人工智能+的未来，高校需要怎样的新角色？智能学伴、智能教师…

自2025年《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布以来，全国各省市及高校迅速响应，一系列以“人工智能+教育”为核心的转型方案密集出台。在这些方案中，“智能学伴”、“智能教师”与“自主学习”已成为高频出现、三位一体的核心关键词。

对于身处转型浪潮中心的高校教师和管理者而言，理解这三个概念不仅是把握政策方向的需要，更是应对“如何重构教学、如何重塑角色”这一现实挑战的关键。它们共同指向一个根本性的转变：未来的课堂，将从“教师-学生”的二元结构，演变为“教师-智能体-学生”的协同共育新生态。

一、从“工具”到“伙伴”，这三个概念你了解吗？

当人工智能深度融入教学，其角色早已超越了播放PPT或在线答题的简单工具。它正在分化为承担不同职能、相互配合的新角色。

1、智能学伴：
“学伴”的核心在于“伴”，强调的是一种持续的、支持性的陪伴关系。它如同一位不知疲倦的私人教练，旨在解决规模化教育中个体关注度不足的痛点。

功能特征：其首要功能是提供伴随式辅导与精准答疑。无论是语言学习中模拟真实场景的对话练习，还是理工科解题时步步引导的过程化讲解，智能学伴都能提供即时的反馈和纠正。更进一步，它能基于对学习数据的长期记忆和分析，为每位学生规划个性化的学习路径，动态推荐资源，将“因材施教”规模化落地。尤为值得关注的是，前沿的学伴系统开始具备一定的情感感知与激励能力，能在学生遇到挫折时给予鼓励，帮助管理学习习惯与情绪。

2、智能教师：
与“伴”随性的学伴不同，“智能教师”更侧重于承担教学中那些可标准化、重复性的“教”的任务。它像一个领域知识专家，将教师从部分重复劳动中解放出来。

功能特征：它能够进行系统性的知识讲授与演示，例如自动生成并讲解某个知识点的微课，或者操作复杂的虚拟仿真设备。在评价环节，它能实现大规模、一致性的智能评测，如自动批改实验报告、对虚拟实训操作进行AI评分，并给出详细的分析报告。目前，以“数字人”形态出现的智能教师，已能在课堂中承担起特定模块的讲授工作，实现“真人教师组织+数字人教师精讲”的协同授课新模式。

3、自主学习：
在智能学伴与教师的支持下，学生的“自主学习”被赋予了全新的内涵。它不再等同于孤立无援的“自学”，而是一种在丰富智能资源和精准反馈支持下，学生主动规划、监控和反思的高阶学习范式。

核心转变：其核心是从“被动接受”转向 “主动构建” 。学生可以更大程度地参与学习目标、内容和进度的规划。智能系统提供的全景式数据（如知识图谱、能力画像）和学习资源“智能云仓”，使学生能够进行数据驱动的自我诊断与反思，清晰了解自身优势与短板。最终，学习的目标从掌握孤立知识点，升维为解决复杂问题的能力培养，在完成跨学科项目或虚拟仿真综合实训中实现知识迁移。

三者关联：简而言之，智能教师（助教）侧重“教”，负责知识的标准化供给与评价；智能学伴侧重“伴”，负责过程的个性化支持与激励；二者共同构成新型学习环境，最终服务于学生高阶“自主学习”能力的养成。 三者协同，构成了“师-机-生”三元互动的教育新结构。

二、政策聚焦：从国家蓝图到高校施工图

这场教育变革有着清晰且密集的政策驱动。从国家顶层的战略部署，到省级政府的实施方案，再到高校具体的行动路线，形成了一套完整的推进体系。

从上表可以看出，政策推进正从宏观理念快速走向微观实践。其重点非常明确：一是强调技术与教育教学的深度融合，而非简单叠加；二是要求构建从基础设施（大模型、资源库）、到教学模式、再到师生素养的完整生态；三是突出应用导向，尤其在高等教育领域，紧密对接产业需求，通过虚拟仿真、智能实训等方式培养实践能力。

三、路径拆解：以“技术-场景-生态”为核心的落地建设方案

对于计划开展建设的高校而言，落地路径可以围绕上述三个核心概念，遵循“技术为基、场景为用、生态为本”的逻辑展开。国内一些教育科技企业如北京欧倍尔，基于与多所高校的合作实践，已形成了一套可资参考的解决方案。

1. 智能学伴系统：

建设方案：部署基于大模型与智能体（Agent）技术的AI学伴平台。该平台应具备多模态交互能力（支持文本、语音、图片答疑），并依托向量数据库记录每个学生的学习轨迹，形成持续更新的个人学情画像。

欧倍尔参考实践：其AI学科大模型平台中的“24小时在线AI助教”和“AI智能体工具箱”正是此类功能。平台可优先调用学校自身的专业题库和知识库进行答疑，确保准确性；同时能为学生规划定制化学习路径，在虚拟仿真实训中提供实时操作指导。

2. 智能教师支撑：

建设方案：重点建设两大支柱：一是垂直领域学科知识库与数字资源，二是智能评价与反馈系统。前者是智能教师的“知识大脑”，后者是其教学的“效果闭环”。

欧倍尔参考实践：

推出AI驱动的3D数字人定制系统，教师借高精度三维重建与智能表情捕捉，可自主定义外貌、肢体语言及场景。系统深度学习分析教学风格，自动匹配非语言符号，生成学科适配交互模式，支持课堂还原与创新环境构建。

3. 自主学习环境：

建设方案：为学生自主学习提供“弹药库”和“演练场”。核心是构建结构化、图谱化的课程资源体系，并营造一个能够激发动机、促进协作的学习社区。

欧倍尔参考实践：

课程图谱体系：在与晋中学院合作的《玻璃工程化技术实训课程》中，构建了覆盖全局层、概念层、方法层的问题图谱，以及匹配教学目标、核心能力点的能力图谱，使学生能清晰定位学习目标和自身差距，实现有方向的自主探索。

沉浸式实践社区：通过VR/AR虚拟仿真实训基地，为学生提供高风险、高成本实操的“安全沙盒”。在这里，学生可以自主设计实验方案、反复试错，培养解决复杂工程问题的综合能力。

技术终将演进，模式也会迭代，但在“智能学伴”、“智能教师”与“自主学习”共同编织的新教育图景中，有一点的共识日益清晰：人工智能并非为了替代教师，而是为了重塑和升华教师的角色。

当重复性劳动被智能体分担，教师的核心价值将更加凸显——从知识的唯一传授者，转变为学习情境的设计师、高阶思维的激发者、情感价值的联结者以及人机协同的 orchestrator（指挥家）。对于高校而言，启动“人工智能+”建设的第一步，或许就是开启一场关于未来学习形态与师生角色的全校性对话。