Page 63 - 思政教学创新与思考

第三章 高校课程思政智慧教学模式的构建

统利用人工智能，开发出各种程序应用来支持学生学习。人工智能时代的未来教
育，可以定义为利用各种教育技术学习知识，并在此基础上进行创造性教育的混
合式学习。
利用人工智能技术，学生可以在教师的指导下进行混合式学习。每个学生都

能成功学习，各自能力都能得到激发和培养的教育，将成为未来教育的发展方向。
因此，智慧课堂可以成为有用的学习工具，通过提供有效的数据分析和算法决策
来帮助学生学习，并为更高水平的学习活动腾出更多的课堂时间。尽管智慧课堂
为剖析学生个性提供技术手段，但学生作为青年群体还面临诸多学习困境。作为

青年人，学生很可能不太明白人工智能时代应该如何学习和生活。自适应学习程
序也很容易为矛盾或混乱的学生数据所混淆。
智慧课堂作为一种教育空间，并非所有学生都知道如何调整学习习惯。期待
智慧课堂是一种自主学习和自适应学习，可能过于简单且不切实际。由于人工智

能需要高质量的大数据来训练算法，因此如果缺乏数据或数据存在矛盾或错误，
则人工智能程序可能会表现得越来越差，变得越来越无头绪，而不是越来越聪明。
人工智能专家称之为垃圾输入和垃圾输出。对于智慧课堂而言 . 学习收益的关键
来源，需要频繁的错误修复、自我解释、打破互动平台、丰富的自然语言理解 . 探

索性解释和导师角色。事实上，如果你随意点击在线广告，你就为人工智能提供
了毫无意义.令人困惑的数据。在这种情况下，人工智能并不能立即认识到这一点，
并可能从混乱错误的数据中学习。这对智慧课堂来说，可能导致错误的绩效预测
和糟糕的教学决策。智能课堂虽然为学生提供了适应性学习的机会，但是也可能

发生类似的情况。
当课堂上开始使用 AI 资源时，学生通常会有以下两种表现：有些人喜欢这
种体验，有些人则反感这种体验。积极主动、坚持不懈的学生，往往会使用AI课程，
阅读并回答很多问题，把所有建议的资料复习一遍，并认真思考主题。在这个过

程中，他们为程序提供了大量高质量的数据。AI 程序通过使用数据来了解学生，
以适应学生的个性化学习需求。这就使学习体验更具导向性和激励性，从而逐渐
生成学生个性化的自主学习路径。同时，容易分心的学生存在的问题是数据质量
一般不是很高。对于容易分心、完全不练习方法指令的学生而言，即使他们回答

问题，也往往会选择提前放弃。总的来说，他们产生的数据远远少于那些积极主
动、坚持不懈的学生。由于缺乏数据，人工智能程序无法帮助这些学生，这使得

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