本文转自：宁夏日报优先配
史 欣 徐 丽 李 程 司 伟 李 鹏
人工智能的快速发展及其在教育领域的广泛应用，正深刻重塑着我国高等教育格局。高等教育作为人才培养的前沿阵地，既面临教学模式革新的挑战，也迎来了智能化转型的机遇。2025年，教育部等九部门联合印发《关于加快推进教育数字化的意见》，强调要建设“人工智能+X”国家级实验教学中心，构建新型教学组织形态，促进学习方式变革。然而，当前高等教育在AI人才培养方面仍存在明显短板，难以满足市场对AI应用型人才的迫切需求，这一现状亟需通过深化AI与教育的融合创新来突破。本文从分析人工智能驱动的高等教育教学发展现状出发，分析现有教学体系的不足之处，从而有针对性地提出人工智能驱动高等教育变革的创新路径与策略。
当前，高校人工智能教育应用呈现快速发展态势，但仍面临三大核心挑战。2024年教育部公布的“人工智能+高等教育”典型案例显示，AI技术已渗透到教学设计、课堂互动、质量监控等教学全过程，各校正基于学科特色积极构建智能教学系统。然而实践过程中也暴露出以下几个问题：首先，现有AI模型普遍存在“黑箱”特性，决策过程缺乏可解释性，导致师生难以理解其推荐逻辑，影响教学改进效果；其次，各校AI平台建设呈现碎片化特点，多局限于特定学科领域，难以满足综合性大学的多学科需求，造成重复建设和资源浪费；最后优先配，师生AI素养培养体系尚未健全，虽然学生应用积极性较高，但缺乏系统化的AI通识课程和教师培训机制，制约了AI与教育的深度融合。解决这些结构性矛盾，亟须加强顶层设计，有序推进人工智能与高等教育加速融合。
为实现更为有效的教育教学，用于高等教育教学的人工智能模型应当实现输出结果的高度可解释性。首先，对于所有应用于自动化评估的人工智能系统，应当能够提供可解释性说明，如模型评分规则和推荐原因等评判标准。其次，在进行模型构建时，应当注意优先选择决策树等本身就具有可解释性的算法。构建具有可解释性算法的意义在于能够让除系统构建者之外的非专业人员有效理解模型内部决策过程，包括重要特征和推理路径，而非单一地获取“输入—输出”的“黑箱”运算结果。最后，可以在决策模型中有效引入特征重要性分析过程。通过利用SHAP、LIME等工具，为每次预测提供特征贡献度分析，从而便于通过特征贡献度分析，帮助学生和教师了解影响各类学习情况的因素有哪些，最终便于教师和学生在不同的情境下对学习情况进行针对性提升。在高等教育教学评估、课业自动批改、课程自动分组等场景中，实现智能教学评价体系的构建，便于复核、反馈和改进相关的教育教学过程，帮助学生有针对性地对相关课程内容进行复习和提高，从而进一步提升教育教学效率和相关教学质量。
针对当前高校人工智能教育平台各自为政、资源分散的问题，亟须建立统一的互联互通体系。建议由教育主管部门牵头，制定统一的数据标准和平台接口规范，构建开放共享的人工智能教育平台架构。具体实施路径可采取“统分结合”模式，一方面，各高校可基于自身学科优势开发专业性子平台；另一方面，主管部门负责整合各子平台资源，提供统一的云服务支持。这种模式既能发挥高校的专业特长，形成“专业人做专业事”的良性循环，又能通过资源共享降低建设和维护成本。在应用层面，高校只需部署客户端程序，即可按需调用平台功能模块，既提高了算力资源利用率，又避免了重复建设和资源闲置。这一方案不仅能实现跨校、跨学科的资源共享，还能为高校提供更经济高效的智能化教育解决方案。
构建人工智能驱动的高等教育教学体系，需全面提升师生群体的技术素养并更新教育理念。当前，以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式AI正重塑知识获取方式。在此背景下，教师应强化主导作用，一方面要提升AI教学设计能力，实现人机协同教学；另一方面需建立质量监控机制，防范AI误判风险。同时，教育部门应制定AI教学应用规范。对学生而言，AI素养培养应转向主动学习模式，在掌握工具使用的同时培养批判性思维。调查显示，学生更倾向于实践导向、学科融合的课程设置。因此，AI通识课程需突破“重理论轻实践”的传统模式，通过灵活的教学设计激发学生学习兴趣，为专业发展提供持续支持。这一系统性改革将推动形成人机协同、规范有序的智能教育新生态。
人工智能技术正推动高等教育向数智化教学模式转型，但在实际应用中仍面临诸多挑战。当前，AI模型的可解释性不足导致教学决策缺乏透明度，高校间智能教学系统标准不一造成资源难以共享，师生群体的AI技术素养欠缺也制约了智能化教学效果。突破这些瓶颈，需要构建系统化的创新路径：一方面要建立可解释、互联互通的智能化教学平台，通过统一标准实现跨校协同；另一方面要完善AI素养培养体系，提升学生的技术应用能力，增强教师的人机协同教学水平。这一创新路径将推动形成以教师为主导、深度融合AI技术的新型数智化教学体系，为高等教育的智能化转型提供有力支撑。
（作者单位：长安大学；本文系长安大学研究生教育教学改革资助项目）优先配
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