混合教學模式的優(yōu)化：AI技術的應用與效果評估

摘 要 在當前科技快速發(fā)展的時代，人工智能已成為教育領域中重要的推動力量。文章采用潛在狄利克雷分配（LDA）方法進行文本挖掘與分析，深入探討了人工智能在教育中的廣泛應用及其對混合教學模式的優(yōu)化作用。結果發(fā)現(xiàn)：人工智能為教育提供了個性化力量；高?？梢岳萌斯ぶ悄芗夹g優(yōu)化學科結構，調整培養(yǎng)體系，以培養(yǎng)創(chuàng)新型人才；人工智能與教育的深度協(xié)同實現(xiàn)了教育管理機制的創(chuàng)新；人工智能技術促進了教學效率的提升、教育資源的公平分配以及教育資源的全球共享。教育者應平衡技術與人機互動，以培養(yǎng)更多適應未來發(fā)展的高素質人才。

關鍵詞 人工智能；混合教學；教育改革；個性化教育

中圖分類號：G712 " " " " " " " " " " " " " " 文獻標識碼：A " " DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.33.021

Application and Effect Evaluation of AI Technology in Blended Teaching Modes

LIU Yan

（School of Economics and Management， Shihezi University， Shihezi， Xinjiang 832003）

Abstract In the current era of rapid technological development， artificial intelligence has become an important driving force in the field of education. This article uses the latent Dirichlet allocation （LDA） method for text mining and analysis， and explores in depth the widespread application of artificial intelligence in education and its optimization effect on blended learning models. The results showed that artificial intelligence provides personalized power for education; Universities can use artificial intelligence technology to optimize their disciplinary structure， adjust their training system， and cultivate innovative talents; Promote the deep collaboration between artificial intelligence and education， and achieve innovation in education management mechanisms; Artificial intelligence technology has promoted the improvement of teaching efficiency， fair distribution of educational resources， and global sharing of educational resources. Educators should balance technology and human-computer interaction to cultivate more high-quality talents who can adapt to future development.

Keywords artificial intelligence; blended teaching; educational reform; personalized education

在當前教育與技術融合的背景下，人工智能（AI）作為推動經濟和社會發(fā)展的新動力，對教育領域的影響日益深遠。AI技術的應用不僅改變了教學方法，還推動了教育模式從傳統(tǒng)向“智能+”轉變。2021年5月28日，中國科學院第二十次院士大會、中國工程院第十五次院士大會和中國科學技術協(xié)會第十次全國代表大會在北京人民大會堂召開，習近平總書記發(fā)表重要講話強調：“當今世界的競爭說到底是人才競爭、教育競爭。要更加重視人才自主培養(yǎng)，更加重視科學精神、創(chuàng)新能力、批判性思維的培養(yǎng)培育。要更加重視青年人才培養(yǎng)，努力造就一批具有世界影響力的頂尖科技人才，穩(wěn)定支持一批創(chuàng)新團隊，培養(yǎng)更多高素質技術技能人才、能工巧匠、大國工匠。”

關于混合教學模式優(yōu)化及人工智能技術應用的討論，一個備受關注的話題是人工智能技術在教育中的實際效益和潛在風險。一方面，有研究表明人工智能技術顯著提高了教學效率和學生的學習體驗[1-2]。Gorski[3]在其研究中指出，人工智能和機器學習技術在在線學習平臺中的應用顯著提升了學習路徑的個性化和學生的學習表現(xiàn)。然而，另一方面，有人認為對人工智能的過度依賴可能忽視了教育中的人文關懷和師生互動的重要性[4]。Min和Yu[5]在他們的研究中強調，“盡管人工智能技術提供了教育創(chuàng)新的可能性，但在混合學習環(huán)境中，師生之間的直接互動仍是學習成功的關鍵因素?！贝送猓踅鹩鸬萚6]在研究中使用人機協(xié)同的方法和結構主題模型（STM）進行文本挖掘，探討了人工智能在教育質性研究中的應用，尤其在海量中文文本數據的分析上展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢，展示了跨學科方法在解決教育領域復雜問題中的潛力?？偠灾瑔栴}在于應如何平衡人工智能技術與人機互動，以實現(xiàn)教育創(chuàng)新和師生關系維護的雙重目標。盡管人工智能技術可以有效擴展教育資源并提高教學質量，但人機互動在教育中仍然具有不可替代的價值。特別是在處理復雜的情感和道德問題時，人工智能目前還無法完全理解或模擬人類的情感智慧。

1" AI在混合教學中的應用場景與師生感受

AI在混合教學中的應用場景多樣，包括：①個性化學習路徑。利用AI技術分析學生的學習數據，為學生提供定制化的學習計劃和資源，以適應不同學生的學習速度和風格。②智能輔導系統(tǒng)。通過AI驅動的輔導系統(tǒng)，為學生提供即時的反饋和支持，幫助他們理解復雜概念或解決學習中的難題。③自動評估與反饋。使用AI工具自動評估學生的作業(yè)和考試，提供即時和個性化的反饋，以促進學生的自我修正和學習。④課堂行為分析。AI可以分析學生的課堂互動和參與度，幫助教師了解學生的學習態(tài)度和行為模式，進而調整教學策略。

教師和學生作為教學活動的主體，會因個人的背景、經驗、教育水平以及對技術的理解和接受程度而對AI在教學中的態(tài)度和感受呈現(xiàn)出多元性。教師態(tài)度的積極方面包括：許多教師認為AI技術能夠幫助他們更有效地管理教學內容和學生表現(xiàn)，減輕工作負擔，特別是在處理大量的評估和反饋時。教師擔憂的方面有：一些教師擔心AI可能會取代部分教師角色，或者缺乏處理復雜教育問題的靈活性和人性化考慮。學生的積極反應包括：學生普遍欣賞AI提供的個性化學習經驗和即時反饋，這有助于他們更快地掌握知識和技能。學生的負面觀點：部分學生表示，過度依賴AI工具可能導致人際交往能力的缺失，尤其是在需要團隊合作和人際溝通的場合。

綜上，AI技術在混合教學中具有巨大潛力，但其應用需要仔細考量，以保障教育活動的人性化和教育的公平性。同時，教育者和開發(fā)者應關注教師和學生的反饋，以優(yōu)化AI工具的設計和實施。

在混合教學中，人工智能（AI）的應用、數據來源與處理以及文本分析之間存在密切的關系，它們共同促進了教育的個性化和效率提升。數據是AI技術的基礎，文本分析則是AI技術在教育數據處理中的具體應用之一。教育者可以充分利用數據來源和文本分析技術優(yōu)化教學過程，提供更個性化、高效率的學習體驗。然而，這一過程也需要教育者和開發(fā)者密切合作，確保數據的合法性、隱私保護和AI模型的準確性，以最大限度地實現(xiàn)教育的個性化和公平性。

2" 數據來源與處理

2.1" 數據來源

本研究的數據來源于互聯(lián)網平臺，筆者通過搜索中國教育主管部門、中國各大高校與主題“混合教學模式的優(yōu)化：AI技術的應用與效果評估”相關的網頁，使用Python軟件收集得到156份相關文檔。這些文檔涵蓋了各種形式的教學文檔、研究報告、專家意見和學生反饋等，具有較高的代表性，能夠為研究提供多方面的視角。

2.2" 數據處理

為了進行有效的分析，筆者對收集到的文本數據進行了預處理，步驟如下。①分詞：基于中文語言的特點，將文本分割為獨立的詞語，以提高分析的精確度。采用適合中文分詞的算法，將連續(xù)的文字段落轉換成詞語序列。②去除停用詞：剔除停用詞（如“的”“是”“在”等）以消除無實際意義的干擾詞，保留對主題分析有用的關鍵詞。③詞干提?。簩⒉煌冃涡问降脑~語還原為詞干，以減少變形詞對分析的影響，提高文本匹配的準確性。④詞性標注：為每個詞語標注詞性，進一步理解詞語在文本中的作用，為后續(xù)的主題分析提供參考。

通過這些預處理步驟，可以獲得清晰、干凈的文本數據，為研究“混合教學模式的優(yōu)化：AI技術的應用與效果評估”提供數據支持，并為后續(xù)的主題分析提供基礎。

3" 文本分析

3.1" 主題發(fā)現(xiàn)

根據已經預處理過的文本數據，針對主題“混合教學模式的優(yōu)化：AI技術的應用與效果評估”，開展?jié)撛诘依死追峙洌↙DA）方法分析，從教學相關的文本數據中提取關鍵主題，例如在線論壇的討論、學生反饋、教學評估報告等。主要涵蓋了教學方法、學生反應、技術應用效果等多方面的內容。以下是主要發(fā)現(xiàn)：①人工智能與個性化教育：人工智能賦予教育個性化的力量，通過分析學生的學習行為和數據，為學生提供個性化的學習路徑和資源。智能化學習環(huán)境可幫助學生以自己的節(jié)奏學習，并獲得針對性的指導，實現(xiàn)更高效的學習體驗。②學科結構優(yōu)化：高校積極探索人工智能在教育中的應用，通過優(yōu)化學科結構和調整培養(yǎng)體系，強化學科交叉，促進創(chuàng)新型人才培養(yǎng)，以滿足社會對復合型高素質人才的需求，實現(xiàn)學科的前沿發(fā)展。 ③教育改革和協(xié)同：教育機構通過設立理事會、專家委員會等方式，促進人工智能與教育的深度協(xié)同，不斷創(chuàng)新教育管理機制，應對人工智能與教育融合帶來的挑戰(zhàn)，推動教學方式和管理模式的變革。④教育公平和效率：在“一帶一路”倡議和國際合作的推動下，借助人工智能技術，高校提升了教學效率，推動教學資源的公平分配，并利用智能化手段幫助不同地區(qū)和群體縮小數字鴻溝，實現(xiàn)教育的普及。⑤教育資源共享：教育機構借助人工智能和開放平臺，實現(xiàn)了教育資源在全球范圍內的廣泛共享和合作。通過國際合作，提高教育質量，增加學習機會，為學生提供更廣泛的資源獲取渠道。

3.2" 多層次潛在結構

通過使用無監(jiān)督學習算法，根據LDA通過主題建模的分析，發(fā)現(xiàn)混合教學模式在人工智能技術的應用中存在多層次的潛在結構，如表1所示。

3.3" 情感分析

根據教師和學生對AI在教學中的態(tài)度和感受，將積極和負面的觀點進行分類。結果如表2所示。

從表2可以看出，教師和學生對AI在教學中的態(tài)度各有不同，反映出多樣性。教師發(fā)現(xiàn)AI在簡化教學管理和減輕工作負擔方面提供了顯著優(yōu)勢，尤其是在處理評估和反饋方面。但他們也擔心AI可能會取代他們在某些方面的角色，特別是在重復性任務上。此外，他們認為AI在人性化處理教育問題方面還存在局限性。學生普遍欣賞AI提供的個性化學習體驗和即時反饋，這讓他們能更快地掌握知識和技能。然而，一些學生擔心過度依賴AI會減少人際交往的機會，并在團隊合作方面受到限制。因此，教育工作者在采用AI技術時應注重保持平衡，確保技術不會取代重要的教師角色。需要制定政策，確保學生在使用AI的同時能夠保持與人際交往的互動。反饋對于改進AI在教學中的應用至關重要，因此教師和學生的意見應被積極采納。

3.4" 對教學模式的影響因素分析

為了對人工智能在教學模式中的影響因素有更深入的理解，此處使用LDA模型識別不同主題，并從這些主題中挖掘出有意義的關鍵詞和文檔的主題分布，結果如表3所示。

根據表3的內容可以發(fā)現(xiàn)，人工智能與個性化教育主題強調了人工智能在個性化教育中的潛力。通過數據驅動的學習路徑和智能化指導，學生可以獲得更符合自身需求的學習體驗，從而提高學習效率。學科結構優(yōu)化主題突出了AI在學科建設中的重要作用。高校通過調整學科結構、培養(yǎng)創(chuàng)新型人才，以滿足社會對高素質復合型人才的需求。教育改革和協(xié)同主題強調教育機構在應對AI技術變革帶來的挑戰(zhàn)時，應采取的管理創(chuàng)新措施。設立理事會和專家委員會有助于促進AI與教育的深度融合，實現(xiàn)管理模式的變革。教育公平和效率主題探討了AI技術在提升教育效率和公平性方面的作用。國際合作可以幫助縮小教育中的數字鴻溝，推動全球范圍內教育資源的平等分配。教育資源共享主題通過開放的AI平臺和國際合作，為學生提供了更廣泛的學習機會，這有助于提高教育質量，并讓更多人享受先進的教學資源?？傮w來說，這些主題反映了AI技術在現(xiàn)代教育中的多重影響，以及需要采取的策略以充分利用這些潛力。

4" AI技術在混合教學中的未來前景

教學工具進一步智能化：隨著AI技術的發(fā)展，人們將看到更多的教學工具將集成人工智能功能，為教師和學生提供更強大的支持。這些工具不僅是輔助工具，還可以成為教師教學的伙伴，幫助規(guī)劃課程、提供教學建議，甚至參與課堂互動。

混合教學模式進一步普及：混合教學模式已經得到了大量應用，未來將會進一步推廣。AI技術在混合教學模式中的應用，將極大地提升教學效率、豐富教學資源，并提供個性化的學習體驗。

教育數據的深入挖掘與分析：AI技術的另一個重要前景在于對教育數據的深入挖掘和分析。通過對學生學習行為和成績數據的深入分析，可以幫助教師更準確地了解學生的學習狀況，制定更有針對性的教學策略，達到因材施教的目標。

師生關系的再定義：AI技術雖然可以在很多方面為教學提供支持，但教育的本質仍然在于教師與學生之間的互動。未來，隨著AI在教學中的進一步應用，教師的角色將發(fā)生轉變，將更多地扮演學生導師和教育顧問的角色，為學生提供更高層次的指導和支持。

5" 結語

人工智能在教育中的應用正逐步改變傳統(tǒng)的教學方式。通過對教學文本數據的分析和解讀，我們看到了AI在教學中的廣泛應用和巨大潛力。未來，高校和教育工作者需要繼續(xù)探索如何充分利用這些技術，優(yōu)化教學過程，提高教學質量。同時，應注意平衡AI技術與人機互動之間的關系，確保教學活動的人性化和教育公平性。只有這樣，才能更好地實現(xiàn)教育目標，為社會培養(yǎng)出更多適應未來發(fā)展的高素質人才。

基金項目：2024年新疆生產建設兵團本科教育教學改革研究項目“教育數字化背景下人工智能賦能兵團一流課程建設研究與實踐”。

參考文獻

[1] 王素月，羅生全.教師整合人工智能的學科教學知識建構[J].湖南師范大學教育科學學報，2021，20（4）：68-74.

[2] 周序，秦嘉龍.人工智能時代直觀教學面臨的機遇與挑戰(zhàn)[J].四川師范大學學報（社會科學版），2023，50（5）：124-129.

[3] Gorski， A..Enhancing Personalization and Learning Performance in Online Learning Platforms Using Artificial Intelligence and Machine Learning Technologies[J].Journal of Educational Technology，2023，45（2）：211-226.

[4] 張務農，湯潔.知與非知——再論人工智能應用對教學主體的影響[J].電化教育研究，2023，44（3）：36-43.

[5] Min， H.，amp; Yu， S.The Role of Direct Interaction Between Teachers and Students in Blended Learning Environments[J].Educational Psychology Review，2023，37（4）：489-502.

[6] 王金羽，詹逸思，馮起，等.教育質性研究中人機協(xié)同文本挖掘技術的運用——以某高校教學評估中文文本數據為例[J].清華大學教育研究，2022，43（2）：56-63.