新质生产力时代：人工智能专业教育模式创新与实践探索

摘要：新质生产力是推动经济高质量发展和社会可持续发展的关键驱动力，其影响延伸至各个领域，尤其是教育领域，促使教育模式向更加先进和灵活的方向转变。本文以新质生产力为背景，聚焦人工智能专业教育的模式创新与实践探索，探讨了大数据分析、自适应学习系统和虚拟实验平台等智能化教育技术在人工智能教育中的应用。这些技术显著提升了教学效率与效果，并提供了个性化和精准化的教育服务。进一步分析了跨学科合作与实践导向教学在人工智能教育中的应用，强调这些模式能够整合多学科知识，提升学生的综合能力与创新能力，同时增强学生的就业竞争力。智能化教育技术与跨学科合作的深度融合，将推动教育模式的持续创新，为培养具备高素质与实践能力的人工智能人才奠定基础，并为未来教育发展提供理论支持与实践指导。

关键词：新质生产力；智能化教育技术；跨学科合作；实践导向教学；人工智能教育

中图分类号：G642文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）34-0124-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0引言

在全球化浪潮与技术日新月异的双重驱动下，新质生产力（NewQualityProductivity）这一概念应运而生。它不仅是推动经济高质量增长和社会可持续发展的核心动力，还强调技术创新与管理效率并重，以实现资源高效配置与环境保护的和谐统一，从而有效应对全球化时代的多元挑战[1]。在这一背景下，人工智能作为技术创新的璀璨明珠，正在深刻重塑经济社会的各个维度。它不仅是第四次工业革命的核心驱动力，更是引领未来科技发展的风向标。

随着人工智能技术的快速发展，全球高校纷纷开设人工智能专业，以满足对高端人工智能人才的迫切需求[2]。然而，面对技术迭代与市场需求的快速变化，传统教育模式显得力不从心，亟须通过深刻的改革与创新来重塑教育生态[3]。因此，在新质生产力的背景下，如何利用智能化教育技术与跨学科合作，推动人工智能专业教育模式的创新，培养高素质的人工智能人才，已成为全球高校近年来的研究热点和关注焦点。

本论文聚焦于新质生产力框架下，探索如何通过智能化教育技术的应用与跨学科合作的强化，推动人工智能专业教育模式的创新实践。如图1所示，本研究的核心内容涵盖了智能化教育技术在人工智能教育中的深度应用，包括大数据分析驱动的精准教学、自适应学习系统实现的个性化学习路径规划，以及虚拟实验平台提供的沉浸式学习体验。同时，本研究还强调了跨学科合作的重要性，致力于通过打破学科壁垒，促进知识融合与交叉创新，并结合实践导向的教学模式，全面提升学生的综合能力与创新思维。

本研究旨在为培养具备国际竞争力的高素质人工智能人才奠定坚实基础，并为人工智能教育模式的持续创新提供理论支持和实践指导。

1智能化教育技术在人工智能教育中的应用

智能化教育技术在人工智能教育中发挥了重要作用。本部分主要探讨大数据分析、智能化教学系统和虚拟实验平台在人工智能教育中的应用，并阐述其带来的革新。

1.1大数据分析重塑教育领域

随着信息技术的飞速发展，大数据分析在教育领域的应用日益广泛[4]，尤其在个性化学习路径的构建和教学质量监控方面，大数据分析展现了其独特的优势和潜力。在教育领域，学生的学习需求和薄弱环节各不相同。通过对学生学习行为和学习效果进行大数据分析，智能化系统能够精准定位学生差异，并提供个性化学习建议。

具体而言，大数据分析可以深入挖掘学生的学习进度、成绩、偏好等多维数据，从而为学生量身定制学习计划，帮助他们更高效地掌握知识。例如，通过分析学生的学习进度和成绩数据，智能化系统能够识别学生在某些知识点上的薄弱环节，并据此提供针对性的学习资源和建议。此外，系统还可以根据学生的学习偏好和风格，推荐适合他们的学习方法和材料，从而提高学习效率和学习兴趣。

除了个性化学习路径的构建，大数据分析在教学质量监控方面也发挥着重要作用。通过对课堂互动、学生反馈、考试成绩等数据的深入分析，系统能够及时发现教学中的问题，为教师提供改进教学的依据。

首先，大数据分析可以监控课堂互动情况[5]。通过分析师生在课堂上的互动频率、方式和效果等数据，系统能够评估课堂的活跃度和教学效果，并为教师提供改进课堂互动的建议。其次，学生反馈是教学质量监控的重要参考指标。通过收集和分析学生对教学的评价和建议，系统能够了解学生对教学的满意度和期望，为教师提供改进教学的方向。最后，考试成绩是评估教学质量的重要指标之一。通过对考试成绩的深入分析，系统能够评估学生对知识的掌握程度以及教学目标的达成情况，从而为教师提供针对性的教学建议和改进方案。

1.2智能教学系统引领教育革新

在数字化教育不断革新的背景下，智能化教学系统正逐渐成为教育领域的重要组成部分[6]。其中，自适应学习系统和人工智能导师系统作为两大核心，以其独特的优势为个性化教育提供了有力支持。

自适应学习系统是一种能够根据学生的学习进度和表现，实时调整教学内容和难度的智能教学工具。该系统通过智能算法分析学生的学习行为，动态调整学习资源与任务，为学生提供个性化的学习体验。这类系统能够实时跟踪学生的学习情况，并根据学生的掌握程度自动调整课程难度和学习内容，确保每位学生都能在最适合自己的学习路径上取得最佳效果。自适应学习系统的最大优势在于真正实现了因材施教，使每个学生都能获得最符合其学习需求的教学资源。此外，该系统还能通过大数据分析生成学生学习行为的报告，帮助教师更全面地了解学生的学习情况，从而制订更科学、有效的教学计划。

人工智能导师系统是一种能够与学生进行自然语言交互的智能化教学工具[7]。它能够回答学生的问题，提供即时反馈和指导，帮助学生更好地理解和掌握知识点。例如，IBM的WatsonTutor系统是一款典型的人工智能导师系统，它能够通过分析学生的问题和学习行为，提供个性化的指导和建议，帮助学生深入掌握学习内容。人工智能导师系统的优势在于能够提供24小时不间断的在线辅导服务，满足学生随时随地的学习需求。同时，该系统还能根据学生的学习情况，推荐个性化的学习资源与学习路径规划，进一步提升学生的学习效率。此外，人工智能导师系统通过自然语言处理技术，能够模拟人类教师的教学方式，为学生提供更加真实、生动的学习体验。

自适应学习系统与人工智能导师系统的融合，为教育领域带来了革命性的变革。这两种智能化教学系统不仅能够为学生提供个性化的学习体验，还能为教师提供更加科学高效的教学支持。未来，随着相关技术的不断发展和深入应用，智能化教学系统将在教育领域发挥更加重要的作用，为培养具有创新精神和实践能力的高素质人才提供有力支持。

1.3虚拟现实与教育结合

虚拟实验平台是一种近年来备受关注的新型教育教学工具。通过开发和应用虚拟实验平台，教育者能够为学生提供全新的实验方式，使学生在虚拟环境中进行实验操作和数据分析，从而克服传统实验条件的限制[8]。虚拟实验平台的开发涉及多个领域的技术融合，包括虚拟现实技术（VR技术）、三维建模技术、数据库技术等。通过构建一个高度仿真的虚拟实验室环境，学生可以在其中进行各种实验操作，如生物实验、化学实验等。这种平台不仅具有高度的灵活性和可扩展性，还能够根据教学需求进行定制开发。

虚拟实验平台以其真实感、安全性、可视化、交互性以及高效性等优势，在教育、医疗、娱乐等多个领域展现出巨大的潜力和价值。例如，通过VR技术的应用，虚拟实验平台能够显著增强实验的趣味性和安全性。学生可以在虚拟实验室中开展生物、化学等学科的实验。这些实验在虚拟环境中进行，不仅避免了传统实验中可能存在的安全隐患，还使实验过程更加生动有趣，从而激发学生的学习兴趣。

此外，虚拟实验平台能够有效提高学生的实践技能和解决问题的能力。虚拟实验平台为学生提供了一个接近真实的环境进行模拟实践。在医疗、工程等领域，学生可以通过虚拟操作提升自己的实践技能。同时，通过解决虚拟实验中的各种问题，学生的问题解决能力也得到了有效培养和提升。

这些智能化教育技术的应用，不仅显著提升了教学效率，还为学生提供了更丰富和灵活的学习体验，使教育模式更加具有创新性和适应性。

2跨学科合作与实践导向教学模式的应用

跨学科合作和实践导向教学在人工智能教育中具有重要的创新意义。通过整合不同学科的知识和技能，这两种教学模式能够有效促进学生综合能力和创新能力的提升。

2.1跨学科合作：培养综合思维与解决复杂问题的能力

跨学科合作的核心在于整合不同学科的知识、方法和技能，以应对复杂问题[9]。这种合作模式显著提升了学生的综合能力，尤其是在培养综合思维能力和解决复杂问题的能力方面。通过引入人工智能、数学、计算机科学、经济学、管理学、社会学等多学科知识，学生在参与项目时需要运用这些跨学科的知识，从而深化对实际问题的理解和处理能力。例如，在涉及市场预测与决策的项目中，学生不仅需要运用计算机科学的数据分析技术，还需结合经济学原理进行市场趋势预测。同时，管理学和社会学的知识也有助于他们理解市场需求和消费者行为。

跨学科合作鼓励学生跨越传统学科的界限，从多角度、多层面思考和解决问题。这种创新性的思维方式对于培养学生的创新能力至关重要。在实际项目中，学生需要整合不同学科的知识和方法，提出创新的解决方案。例如，在探索人工智能技术在社会问题中的应用时，学生需要运用社会学知识分析社会问题的本质，同时结合计算机科学的技术手段，提出切实可行的解决方案。这种跨学科的思维训练不仅提升了学生的创新能力，还增强了他们思维的灵活性和适应性。

2.2实践导向教学：增强学生就业竞争力与国际视野

随着社会对人才需求的不断变化，高等教育逐渐从传统的知识传授转向能力培养。实践导向教学作为一种新兴的教学模式，强调通过实际项目和实验操作，使学生能够将理论知识应用于实践，从而增强学习的实用性和针对性[10]。实践导向教学通过引入实际项目和实验操作，使学生能够在具体情境中运用理论知识。这种教学模式不仅有助于学生深入理解理论知识，还能够促进他们将所学知识与实际问题相结合，增强学习的实用性和针对性。例如，与企业合作开展的实训项目，使学生能够在真实的企业环境中应用所学知识，从而提高他们的实际操作能力和解决问题的能力。

实践导向教学注重学生的实际操作和动手能力培养[11]。通过实训基地和真实项目的实际操作，学生能够亲身实践，掌握技术技能，提高操作能力。这种教学模式不仅有助于学生巩固所学知识，还能够培养他们的创新思维和团队协作能力[12]。例如，在人工智能实验室中，学生可以进行算法设计、模型训练等实际操作，从而提升他们的技术应用能力和动手能力。

实践导向教学在高等教育中的实施效果显著。通过实际项目和实验操作，学生能够将理论知识应用于实践，增强学习的实用性和针对性。同时，这种教学模式还有助于提高学生的动手能力和技术应用能力，培养他们的创新思维和团队协作能力。因此，建议高等教育机构在教学改革中积极推广实践导向教学模式，以更好地满足社会对人才的需求。

校企合作项目和国际合作课程是实践导向教学中常见的两种创新教学模式。通过与知名企业合作开展实践项目和实习，学生能够直接参与企业的实际项目，获得宝贵的实践经验和技能提升。例如，与科技公司合作，学生在参与实际项目的过程中，可以了解最新的技术发展和市场需求，从而提高就业竞争力。此外，与国际知名高校和企业合作，提供全球化的学习和实践机会，使学生能够了解不同国家和地区的技术发展和市场需求，进一步提升国际视野和竞争力。例如，与国际高校合作开设的跨学科课程，使学生能够与不同文化背景的同学合作，提升他们的跨文化沟通能力和团队合作能力。

2.3跨学科合作与实践导向具体内容和方法

跨学科合作和实践导向教学模式的具体内容和方法可以通过以下几个方面构成：建立跨学科团队、明确合作目标、制定合作计划、开展跨学科研究、促进知识共享与交流；以及设计实践项目、组织实践活动、指导实践过程和评估实践成果。

以河南工程学院电气信息工程学院为例，该学院每年定期开展开放实验室项目，具体分为3类：自选实验项目型、学科竞赛训练型和学生参与科研型。学院通过为学生提供实验场地，并由指导老师定期指导，鼓励学生跨学科组队完成相应实验内容。例如，在2023年开展的学科竞赛训练型项目“基于STM32的人脸识别智能门禁系统”中，学生团队涵盖了人工智能、通信工程、电子科学与技术、机械制造、智能物联以及软件工程6个专业的学生，而指导老师则来自人工智能和通信工程2个专业。

在项目中，各学科学生分工明确：电子工程类学生主要负责硬件设计和系统集成；软件工程相关学生负责软件开发和数据处理；人工智能专业学生则负责设计人脸识别算法以及在线计算与优化工作，以确保系统的性能和准确性。最终，“基于STM32的人脸识别智能门禁系统”项目在实际应用中取得了显著成效，其成果展示如图2a所示。

类似的跨学科合作项目还有许多，例如“基于STM32的3D打印机主控设计”（如图2b所示）以及“智能搬运小车的设计与实现”（如图2所示）。

跨学科合作与实践导向教学在人工智能教育中至关重要。这两种教学模式不仅促进了知识的跨界融合，还强化了学生解决实际问题的能力，为培养具备创新思维与综合能力的高素质人工智能（AI）人才奠定了坚实基础。展望未来，人工智能教育将呈现个性化与融合化的发展趋势，跨学科合作将更加紧密，逐步形成创新生态，推动技术的跨界应用。与此同时，实践导向教学将进一步深化与产业的对接，培养更多能够适应未来需求的高素质人才。这两大趋势将共同引领人工智能教育迈向新高度，为科技进步和社会发展注入强大动力。

3结束语

在新质生产力背景下，人工智能专业教育模式正经历创新与实践的深刻变革。智能化教育技术，如大数据分析、自适应学习系统和虚拟实验平台，通过个性化学习路径和精准教学，大幅提升了教学效率。大数据分析能够精准定位学生需求，优化学习路径；自适应学习系统为学生提供个性化学习方案；虚拟实验平台则带来了沉浸式的学习体验。与此同时，跨学科合作打破了学科壁垒，促进了知识的融合与创新；实践导向教学则增强了学生的综合能力和创新思维。

这些创新实践为培养高素质、具备国际竞争力的人工智能人才奠定了坚实基础，也为教育模式的持续创新提供了方向。未来，人工智能教育将更加适应技术迭代与市场变化的需求，为社会发展和科技进步提供源源不断的人才支持。

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[12]ZHANGL.Reformandinnovationofhighervocationalinfor⁃mationtechnologycoursesfromtheperspectiveofAIGC[J].AdvancesinVocationalandTechnicalEducation，2024，6（3）：199-205.

【通联编辑：唐一东】

基金项目：河南省教育厅2023年高等教育教学改革研究与实践项目（研究生教育类）《电子信息类研究生校企双赋能协同培养模式研究》（2023SJGLX361Y）；河南省教育厅2023年教育科学规划项目《电子信息类大学生创新创业能力培养研究》（2023YB0270）