■ 龚 萍
近年来，人工智能技术正以突破性态势全面融入各行业，不仅深度重塑着教育生态，也成为促进全球高等教育现代化发展的核心驱动力。在信息过载的当下，高等教育也面临多方结构性难题，如知识碎片化且更新过快、学习需求愈趋多样化、区域优质教育资源分布差异明显等。人工智能技术为破解这些难题带来了契机，因为其具有海量数据处理、智能模式识别等技术特征，正悄然改变着高等教育范式。基于此，探究人工智能在高校教育教学中的创新应用，能为培养适应数智时代的复合型人才提供实践方法。
人工智能在高校教育教学中的实践
智能教学系统。智能教学系统通过多维分析学习行为（如知识点学习时长、教学视频观看情况、习题作答正误率等），构建学习者动态画像，以便实现教学内容与学生需求的精准对接。基于画像数据，系统运用知识图谱及自适应算法，为各学习者单独定制学习路径：对于学习欠缺的知识点，推送不同难度的学习视频或带有引导性的习题；对于已掌握的部分，则会增加难度或添加最新拓展材料。而在实际教学场景中，系统的适用性在不同学科间体现得更为明显。如对于理工类课程，会根据学生的解题过程给予提示或纠错，并非仅让学生查看答案；对于语言类课程，则针对学生听说读写的薄弱环节，推荐专项练习资源。从而实现了以往普通课堂难以做到的个性化教学，让教师可以将时间聚焦于组织课堂讨论、培养创新思维等更高阶的教学工作中。
智能教学助教。智能教学助教运用自然语言处理技术，是减轻教师重复性工作、支持学生学习的教学工具，通常应用于在线教学平台或课程群组等场景，以文字或语音形式，按固定频率与标准化方式完成教学交互服务。其主要功能有三方面：其一，为学生提供个性化学习支持，针对学生提出的基础概念、作业要求、完成日期等重复性问题，通过语义分析即时回答。其二，为教师提供教学管理自动处理服务——协助教师统计考勤、收集作业、提醒分发课堂资料等基础性事务。其三，为教师提供教学资源生成支持——根据教学大纲自动生成知识点卡片、测试题等预制资料，支持多种形式的资源适配。其优势体现在线上服务打破了传统教学在时间及地点上的限制，将教师从重复性工作中解放出来，学生亦可自定步调持续性学习，减少了沟通阻碍，提高了回复效率，故而教学互动的质效都明显提升。
教学质量监测。人工智能借助自然语言处理与计算机视觉等技术，能够采集课堂教学录像、平台互动记录、作业数据、过程性表现等信息，用于精细描绘课堂教学行为及学习效果图谱。例如，依据课堂语音中的情感识别与师生肢体语言，判断学生的注意力低谷段、关注度波动范围、困惑点等。通过作业中的语义内容、易混淆部分与解题思路，诊断教学重难点是否有效覆盖、是否遗漏知识点、考核设计是否与课程目标一致。基于以上动态证据链，系统会自动生成多角度的教学质量评估报告：一方面向教师呈现教学策略反馈以助其优化改进，另一方面向教学管理者提示课程待调整之处。由此使得教学管理从“经验驱动”转变为“数据驱动”，更具实时性、科学性及持续性。
人工智能在高校教育教学中的未来应用场域
教育元宇宙。教育元宇宙通过XR技术，构建虚实结合的沉浸式3D教学环境，正逐步突破教与学的时空限制。其核心价值在于让学生的认知从平面二维空间向三维立体空间转变，以亲身体验驱动认知构建。在教育场景中，元宇宙能够创建跨学科“虚拟共享课堂”，让学生从理论知识学习转向多感官参与，在立体交互环境中自主操控设备、调整物理参数甚至重构场景，通过虚拟实践形成对复杂空间的感知与理解。不同高校的学生可开展“沉浸式协作学习”。对教师而言，元宇宙既能实时生成“教学场景地图”，辅助其反思教学过程，又能追踪学生在操作流程、合作模式及决策行为中的数据，自动形成“认知地图”以优化教学策略。
教育神经科学。教育神经科学研究学习活动的神经活动过程规律，为教学实践提供生理层面的理论基础。人工智能与神经科学的融合优势在于，能将脑电波、眼动轨迹等生理指标绘制成可视化的“认知地图”，让原本不可见的学习过程转化为可测量的生理数据。在大学教学场景中，教师可借助小型神经传感装置，实时记录学生听课的认知状态。学生佩戴VR设备在虚拟环境中练习口语对话时，系统会根据大脑活跃程度自动适配内容难度，确保大脑始终处于最佳学习状态。由此，“教与学”实现双向适配，使教学干预从脑科学理论走向实际应用，让教育从“经验性活动”转变为“精准化施教”。
人工智能与高校教育的融合，在实践层面体现为：智能教学系统通过追踪学生行为构建能力画像，进而设计个性化学习路线；智能教学助手帮助教师减轻日常工作负担；教学质量监测通过采集多维数据，生成关联图谱并提供评估报告。而未来的应用场域——教育元宇宙与教育神经科学，则标志着这种融合将从“量的积累”迈向“质的飞跃”。面对可能出现的伦理与技术问题，需构建“人机协同、循证驱动”的智能教育生态系统，使人机融合发展回归到深度学习与人的全面发展这一核心目标上来。
（作者单位：玉溪师范学院教师教育学院）
[基金项目]本文系2025年云南省本科高校人工智能赋能基础课程教学改革研究课题“基于AI智能体的高校知能型通识课多模态教材集约化建设及实践”的部分研究成果。