人工智能赋能高职课堂深度教学的探究

［摘           要］  人工智能时代，如何利用技术赋能高职院校“深度教学”，推进传统课堂向智慧课堂迈进，是值得探讨的一个重要课题。以促进高职生的深度学习为目的，以人工智能技术为保障机制，从教学理念的重塑、教学空间的重构、教学内容的重制、教学评价机制的完善四个维度出发，系统构建了人工智能时代高职课堂深度教学的行动框架，重新建构知识与技能的呈现模式，实现集情境探究、人机交互、切身体验和深化拓展为一体的深度学习场域，让学生在人工智能环境中实现知识与技能的递进式学习。

［关    键   词］  人工智能；深度教学；深度学习；高职课堂

［中图分类号］  G710                    ［文献标志码］  A                  ［文章编号］  2096-0603（2023）35-0017-04

一、研究背景

2020年全国教育工作会议强调职业教育要运用5G、虚拟现实、人工智能等新技术对教学方式与教学评价体系进行改革，使高职教学方式以及教育治理呈现新形态。2022年5月1日颁布的《中华人民共和国职业教育法》中明确提出：支持运用信息技术和其他现代化教学方式，开发网络学习资源、创新教学方式、改革学校管理体系，推动职业教育信息化建设。基于此时代背景与发展要求，本研究在分析人工智能时代高职教育特征的基础上，尝试提炼了面向高职人才培养的深度教学维度，并且系统构建了人工智能赋能高职课堂深度教学的行动框架，以期为促进高职学生的高质量发展提供有效路径。

二、深度学习与深度教学

教学是教师的“教”和学生的“学”的双边活动，教与学具有相互支撑的一体化关系，缺一不可。因此，厘清深度学习与深度教学的相关概念与研究现状，为后续研究奠定理论基础。

（一）深度学习

关于深度学习的研究源于人工神经网络领域，后引入教育领域。美国学者Eric Jensen和LeAnn Nickelsen提出深度学习不仅包括复杂的高阶思维、知识的深度加工，还在深度理解知识的基础上进行个人知识体系的主动建构、将掌握的知识技能迁移运用到现实问题的解决当中[1]。在国内，黎加厚教授提出“深度学习是在理解的基础上，学习者能够批判地学习新思想和事实，并将它们融入原有的认知结构中，能够在众多思想间进行联系，并能够将已有的知识迁移到新的情境中，做出决策和解决问题的学习”[2]。崔允漷学者认为深度学习是指学生在有指导、有挑战、高投入、高认知的学习过程中获得有意义的学习结果[3]。

简而言之，深度学习强调学习者对知识和技能进行深度理解，并将知识和技能迁移应用到实际问题的解决中去，实现发展高阶思维的目标。

（二）深度教学

郭元祥等学者认为深度教学中的学生要在教师引导下，对知识进行内在结构逐层深化的递进式学习，对学习过程深入参与和投入的沉浸式学习，以实现学习的过程价值和实践属性[4]。张华峰等人认为深度教学是教师与学生双向互动产生的结果，包括认知激发、情感支持和促进交流三个维度[5]。

由此可见，深度学习与深度教学的相互依存与结合，从深度学习走向深度教学，是教与学的一致性与相融性所决定的必然选择[6]。

三、人工智能时代高职教育的主要特征

（一）教师角色转变：复合角色生成

在传统高职院校课堂中，教师扮演知识的传授者、班级的管理者、学习成绩的评估者的角色，始终处于主导地位，具有一定的角色权威。随着人工智能技术应用到职业教育教学过程中，教师的职业内涵以及教学方式迈向了新的发展阶段。人工智能技术应用于教学中，具有超强的逻辑思维、数据存储、分析诊断能力，通过语言处理、机器学习、数据分析等技术代替教师进行自动化的课程设计、课堂讲授、作业批改等教学活动，可以很好地提高知识传达精准度，并对学生的学习过程进行深度分析和评估[7]。人工智能时代下，教师由传统的课堂权威者、教学主导者转变为学习任务提供者、学习过程监督者以及学习成效反馈者，知识与技能权威日渐消解，育人作用越来越重要，复合角色逐步生成。

（二）虚拟现实技术：打破教学时空界限

目前我国的高职教育由于受到资金、场地、技术和安全因素等方面的制约，许多专业主要以理论教学为主，辅之以实践教学，学生主要停留在理论学习层面，缺乏实践操作的机会。针对高职教育注重实践教学的特点，利用依托虚拟现实技术的仿真实验平台、虚拟实验室打造具有沉浸感的体验式实训课程，创建一个逼真的三维视觉、触觉、听觉等多感官体验的虚拟世界，为高职学生提供高度模拟的实训场景，打造超越现实环境的沉浸性、交互性、多感知性的学习方式，促进所学知识内容以及职业技能达到深层次的理解与内化，实现深度学习的目标。随着我国的虚拟现实技术不断更新与完善，高职院校课程的设计与实施以及职业技能培训也将具有更加鲜明的虚拟现实技术特色。

（三）人工智能技术：提供个性化学习

在传统高职教学过程中，由于每个学生的学习基础、学习风格不同以及教师精力、时间有限，很难进行针对性、个性化教学。人工智能技术赋能学生个性化学习的技术逻辑主要体现在两个维度：一是支持学习者进行深层次的自我认知。利用人工智能技术全方位、多维度对学习者学习水平、认知风格、情感需求等方面的情况进行分析诊断，生成详细的学业水平发展报告，实时反馈高职生的学习数据，为学习者制订符合自身认知发展水平的学习策略和学习计划提供数据支撑。二是提供实时个性化外部反馈[8]。基于机器学习算法、大数据分析等人工智能技术对学习者的学习数据、行为数据和心理特征数据等进行采集、分析和挖掘，从而为学生提供更加个性化、实时反馈和针对性更强的学习资源和支持服务[9]。

四、人工智能时代高职院校深度教学之维度

人工智能时代面向高职生培养的深度教学需要从“教学理念重塑、教学空间重构、教学内容重置、教学评价完善”四个维度出发，依托人工智能技术构建学生深度学习场域。

（一）教学理念重塑

高职课堂深度教学理念的重塑关键在于重构高职课堂教学价值观，并通过行动指南和具体行动外显出来。以实践为导向，通过有效的课程设计和教学实践，开发学生的兴趣和潜力，不断提高学生的创新精神、职业能力和综合素质，为推动行业发展和社会进步注入新的生机和活力是高职课堂深度教学的价值取向；多维弥合课堂空间、支撑线上线下混合教学，深化资源精准供给，创造开放性学习环境是高职课堂深度教学的行动指南；以培养学生的批判性思维、知识迁移和问题解决能力为教学目标，依托人工智能、虚拟现实等现代化技术实现人机协同教学与评价是高职课堂深度教学的具体行动。

（二）教学空间重构

在人工智能时代，学习空间的内涵与表现日益多元，技术成为促进学习的重要手段[10]。面向高职学生能力培养的深度教学，需要重新构建现有的教学空间，从而满足学生的多元需求，提高学生的学习积极性与参与度。运用虚拟现实、人工智能等新技术建构线下“现实空间”+线上“虚拟空间”的混合双主体空间，有望打破时间和空间的限制，提高教育资源利用效率，同时能够满足学生个性化学习需求，为深度教学的持续开展提供有力的环境支撑。

（三）教学内容重置

高职教育的教育目标要求教学内容必须具备实用性、应用性、专业性等属性，应根据各职业岗位对技能与知识的最新需求，以培养学生实践能力和应用创新能力为目标，重新规划课程体系，由浅入深地进行分层次、分模块的课程设置，有的放矢地选择教学内容，以适应现代职业教育的需求。面向高职深度教学的教学内容重置应当基于现代职业教育的理念和需求，具体而言，教学内容要包含实践性、专业性、全面性、伦理性、团队性、实时性六大特征。其中，实践性是指注重学生的实践操作能力和解决问题的实践能力，强调知行合一；专业性是指紧密围绕专业课程，突出专业知识和技能的培养；全面性是指注重发展学生的多方面能力，如思维能力、创新能力、交际能力等；伦理性是指在专业知识和技能培养的同时，也要注重道德伦理教育和人文素质培养；团队性是指鼓励学生合作学习，培养学生的团队协作精神和领导能力；实时性是指关注当前社会和产业的发展趋势，及时更新教学内容和方法，使学生具备适应变化的能力。依托人工智能技术对海量的教学资源进行筛选，并结合教学目标和课程标准对教学内容进行重置与优化设计，提高课程教学内容精准供给。

（四）教学评价完善

教学评价是对教学质量进行评估和改进的过程，是教学过程中不可或缺的一个环节。面向深度教学的教学评价需在传统总结性评价和主观表现评价基础上，注重过程性评价，添加人工智能测评环节，形成人机协同评价新机制，实现“诊断、激励和发展性”的动态化评价目的。人机协同评价机制是将人工智能技术应用于教学评价中，通过人工智能技术进行自动化的数据处理、数据分析和结果展示，实现教学评价的智能化、快速化和准确化[11]。

五、智能时代高职院校开展深度教学行动框架

本研究以DELC深度学习路线和“互联网+”教学设计理论为依据，以人工智能技术为保障机制，系统地构建了面向高职生培养的深度教学行动框架，以促进高职学生的深度学习的发生，如文末图1所示。从图中可以看出，利用人工智能技术对高职课堂“课前、课中、课后”进行整体性赋能，使深度教学有效地开展。

（一）课前先学：设计标准、课程与预评估

在正式授课之前，教师确定教学目标，设计教学内容和教学过程，将部分学习任务前置到课前，利用SPOC等智慧教育平台上传视频文档等学习资源，发布讨论、测验等活动，并收集学生的学习数据进行学情分析，确定教学起点。学生在课前完成教师发布的预习任务，进行自主学习探究、在线交流与测试，为教师进行预评估、确定教学起点、安排教学内容和难度提供数据来源。

高职课堂的教学目标，要具有整体性、实践性、适应性、导向性等特征，要立足于学生职业生涯发展需要和社会对人才素质的需要。利用数据驱动、人工智能技术分析学生的学习历史记录、行为模式和反馈信息等数据，来确定更加精准和个性化的教学目标。

面向高职生能力培养的深度教学内容的设计，以实践为导向，根据岗位技能要求和职业技能标准，设计符合高职生培养目标的教学内容。在深度教学过程中，应依托语义网络、知识图谱等人工智能技术开展教学内容的设计，实现数据驱动的课程内容组织与设计以及个性化数据资源推送，深入挖掘融入职业能力培养的教学内容，为实现个性化育人提供支持。

（二）课中教学：教授新知和深化知识

本阶段是教学设计的主体部分，遵循自主性、互动性、关联性、反馈性等教学原则，利用人工智能技术开展深度教学。

1.教授新知

在深度教学过程中，借助VR、AR、MR等信息技术结合学科特点，构建一个全环绕逼真的集知识学习、能力训练、实践操作为一体的虚拟学习环境，让学生在虚拟环境中进行实际操作和互动学习，以便更好地理解和掌握知识。在使用虚拟现实技术进行教学时，学生可以通过虚拟现实设备（如头盔、手柄等）与虚拟环境进行交互，进行仿真实验、模拟实际操作等。学生可以在虚拟环境中进行身临其境的学习体验，提高学习的趣味性和参与度。

2.深化知识

教师在学生对新知识有了一定的了解之后，安排学生通过小组合作的形式协作完成进阶任务，并安排展示和分析环节，使学生将所学知识应用于实践中，加深对知识和技能的理解与内化。学生通过完成进阶任务，思考新旧知识的联系，实现知识及技能的应用、提升和迁移。

（三）课后反思拓展：进一步深化知识