数智赋能重构教学生态

　　当前，人工智能、大数据、云计算、5G等新兴技术成为教育创新核心驱动力，我国的教育数字化基础设施、算力底座与生态体系持续完善，为高校教学改革筑牢了实践根基。近年来，华中师范大学聚焦“数智赋能、融合创新”，自主研发小雅智能教学平台（以下简称“小雅平台”），搭建泛在化混合教学场景，重点攻克了日常教学应用情境多样性、大规模应用性能适配、数据隐私安全保护等问题，以及大语言模型引入后的滥用与不可控风险等关键性难题，构建了人工智能赋能高等教育的三大核心场景，实现了对“学、教、评”的全方位、深层次赋能。学校以此为依托的高等教育教学研究先后获得国家级教学成果奖和教育部科学技术进步奖。

　　1 锚定转型痛点 找准数智改革发力方向

　　当前，高等教育数字化转型在教学、学习和评价等关键环节仍面临诸多瓶颈，差异化教、个性化学、多元化评的目标难以有效实现。平台建设层面，部分高校存在多平台并行却互不联通的问题，导致教学数据割裂、教学资源分散；教学层面，传统教学流程固化、模式创新不足，难以根据学生差异开展精准教学；学习层面，学习环境适配性不强、个性化辅助工具匮乏、学习反馈滞后等问题突出，学生的个性化学习需求难以得到满足；评价层面，教与学过程数据呈现多模态、大体量、难采集的特点，导致教学过程难量化、课堂行为难感知、学生学情难诊断，师生多元化评价体系难以落地。

　　针对上述痛点难点，学校以AI赋能教、学、评全环节为突破口，依托小雅平台搭建多元化应用场景，探索高等教育数字化教学改革新路径。

　　一是构建对话式生成性学习情境，助力学生高阶能力培养。平台运用引导式学习、智能问答、智能语音助手等AI工具，创设沉浸式对话式生成性学习情境，支持学生通过实时对话提出问题、获取解答、引导学习、生成个性化学习资源。这种情境打破了传统单向灌输的教学模式，推动学习资源从“分发式”向“汇聚、加工、个性化生成”转变，有效激发了学生的自主学习动力，助力学生批判性思维、创新能力等高阶能力的提升。

　　二是打造AI赋能备课、授课场景，推动教学流程智能化与教学模式创新。平台为教师提供了智能教学设计、智能知识组织、智能作业、智能摘要等一站式AI辅助工具，助力教师快速生成备课方案和教学资源、规范组织教学活动、创新课堂教学模式，同时实现自动出题、智能批阅作业等功能，推动教育教学内容生成向模块化、自动化、标准化转型，帮助教师构建个人数字教育资产库，推动教学应用场景多元化拓展。

　　三是搭建个性化智能助教与多元化学习评价体系，助力学生综合成长。平台依托个性化答题解析、作业智能批改、引导式学习、知识图谱学情诊断等AI工具，实现了学情智能诊断与学习质量精准评价，同时根据学生的提问和学习需求，提供一对一个性化智能辅导，全方位覆盖学生的学习全过程，为学生综合素养的培养与全面发展提供了有力支撑。

　　2 赋能自主学习 构筑全链条个性化助学体系

　　小雅平台以学生为中心，创设赋能学习的多元化情境，运用个性化学习、启发式学习、对话式自主学习等系列AI助学工具，通过伴随式、全自动、全方位采集教与学全过程数据，采用“数据+知识”双驱动模式，提供智能知识诊断、学习预警、资源推荐和难点解析等功能，促进个性化和差异化人才培养。

　　在个性化学习方面，平台基于学生过程性学习数据和知识图谱开展精准诊断分析，以可视化形式呈现学生学情，并根据学生学习状态实时发出预警。针对学生学习过程中遇到的难点，平台分析当前学生个体存在的问题，提供智能解析，同时推荐自主知识学习和个性化学习资源，为教师和学生提供精准反馈，为个性化学习实施提供了有力支撑。在启发式学习方面，当学生遇到疑问时，可随时求助启发式学习助手，助手通过分步骤引导、精准提示等方式，启发学生主动思考、自主解决问题，培养学生的独立思考能力和问题解决能力。在对话式自主学习方面，平台构建智能多轮对话工具，提供开放式智能问答功能，助力学生自主查询知识、解决疑问，快速获取所需学习内容，有效提升了自主学习效率和学习体验。

　　3 赋能课堂教学 搭建专业化智能授课架构

　　小雅平台聚焦教师教学痛点，创设AI赋能教学情境，整合智能教学设计、智能知识图谱、智能作业与分析、智能论坛讨论和互动式授课等AI助教工具，推动教学内容与资源生成智能化、教学模式创新化应用、教学流程规范化，助力教师提升教学效率与教学质量。

　　智能教学设计方面，平台不仅支持自由式备课，也提供智能化教学设计支架，通过步骤式、具象化等引导，辅助教师开展规范化备课。每个备课步骤均提供AI支持，备课完成后自动形成可视化课程结构，有效降低备课难度、提升备课效率。

　　智能知识图谱构建与应用方面，平台支持教师自主创建知识图谱，提供AI智能辅助构建功能，帮助教师快速梳理知识脉络、搭建知识体系。依托知识图谱开展知识资源组织和学情分析，为教师实施精准教学、针对性答疑提供数据支撑，大幅减轻教师批改负担。

　　智能作业与分析方面，平台支持教师自主创建作业、批改作业并进行统计分析，同时提供AI辅助智能出题和智能评阅。

　　智能论坛讨论方面，平台支持以全班或小组为单位开展论坛讨论，具备讨论结果统计分析、词云分析和智能汇聚观点等能力，助力教师快速掌握学生思想动态和学习反馈。

　　互动式授课方面，在课堂场景中，平台支持开展课堂练习、选人提问、击鼓传花、抢答等丰富的互动活动，同时实现即时评价，能有效调动学生课堂参与的积极性，营造活跃的课堂氛围，提升课堂教学实效。

　　4 赋能多元评价 构建科学化学情研判机制

　　小雅平台打破传统评价模式局限，创设人工智能赋能评价的情境，将过程性评价与总结性评价相结合，提供智能课堂教学分析、学情分析、多维度画像、总结性评价等“AI+数据”的师生多元综合评价。

　　一是智能课堂教学分析。基于课堂实录视频数据，对课堂教学模式、课堂氛围、课堂话语结构和师生亲密度等进行智能分析。二是精准学情分析。依托教与学过程性学习数据，对学生的课程任务、学习时长、课堂表现、评价活动等情况进行分析，精准把握学生的学习状态和知识掌握情况。三是绘制多维度画像。基于学生的过程性学习数据，构建班级画像、小组画像、学生画像等多维数字画像，为学习反馈和教学干预提供数据支撑。四是总结性评价。以学生数字画像、学情分析等过程性数据为基础，实现对学生学业表现的总结性评价。

　　此外，为确保平台稳步推进、持续优化，学校从知识产权、科研支撑、研发经验三方面构建了全方位保障体系，为高等教育数字化转型提供了坚实支撑。在知识产权保障方面，学校对平台拥有全部自主知识产权，覆盖系统设计、开发、应用全流程。在科研平台支撑方面，平台研发依托学校两大国家级教育科研平台——教育大数据应用技术国家工程研究中心、国家数字化学习工程技术研究中心。研发经验方面，平台研发团队积累了20余年行业经验，不仅具有深厚的行业洞察力和市场敏锐度，更对教育行业的发展趋势和需求变化有着深刻理解与精准把握。目前，该平台已在多所高校进行部署和应用，并取得了积极的反馈与成果。

　　（作者系华中师范大学副校长）

《中国教育报》2026年04月08日 第06版

作者：刘三女牙