人工智能賦能開放教育在線學(xué)習(xí)高質(zhì)量發(fā)展研究

摘要：人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，給在線學(xué)習(xí)帶來了巨大的沖擊和改變，同時也為開放教育的教與學(xué)帶來了前所未有的機遇和可能。對于開放教育而言，人工智能賦能在線學(xué)習(xí)給師生帶來很多便利和效率，但是在這種在線環(huán)境下如何高質(zhì)量發(fā)展還須要進(jìn)一步討論。文章對人工智能賦能開放教育在線學(xué)習(xí)的問題和特點進(jìn)行了探討；分析了人工智能賦能開放教育在線學(xué)習(xí)的資源信息過載、資源有效性辨別、學(xué)生感知與需求矛盾、學(xué)習(xí)背景差異和個性化學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)等影響因素；提出了利用AI推進(jìn)輔助教學(xué)、學(xué)習(xí)跌變、智能考核和數(shù)據(jù)決策的高質(zhì)量發(fā)展策略。

關(guān)鍵詞：人工智能；開放教育；在線學(xué)習(xí)；高質(zhì)量發(fā)展

中圖分類號： TP311 "文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

0 引言

在數(shù)字化浪潮的推動下，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成為驅(qū)動社會進(jìn)步與產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵力量。2024年3月，教育部發(fā)布了4項行動助推人工智能賦能教育，目的在于采用人工智能推動教與學(xué)的融合應(yīng)用，提高全民數(shù)字教育素養(yǎng)與技能。在此背景下，深入研究人工智能如何更好地賦能開放教育在線學(xué)習(xí)高質(zhì)量發(fā)展，不僅有助于探索教育現(xiàn)代化的新路徑，還能為構(gòu)建更加公平、高效、個性化的學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)提供有力支撐。本研究將聚焦于人工智能技術(shù)在開放教育在線學(xué)習(xí)中的應(yīng)用現(xiàn)狀、特點和未來挑戰(zhàn)，為推動我國開放教育在線教學(xué)的高質(zhì)量發(fā)展提供參考與借鑒。

1 人工智能賦能在線學(xué)習(xí)存在的問題

1.1 學(xué)生訴求維度：感知與需求的難題

在線教學(xué)策略的多樣性導(dǎo)致學(xué)生在線學(xué)習(xí)需求與實際教學(xué)之間存在差異。學(xué)習(xí)者傾向于通過感知參與來深入學(xué)習(xí)活動，他們期望通過教師傳授的知識實現(xiàn)知識的內(nèi)化。此外，學(xué)生希望教師能夠在課堂上組織探究、反思和討論活動，以促進(jìn)合作式學(xué)習(xí)。然而，開放教育在教學(xué)實踐中仍然沿用傳統(tǒng)的教學(xué)方式，缺乏學(xué)生演示和合作學(xué)習(xí)的環(huán)節(jié)。這種教學(xué)模式通常停留在單向的知識傳遞上，未能充分滿足學(xué)生的需求，也難以在課堂上實現(xiàn)知識的內(nèi)化過程。

1.2 教師發(fā)展維度：依賴與獨立的沖突

學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)并非僅將傳統(tǒng)教學(xué)實踐轉(zhuǎn)移到線上環(huán)境，還要求教師轉(zhuǎn)變教學(xué)理念，提升在線教學(xué)技巧。在線上教學(xué)環(huán)境中存在諸多挑戰(zhàn)，如教學(xué)理念的不兼容、難以復(fù)制傳統(tǒng)課堂的教學(xué)方法、教學(xué)效果與設(shè)計不適應(yīng)在線教學(xué)模式以及課堂互動的不足等。這些問題使得教師在傳統(tǒng)教學(xué)中依賴的方法在線上環(huán)境中不再有效［1］。教師須要在教學(xué)方法的選擇和角色的轉(zhuǎn)型上成為學(xué)習(xí)活動的設(shè)計者、指導(dǎo)者和組織者［2］。

1.3 資源建設(shè)維度：效率與發(fā)展的制衡

在線教學(xué)作為一種包含豐富學(xué)習(xí)資源的教育方式，在設(shè)計和構(gòu)建在線教學(xué)資源時，應(yīng)充分考慮學(xué)習(xí)者的認(rèn)知加工能力和生成性認(rèn)知能力［3］。在資源建設(shè)的初期，課程資源制作者通常未能充分考慮學(xué)習(xí)者對資源的興趣和必要性。教師對學(xué)習(xí)資源的可用性、可獲取性和可靠性的認(rèn)識還不夠深入。此外，一些教師尚未意識到利用人工智能技術(shù)提高生產(chǎn)效率的重要性，在資源的更新和發(fā)展上未能實現(xiàn)效率與發(fā)展的平衡。

1.4 管理評價維度：高效與公平的風(fēng)險

傳統(tǒng)課堂管理評價通常聚焦于課堂教學(xué)的目標(biāo)、內(nèi)容和環(huán)節(jié)等方面，而評價的主體則包括參與課堂的師生以及外部的評課專家和領(lǐng)導(dǎo)。然而，這種管理評價體系的提出須要經(jīng)過一個較長時間的統(tǒng)計過程，將出現(xiàn)管理效率不高、評價不夠客觀等問題。對于渴望迅速獲得反饋結(jié)果的教師而言，這無疑增加了難度，不利于他們及時調(diào)整教學(xué)策略。

2 人工智能賦能在線學(xué)習(xí)的主要特點

與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)相比，在線學(xué)習(xí)具有顯著的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)通常是脫機的、不同步的，數(shù)據(jù)更新耗時長，難以對新任務(wù)場景做出快速響應(yīng)。而AI賦予在線模型能夠不斷更新數(shù)據(jù)，自我調(diào)整。這些數(shù)據(jù)使得學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)狀態(tài)、學(xué)習(xí)結(jié)果等各類學(xué)習(xí)信息成為可捕捉、可量化、可傳遞的數(shù)字存在。

2.1 人工智能賦能在線學(xué)習(xí)具有自主性

學(xué)習(xí)者傾向于自我規(guī)劃學(xué)習(xí)活動，而在線學(xué)習(xí)平臺所提供的超鏈接功能，有效地促進(jìn)了學(xué)習(xí)者的獨立學(xué)習(xí)能力［4］。在線學(xué)習(xí)者中的一部分學(xué)習(xí)者認(rèn)為這種學(xué)習(xí)方式允許根據(jù)自己的理解程度自由分配學(xué)習(xí)時間，從而增強了學(xué)習(xí)的自主性。然而，也有學(xué)習(xí)者認(rèn)為在線學(xué)習(xí)缺乏必要的人際互動，難以突出學(xué)習(xí)重點。

2.2 人工智能賦能在線學(xué)習(xí)具有導(dǎo)航性

在線學(xué)習(xí)者通常更傾向于采用知識推送的方式來進(jìn)行學(xué)習(xí)，這一點可以通過觀察他們的學(xué)習(xí)行為以及分析系統(tǒng)中記錄的數(shù)據(jù)得到證實。在這一過程中，學(xué)習(xí)者通常會偏好使用特定的導(dǎo)航方式來探索學(xué)習(xí)內(nèi)容。在線學(xué)習(xí)環(huán)境中，知識體系的結(jié)構(gòu)和框架對學(xué)習(xí)者而言極為關(guān)鍵。學(xué)習(xí)者在進(jìn)行學(xué)習(xí)時，特別關(guān)注教學(xué)內(nèi)容的整體知識結(jié)構(gòu)和框架，他們在決定學(xué)習(xí)下一個知識點時，主要基于對教學(xué)內(nèi)容整體知識框架的理解來做出選擇。

2.3 人工智能賦能在線學(xué)習(xí)具有可視化。

人工智能可以為學(xué)習(xí)者提供可視化的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)強度、學(xué)習(xí)進(jìn)度和學(xué)習(xí)效果等多個維度，從而為學(xué)生繪制出精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)畫像。教師可以依據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果調(diào)整教學(xué)策略，學(xué)習(xí)者則可以根據(jù)學(xué)習(xí)畫像來優(yōu)化自己的學(xué)習(xí)計劃，提高學(xué)習(xí)效率。本文將開放教育從“大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化教育”轉(zhuǎn)變?yōu)椤按笠?guī)模個性化教育”，在線可視化工具的運用，將為推動這一教育模式的轉(zhuǎn)變提供有力支持。

2.4 人工智能賦能在線學(xué)習(xí)具有多樣化

人工智能為在線學(xué)習(xí)提供了更加多樣化的學(xué)習(xí)方式。例如：游戲化學(xué)習(xí)是一種將學(xué)習(xí)內(nèi)容與游戲相結(jié)合的方法，其利用AI技術(shù)，通過激勵和競爭機制，有效提升學(xué)習(xí)者的興趣和參與度。虛擬實驗室允許學(xué)習(xí)者在模擬環(huán)境中進(jìn)行實驗操作，這有助于他們更深入地理解科學(xué)原理。盡管AI為學(xué)習(xí)者帶來了諸多便利，但其并不能取代傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式。在線學(xué)習(xí)者應(yīng)該將AI視為學(xué)習(xí)的輔助工具，而不是對其產(chǎn)生完全依賴。

2.5 人工智能賦能在線學(xué)習(xí)具有智能性

人工智能賦予計算機擬人化的功能，實現(xiàn)教與學(xué)的自然化、合理化和情境化人機互動。這些應(yīng)用有助于加強師生之間的反饋循環(huán)，提升他們的自適應(yīng)能力。學(xué)生可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，通過不斷地學(xué)習(xí)和實踐，實現(xiàn)自身的持續(xù)進(jìn)步和成長。通過這種方式，人工智能成為教育領(lǐng)域中的一個強有力助手，為教與學(xué)提供了更多的可能性和更高效的途徑。

3 人工智能賦能在線學(xué)習(xí)的影響因素

3.1 在線學(xué)習(xí)資源信息過載

互聯(lián)網(wǎng)匯聚了海量的在線學(xué)習(xí)資源，涵蓋了課程、講座、互動教學(xué)等多種形式。面對如此繁多的資源，學(xué)生難以確定哪些資源最適合自己的需求。以編程學(xué)習(xí)為例，學(xué)生在網(wǎng)上可以輕易找到從入門到高級的數(shù)百門編程課程，在缺乏明確指導(dǎo)的情況下，學(xué)生可能難以判斷應(yīng)該從哪個課程開始學(xué)習(xí)，或者可能會選擇一個與自己實際水平不匹配的課程。

3.2 資源有效性的辨別問題

在線學(xué)習(xí)資源的質(zhì)量良莠不齊，這要求學(xué)生具備一定的辨別能力。例如：在一些視頻分享平臺上，任何人都可以上傳編程教程視頻，但并非所有上傳者都具備豐富的專業(yè)知識。一些教程可能包含不準(zhǔn)確或錯誤的信息。對于缺乏足夠背景知識的學(xué)生而言，他們識別這些信息可能是一項挑戰(zhàn)。因此，學(xué)生在選擇在線學(xué)習(xí)資源時，應(yīng)該謹(jǐn)慎評估內(nèi)容的準(zhǔn)確性和時效性，避免受到錯誤信息的影響。

3.3 學(xué)生感知與需求矛盾

學(xué)生有時可能會被學(xué)習(xí)資源的華麗包裝所吸引，而忽略了自己的實際需求。這種現(xiàn)象可能導(dǎo)致學(xué)生購買了并不需要的課程或材料，從而浪費了寶貴的時間和金錢。例如：一個對數(shù)字營銷感興趣的學(xué)生可能會被一個宣稱“成為數(shù)字營銷專家”的課程所吸引。然而，該課程可能過于強調(diào)理論知識，而忽視了實踐技能的培養(yǎng)，這與學(xué)生的實際需求并不相符。

3.4 學(xué)習(xí)背景差異和個性化學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)

開放大學(xué)的學(xué)生群體具有多樣化的背景，其中一些學(xué)生可能已經(jīng)具備了豐富的工作經(jīng)驗，而另一些則可能是剛走出校門的畢業(yè)生。他們的知識和學(xué)習(xí)能力各不相同，這就要求在線教育平臺能夠提供滿足不同背景學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)資源。以開放大學(xué)的在線數(shù)學(xué)課程為例，對于那些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較為扎實的學(xué)生，他們可能希望跳過基礎(chǔ)部分，直接進(jìn)入高級主題的學(xué)習(xí)中；而對于那些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較弱的學(xué)生，則需要從最基本的概念開始，逐步建立自己的知識體系。

4 人工智能賦能開放教育高質(zhì)量發(fā)展的策略

4.1 利用AI推進(jìn)輔助教學(xué)，提升開放教育教學(xué)智能化水平

開放教育強調(diào)的是隨時隨地學(xué)習(xí)，而AI技術(shù)的應(yīng)用為實現(xiàn)這一便利提供了強大支持。開放教育中的一些課程是通過在線教學(xué)平臺進(jìn)行的，責(zé)任教師和輔導(dǎo)教師可能無法做到全天候在線。在這種情況下，AI可以發(fā)揮其優(yōu)勢，為學(xué)生提供實時的智能輔導(dǎo)和答疑服務(wù)，使學(xué)生實現(xiàn)高效、高質(zhì)量的在線學(xué)習(xí)體驗［5］。

4.2 利用AI推進(jìn)學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變，提升開放教育互動融合性水平

開放教育始終堅持以學(xué)習(xí)者為中心的理念，為了提高學(xué)習(xí)者的積極性，采取了多種有效手段。例如：教學(xué)平臺通過直播課程在線協(xié)作互動增強上課體驗，利用AI技術(shù)改變了傳統(tǒng)的師生二元互動模式，轉(zhuǎn)而構(gòu)建了一個學(xué)生之間、學(xué)生與教師之間的多元互動場景。這種轉(zhuǎn)變真正推動了以學(xué)習(xí)者為中心的開放教育向融合發(fā)展的方向邁進(jìn)。

4.3 利用AI推進(jìn)智能考核，提升開放教育管理科學(xué)化水平

盡管開放教育已經(jīng)實現(xiàn)了無紙化的考核方式，但人工智能的應(yīng)用潛力尚未得到充分發(fā)揮。利用AI技術(shù)自動生成考試題目、自動批改作業(yè)、自動評估學(xué)生的學(xué)業(yè)成績以及自動分析學(xué)生的學(xué)習(xí)過程，可以大幅提升開放教育的效率和質(zhì)量。因此開放教育可以進(jìn)一步開展AI智能考核培訓(xùn)課程，提升智能管理方式。

4.4 利用AI推進(jìn)數(shù)據(jù)決策，提升開放教育評價信息化水平

人工智能具有分析大量教育數(shù)據(jù)的能力，能夠?qū)崿F(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的個性化、多元化，有助于教師更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，從而對教學(xué)活動進(jìn)行有效的調(diào)整和反饋。其中，推動教師積極參與AI技術(shù)的應(yīng)用、開展AI基礎(chǔ)應(yīng)用的課堂十分重要。通過提供專業(yè)培訓(xùn)、建立AI支持系統(tǒng)和創(chuàng)造實踐機會，可以促進(jìn)教師對AI技術(shù)的掌握程度。

5 結(jié)語

人工智能帶來的變化將會推動和重新定義在線學(xué)習(xí)的未來，學(xué)習(xí)者和教師在人工智能技術(shù)的影響下使得學(xué)習(xí)具有高度的個性化和較強的針對性。然而，人工智能也會給在線學(xué)習(xí)帶來很多負(fù)面影響，例如：個人隱私泄露等倫理問題、考核評價過程中存在評價單一化等問題。因此，在合理運用人工智能的情況下，學(xué)校應(yīng)加強在線學(xué)習(xí)管理者的培訓(xùn)，引導(dǎo)在線學(xué)習(xí)者共享發(fā)展、合理利用，推動開放教育質(zhì)的有效提升和量的合理增長。

參考文獻(xiàn)

［1］陳凱泉，何瑤，仲國強.人工智能視域下的信息素養(yǎng)內(nèi)涵轉(zhuǎn)型及AI教育目標(biāo)定位：兼論基礎(chǔ)教育階段AI課程與教學(xué)實施路徑［J］.遠(yuǎn)程教育雜志，2018（1）：61-71.

［2］韋恩·霍姆斯，孫夢，袁莉.人工智能與教育：本質(zhì)探析和未來挑戰(zhàn)［J］.中國教育信息化，2023（2）：16-26.

［3］黃榮懷，虎瑩，劉夢彧，等.在線學(xué)習(xí)的七個事實：基于超大規(guī)模在線教育的啟示［J］.現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育，2021（3）：3-9.

［4］萬昆，鄭旭東，任友群.規(guī)?；诰€學(xué)習(xí)準(zhǔn)備好了嗎：后疫情時期的在線學(xué)習(xí)與智能技術(shù)應(yīng)用思考［J］.遠(yuǎn)程教育雜志，2020（3）：105-112.

［5］李振，周東岱，王勇.“人工智能+”視域下的教育知識圖譜：內(nèi)涵、技術(shù)框架與應(yīng)用研究［J］.遠(yuǎn)程教育雜志，2019（4）：42-53.

（編輯 王永超編輯）

High-quality development research on artificial intelligence enabled

open education online learning

JIANG" Nan

（Guangdong Open University， Guangzhou 510091， China）

Abstract： The rapid development of artificial intelligence （AI） technology has brought great impact and change to online learning， and has also brought unprecedented opportunities and possibilities for open education teaching and learning. For open education， AI-enabled online learning brings a lot of convenience and efficiency to teachers and students. However， how to develop high-quality in the online environment needs further discussion. This paper discusses the problems and characteristics of AI-enabled open education online learning， and analyzes the influencing factors of AI-enabled open education online learning， such as resource information overload， resource effectiveness discrimination， student perception and demand contradiction， learning background difference and personalized learning challenges. Finally， a strategy of using AI to promote the high-quality development of assisted teaching， learning decline， intelligent assessment and data decision-making is proposed.

Key words： artificial intelligence; open education; online learning; high-quality development