本文转自：河南日报
□曹恒涛
在教育数字化转型深入推进、河南省“人工智能+教育”领航计划深入实施的背景下，高校作为人才培养和服务区域发展的核心阵地，教师教学发展正面临着教学模式创新、个性化研修提质、教学质量提升以及贴合河南产业需求的教学改革等多重任务。AI技术作为教育数字化转型的核心载体，能够助力教师从经验型教学向智能型、创新型教学转型，更好地服务文旅、装备制造、智慧农业等优势产业人才培养需求。
AI技术辅助教学发展痛点的精准诊断。教师教学发展的前提是对现有痛点症结有精准的认知与把握，在这一点上，AI技术有着区别于传统经验式诊断不可替代的优势。依托AI技术，通过整合教师的教学、研修与科研多维度数据，可构建起多维度教师教学数字画像，精准呈现其在教学设计、课堂实施、学情分析及数字化应用等方面的优劣势，为精准赋能奠定数据基础；借助AI课堂分析系统实时捕捉课堂互动、语速、逻辑等细节，结合学生学习反馈数据，可智能诊断知识点讲解、互动设计、个性化辅导等环节存在的问题，生成可视化诊断报告；基于数字画像与诊断结果，AI系统可智能匹配教师个性化发展需求，精准锚定人机协同教学、在线课程建设、学情分析等研修方向。
AI技术支持教学发展难点的个性化破解。在高校内部，教师之间存在着因学科、职称、教龄差异而带来的发展需求差异。AI技术能够打破传统“大水漫灌”式培训的局限，适配教师教学发展的个性化需求。一方面，借助AI系统，结合教师教学数字画像与发展需求，可为教师定向推送适配其学科特点、教学阶段的定制化研修资源，例如专属AI教学工具教程、人机协同教学设计案例、优质MOOC课程、专题培训视频等，实现研修资源的精准匹配；另一方面，考虑到高校教师教学科研任务重、时间碎片化的日常状态，AI系统还能够支持碎片化学习模式，将研修内容拆解为短视频、知识点卡片等形式，并结合日常教学场景，实时推送相关教学技巧、工具应用提示，让研修融入教学全过程。
AI技术赋能教学发展实效的协同提升。实践是教师教学能力提升的关键，通过AI技术搭建协同实践平台，推动教师将研修所学转化为教学实践，能够更好地实现学用结合、以用促学，打破传统教学实践的时空限制，促进教师间的协同发展。在人机协同教学实践层面，借助AI助教、智能学情分析工具、虚拟仿真平台开展教学，让AI助教承担课堂答疑、作业批改、学情统计等重复性工作，教师则聚焦教学设计、思维引导、个性化辅导等核心环节，能够切实提升教学效率与质量；在协同教研层面，搭建跨学科、跨院校的AI协同教研平台，可支持教师线上集体备课、听评课、课题研讨等活动，打破时空壁垒，促进教师间的经验交流；在教学反馈优化层面，在教师完成人机协同与数字化教学实践后，AI系统实时采集全流程教学数据，生成专业的实践效果分析报告，精准反馈教学亮点与短板，能够为教师优化教学方案、调整教学策略提供硬核数据支撑。
AI技术保障教学生态的优化迭代。区别于传统静态发展模式，依托AI技术的动态感知与智能分析优势，可全程、实时采集教师线上研修、课堂教学实践、多方反馈评价等全维度数据，通过深度数据挖掘持续迭代完善教师教学数字画像，精准校准研修资源推送算法、教学问题诊断标准与个性化赋能方案，即时适配数字技术革新节奏与高校教师差异化、动态化的教学发展需求，实现教学生态的实时优化、动态升级。与此同时，通过建设一体化AI教学发展平台，整合AI诊断工具、研修资源库、协同教研平台、教学实践反馈系统，不断优化平台功能，为教师提供AI工具使用指导、平台故障排查等服务，可为教学生态的优化迭代提供持续性的技术保障。
当前，AI技术在高校教学工作中的作用发挥仍面临现实瓶颈：一是技术适配性短板凸显，部分AI教学工具与学科、教学场景适配度低、操作繁琐，且平台数据壁垒形成孤岛，降低运行效率；二是教师技术接受度与应用能力存在结构性失衡，中老年教师存在技术畏难情绪，缺乏系统培训，部分教师对AI认知偏差，或过度依赖或排斥，影响协同教学效果；三是资源供给与保障体系尚不健全，优质AI资源供给短缺，激励机制不健全，加之伦理规范缺失、数据安全存隐患，制约着教学生态的更新优化。破解这些问题，应着力做到以下几点：
夯实技术底座，搭建一体化AI教学发展平台。整合校内智慧教学、教师研修等现有平台资源，嵌入AI诊断、AI助教、智能学情分析等核心功能模块，打通数据壁垒、实现平台一体化运营与数据互通共享，筑牢教学新生态技术根基；同步优化校园网络等基础设施，保障AI应用稳定流畅，降低教师技术使用门槛，为教师AI素养提升、教学生态优化提供硬核技术保障。
聚焦需求导向，构建精准化个性化赋能体系。结合教师学科专业、职称层级、教龄阶段等多维属性，健全教师教学数字画像构建机制，精准识别差异化发展诉求；优化AI智能推送算法，丰富优质专属研修资源供给，实现因师施训、按需赋能，切实提升研修工作的针对性与实效性。同时，依托常态化教学行为数据采集与分析，动态更新画像标签，强化过程性反馈与闭环优化能力，推动教师专业成长从经验驱动转向数据驱动、从统一供给转向智能适配，持续增强AI赋能的精准度与可持续性。
强化实践引领，推进人机协同教学落地。紧扣课堂教学实践核心要义，聚焦教学设计、课堂实施、学情反馈等关键环节，打造系列AI赋能教学实践项目并选取典型院系开展试点，引导教师破除技术应用壁垒，将AI助教、智能分析等工具深度融入日常教学全流程；搭建跨学科、跨院校的AI协同教研平台，打破时空与专业限制，助力教师开展集体备课、案例研讨、听评课交流，促进经验互鉴与协同创新，推动AI教学创新成果高效转化落地，切实提升教学质量。
健全保障机制，护航教学新生态长效稳健发展。完善配套激励约束与考核评价制度，将AI教学应用实效、教学发展成果全面纳入教师职称评审、绩效考核等综合评价体系，充分调动教师主动参与的积极性；加大专项资源投入力度，持续丰富学科专属AI教学工具、精品研修课程等资源供给，补齐资源短板；强化常态化技术运维服务与AI伦理规范专题培训，同步提升教师技术实操能力与数据安全、隐私保护风险防范素养；建立动态迭代优化机制，紧跟教育数字化趋势与教师教学发展新需求，持续优化教学生态功能与运行模式，实现长期稳定且高效地可持续运转。
（作者单位：郑州大学）
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