质量[1]。当前，人工智能已经深度融合到课堂教学全过程，通过机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR等关键技术，改革了课堂教学模式，提升了课堂教学质量，改善了学生学习效果。

1 人工智能赋能高职信息化教学的机遇：引领新时代的智慧教学及智适应学习

1.1 新时代的智慧教学

近年来，人工智能、大数据等技术深度应用于课堂教学，产生了智慧教学这样的教学新形态，推动了数字化教育的新发展[2]。在新时代的智慧教学中，人工智能技术不再是传统教学的补充和辅助，而是担当了智慧教学矩阵与系统中的重要角色，成为变革教师教学力和学生学习力的核心抓手。

新时代的智慧教学中，人工智能技术与高职教育教学深度融合，引发了高职教育人才培养模式、教学模式、教学工具及教学方法的变革。同时，人工智能技术联合虚拟现实技术、仿真技术等创设智慧课堂的教学环境，通过人机协同交互实施课堂教学过程，从而实现人工智能引领下的交互式教学。

1.2 智适应学习

自适应学习的理念致力于给学生提供个性化学习体验，但由于缺乏人工智能技术的加持，导致其智能化程度较低，不够精准化、拟真化。而以机器学习、深度学习为核心的人工智能技术及大数据技术，推进了从自适应学习到智适应学习的转移。

智适应学习是自适应学习的优化升级。它利用人工智能技术深度分析学生的学习过程数据，检测学生的知识结构和知识水平，从而智能推荐最佳的学习内容、学习反馈和建议、学习路径及策略。具体来说，人工智能技术通过图像及语音识别、眼球追踪、大脑探测等设备，收集学生学习行为的多模态全景数据，并应用学习分析、情感鉴别、动作识别等技术，分析并挖掘学习者的综合表现，支持精准拟真的个性化学习[3]，从而实现从自适应学习到智适应学习的跃迁。

2 人工智能赋能高职信息化教学的现状

当前，人工智能技术已经在高职信息化教学过程中大规模应用并取得可测量的成效。教师可以通过学情分析实现精准备课，经由过程诊断实施差异教学，依靠知识图谱智能定位学习问题，利用学生画像支持智能学习规划，挖掘全景数据实现智能评价[4]。

2.1 智能辅导系统

智能辅导系统是将人工智能应用于辅助学习和训练的系统，旨在为学生提供个性化学习。该系统能实时监控学生学习过程，获取学生的学习数据，通过人工智能学习分析技术，给学生提供适切的学习内容和精准的学习反馈。比如，卡内基学习公司的“Mika”软件，基于认知科学，主要使用人工智能技术进行开发，为高等教育教学提供个性化辅导和实时反馈。

2.2 在线教学平台

目前，各高校纷纷启用了免费的线上教学软件，如钉钉、雨课堂、腾讯课堂、腾讯会议等。目前，各在线教学平台仅限于在线教学的数据分析和统计，尚不能通过人机交互、计算机视觉及生物特征识别等技术对学生的精神状态及躯体状态数据进行捕捉和分析，智能化程度不高，尚未能真正给学生提供精准的个性化学习。

2.3 虚拟仿真系统

虚拟仿真教学系统是人工智能技术联合增强现实、虚拟现实等技术，将企业生产环境真实地嵌入课堂教学场域，为学生提供生产过程体验及现实世界感知的教学平台，使得学生不必亲赴实训中心即可实现实训教学。实验研究表明，虚拟仿真系统所创建的逼真影像及沉浸式教学空间，极易吸引学生注意力，并使学生沉浸其中。对知识结构薄弱的学习者而言，其学习效果更为明显。

2.4 虚拟教师系统

虚拟教师系统可以在三维虚拟学习环境中，模拟真实教师的形象、动作、表情，并模拟真实教师的教学功能。虚拟教师系统采用的关键技术为自然语言处理技术、语音识别技术及虚拟人技术。目前，虚拟教师主要承担教学支持、远程答疑、教学助教等服务。虚拟教师丰富的肢体动作，可以增强学生学习的沉浸性；虚拟教师具有视听表现力，可以传递清晰的建议；虚拟教师可以提供有效的情感交互，以实现全方位的学习陪伴；虚拟教师可以提供情感激励，实现个性化学习。未来的虚拟教师系统将更加类人化，具有更加生动的表情、逼真的动作及丰富的情感。

2.5 智慧课堂行为管理系统

智慧课堂行为管理系统属于智能辅助教育系统。它通过人工智能学习分析、情感识别及动作识别等技术，经由语音识别、眼球追踪及大脑探测等设备，在实现无感“刷脸”考勤的同时，既能分析教师的教学行为数据，如眼动、姿势等，亦能分析学习者的情绪、语言及交互，从而为实现精准化学习提供可能。

3 人工智能赋能高职信息化教学的风险及应对

3.1 数据安全风险

人工智能教育平台的核心要素之一，即是对教师、学生、课堂及智能教学平台的数据进行采集及分析。然而，当教育数据通过互联网进行使用和传播时，难免存在数据安全风险。数据安全风险涉及数据质量、数据隐私及数据保护安全风险。人工智能技术本身的不完善、数据安全法律法规的不健全、数据安全规范和标准的缺乏、数据安全意识的薄弱等，是造成数据安全风险的主要原因。若要化解和规避数据安全风险，需要从意识、制度及法律法规三个层面进行治理。

3.2 技术价值风险

人工智能背景下，高职信息化教学过程中，大量应用了大数据分析、自然语言处理及深度学习等技术，以实现智慧教学。但是，当过度依赖技术时，会使得技术无形中充当了联结教师与学生的重要媒介，从而弱化了教师对课堂的影响，淡化了师生互动及学生之间的交流活动。课堂教学中的情感交流、价值观塑造及高阶思维能力的培养，正是智能化技术内在的缺陷。

在人与技术之间辩证地把握理性与非理性的张力，明确技术服务于人的基本育人立场，是突围人工智能技术价值风险的关键[5]。教师才是教学活动的组织者与倡导者。人工智能及人机协同技术都应紧紧围绕“以人为本”的教育本质，跳脱“技术至上”的思维误区，积极调适人与技术的良性互构。

3.3 教学伦理风险

人工智能技术的不完善性、对人工智能风险认知的局限性以及多方协同治理的缺乏，导致人工智能技术在高职信息化教学中的应用，具有潜在的职业教育教学伦理风险。首先，由于对教学过程大数据的采集、使用及传播，人工智能技术在高职信息化教学过程中的应用涉及数据所有权、用户知情权及隐私权等问题，极易引发隐私伦理风险。其次，人工智能技术的不完善性可能导致数据分析及数据决策的偏误，引发教师教学及学生学习的混乱和谬误，进而对学生的学习造成伤害。再次，人工智能中的算法逻辑和数据处理极易受到算法设计者职业教育教学观念的影响[6]，进而造成职业教育教学过程中对教师及学生的算法歧视风险。最后，对技术的过度使用有可能造成高职教育课堂上师生互动、生生交流的淡化和减少，这不利于学生职业道德和职业伦理的奠基和构建。

因而，在高职信息化教学中，应坚守职业教育“以人为本”的价值立场，提升教师及学生的人工智能素养，加强师生对人工智能引发伦理风险的认知，遵循人工智能伦理原则和规范，避免技术的误用、滥用、越界及异化。

3.4 职业替代风险

人工智能通过大数据分析、机器学习及深度学习等关键技术为我们提供智慧课堂及智慧学习的同时，其类人属性也给高职教育教学带来了职业替代风险。首先，人工智能可以高效履行教师教学过程中部分自动化、重复性的工作；其次，人工智能未来的发展方向为“心智理论”和“自我意识”这些类人属性；再次，“技术理性”容易导致师生对人工智能技术的过度依赖。这些因素都极易引起教师的职业替代风险及未来学生就业后的职业替代风险。

若欲规避人工智能技术赋能高职信息化教学带来的职业替代风险，应着眼能力本位，回归教育“以人为本”的本质，提升及培养师生的创新能力、批判思维能力、评价反思等高阶思维能力，关注师生在教学过程中的情感流动、价值传递及文化传承。

4 人工智能赋能高职信息化教学的未来

4.1 守正“以人为本”的教育立场

尽管人工智能的未来发展目标为类人属性，但与学生的社会生存和职业发展密切相关的社会与情感能力、高阶思维能力、创新能力及创造能力，却是人工智能难以模仿、开发和超越的。同时，人工智能所产生的教学伦理风险、替代风险、技术风险，其突破之道皆指向“以人为本”教育理念的回归。因而，无论人工智能技术如何发展，高职教育教学应始终指向个体生命成长：尊重学生个体差异，关怀学生内心情感，培养学生高阶思维及创新能力，浸润学生职业道德、理想及信念。

4.2 人机协同教学

未来教学系统将会广泛采用人机协同智能技术。根据最新研究，人工智能应用于教育教学，其发展存在“人机协同共存、人机协同共融、人机协同共生”三个阶段。其中，“人机协同共存”归属弱人工智能阶段。目前，我们刚刚迈入“人机协同共融”阶段，即强人工智能阶段。人工智能赋能高职信息化教学的最高阶段将是“人机协同共生”，被称为超人工智能阶段。在人机协同教学系统中，教师需要具备跨界思维，基于智能技术进行教学设计和创新应用。在高职信息化教学中，人机协同教学模式的采用和发展，需要遵循人工智能由弱到强的发展规律，根据技术发展、学情分析、硬件设备及软件环境，有选择、有步骤、渐进式地进行。

5 结语

本研究分析了人工智能赋能高职教育教学的时代机遇，总结了其应用于高职教育教学的现状，并探讨了其应用于高职教育教学的潜在风险，进而对其应用于职业教育教学的未来进行展望，以期回归教育“以人为本”的本质，实现人工智能与教育教学的和谐共生。未来，人工智能将继续依托人机协同、跨界融合、深度学习等新业态，赋能高职教育教学改革，实施兼具“知识、技能、品格、高阶思维及创新能力”的智慧人才培育。