AI代入背景下高职专创融合教育的内涵、模式及意义*

刘彦龙

摘要：当前，在我国创新驱动发展战略大背景下，专创融合改革已经成为高职院校全面深化创新创业教育的关键所在。基于人工智能(AI)代入的高职专创融合教育，将衍生新的教育内涵及教育模式，构建多融合、无边界、广深度的教育体系，凸显协同育人和终身学习的教育体系，有助于培养新时代具备专业科学技术素养和技术技能的高素质创新型人才。
关键词：人工智能；高职教育；专创融合教育；TAD教育模式；虚拟课堂教育模式；自动测评教育模式；教育体系
中图分类号：G719.21文献标识码：A文章编号：1004－633X(2022)15－0016－03

为更好地服务于我国高端产业建设和产业高端化布局，更多提供相应的人才储备，自2019年以来，国务院和教育部相继出台一系列计划、方案，强调专业集群建设。同时，提出“培养高素质创新型技术技能人才，畅通技术技能人才成长通道”的政策方针。专创融合改革，也逐渐成为高职院校创新创业人才培养的重要路径〔1〕。因此，在高职专业课程中实施专创融合改革，围绕提升学生专业技术迁移能力、专业技能应用能力、技能创新能力，是对教学新实践进行探索研究的新课题，也是对高职院校创新创业教育的全面深入〔2〕。高职院校作为国家发展的战略重地，直接接驳AI技术的研发、转化与应用。因此，如何让AI成为高职专创融合改革的助推力量，成为改革的重中之重。

一、基于AI代入的高职专创融合教育内涵

当下，随着科学技术的不断发展，传统的书本不再是最主要的知识载体，互联网中的“比特”以信息流的形式传播成为主流。我们学习与认知的方式全面向着网络化、具身化、可视化的方向变革〔3〕。循此理路，基于AI代入的高职专创融合教育也必将实现上述功能。    具体来讲，就是将AI的计算智能、感知智能以及认知智能三大技术相融合，促使以浸入体验式、互动交流式、深入探索式、终端移动化、交互双向化、多种混合型等为主要教学手段的思维重构型、能力锻造型教学新模式的引入，通过在以讲授为主的传统形式上进行叠加的开放型、复合型课堂，形成传授与对话相结合、平等交互的新型师生关系，进而促进以学生为中心的教学内容变革；将虚拟的各类场景通过数字可视化技术、MR技术、AR/VR技术等带入现实教学场景。同时，也可将现实场景融入数字虚拟世界，打通“教、产、研、创”的发展屏障，优化学生的创新创业能力。因此，基于AI代入的高职专创融合教育最终将促使由“流水线”工厂模式的传统“大班授课”，向更为灵活机动的小型“学习村落”模式转变，构建形成能够有序循环的学习生态体系，从而凸显各种学习要素，实现有机更新，达到自主学习的目的〔4〕〔5〕。
所以，在高职专创融合教育中应用人工智能技术，通过优化和革新高职院校教育的基本运行底座与原有循环体系，促进教育手段、模式、体系、理念等各个方面的衍化，强化教育价值引领，为我国未来培养更多高质量、高素质人才。

二、基于AI代入的高职专创融合教育模式

基于AI代入的高职专创融合教育模式，实质上把AI的功能及其用例模式分别或以不同的组合和教育过程相融合，实现其目标和价值体系，构建独具特色的教育模式〔6〕。
 

   (一)TAD(Teacher-AI-Date)教育模式

TAD教学模式是一项以教师为编辑，AI人工智能为技术，Date为支持，学生为核心的教学模式。这种模式就是利用数据智能将各种显性知识库、包含可数字化的经验等的隐性知识库，以及规模庞大、类型丰富的学习大数据基础或知识基础汇总，以便智能教学系统做出逻辑推理及决策。同时，通过结合日常生活中的经验数据库与以大数据为支撑的机器学习方法，最终智能教学系统可以将更为人性化、个性化的学习方法推荐给学习者，并能做出实时动态调整。在此类场景中，通过对学情分析、动态评估、学情预测以及教与学的优化，引发学习者模型、知识模型以及教学策略的转型，从而实现更为科学的个性化学习、个性化诊断、个性化反馈。

    (二)虚拟课堂教育模式

AI功能中的人机协同的增强智能，是指在人工智能或者机器智能中引入人的认知模型或者人的作用，形成混合增强智能。最为突出的代表就是VR技术的应用，即对现实生活中的场景进行仿真，并在构建的虚拟空间中进行场景重塑，学习者可以借助这个虚拟空间来汲取知识，在提高学习效率的同时，也能极大提升学习热情。伴随智能计算芯片技术的发展，可推动仿真教学系统及沉浸式学习环境的设计与开发，开展基于角色扮演的游戏式教学以及3D式观摩学习。学生将会有更多的机会去感知模糊的抽象概念、沉浸式观察微观世界。另外，随着5G技术的逐渐成熟，带宽瓶颈已被打破，流媒体、云存储、视频即时传输和人机交互等技术都有了质的飞跃，这也为其提供了扎实的技术基础。我们可以在云端上搭建教学平台，嵌入“AI教师”和“VR直播”的入口，构建VR课堂教育模式。

    (三)自动测评教育模式

AI中的跨媒体智能，是指智能系统通过融合文字、音频、影像等所形成的多媒体信息流〔7〕。随着AI技术的发展，跨媒体智能应用信息的关联及深度挖掘、构建知识图谱、演化与推理等方面的技术日臻成熟。跨媒体智能将利用语音识别支撑自动化语言学习测评，利用图像及手写本语义识别技术实现协作教学测评自动化，同时，通过对手势及表情识别、眼动跟踪等技术分析智能教学系统完成情绪感知。跨媒体智能对这些信息的多模态统一数据表征与分析应用，构建出自动测评的教育模式，可以更准确地判定学情，有利于实施以目标为导向的智能驱动模式。
因此，基于AI代入的高职专创融合教育，促使课程知识拥有了操控便捷的加工技术和高频互动的生产平台，将延展“边缘地带”，重构课程知识的裁定标准，推动“知识赋权”，优化课程建构中的权力配置，引导“技术增能”，进一步改善课程教学的情景体验〔3〕。

三、基于AI代入的高职专创融合教育意义

AI作为外源性技术手段，其引领的不是高职教育的价值革命，是通过对高职教育的优化，革新教育模式、手段、理念及教育体系。AI教育的介入将为构建超链接化、情景化、多维化的教育体系提供重要助力，同时延伸出诸如全域教育、跨界教育、终身教育等的全新教育形式，成为完善教育体系的重要推手〔4〕〔5〕。

    (一)形成多融合、无边界、广深度的教育体系

要想培养出具备创新创业素质的高水平人才，就要求高职教育具备“产—学—研”的链条式教学条件。AI能够深度嵌入科技创新、人才培养及产业转化中，能够通过以数据集合或者知识单元的形式，将社会、企业和高职院校等多元教育主体实现教学场景的无缝连接，形成融合化教育。物联网、大数据等技术的应用打破了时域、空域及设备的限制，让学生可以突破校园中有形和无形的屏障，实现场域同构的无边界教育。在这种模式下，学生可通过互联网、慕课等形式，实现跨越地理局限、云端一体、实时互动的全球课堂，可以随时随地获取来自不同地域的优质教学资源。学生也可通过智能终端，科学系统地梳理、复习，将碎片化的学习高效整合到知识图谱中，实现泛在学习。进而最终实现将多元教育主体以数据集(Dataset)或知识单元的形态融汇入同类教学场景，打通正式学习和非正式学习的边界，实现多类型、多层次人才同质性培养。

    (二)凸显协同育人的教育体系

教师可以通过AI实现精准化学情诊断、个性化针对辅导、定制化内容推送等功能，对每一名学生进行画像，有教有类，为对学生进行精准帮扶、因材施教提供了可能。在教育中应用AI技术，将会引领一场以学习者为中心的教学内容变革。这种教学模式将通过计算机、网络移动设备和软件工具和策略，提供多维的学习空间，促使学校、家庭和社会密切结合在一起。家长通过Online/Offline一体、多种方式并行的方法，可以精准把控学生的情感状态、学习情况，针对性参与学生的心理建设以及三观构建；学生成长过程除学校以外的第二课堂—社会，也是其成才的重要教育平台和成长环境，为了更好提高学生的社会认知，促进学生成长，可以在学生社会实践学习的多个环节连接AI智能系统，从创造性、批判性等复杂思维方式的养成、共情与人际交互等复杂人类情绪能力的提升、自我精神世界的构建等多个维度，评判学生培养质量的最终成效，实现从“原子赋能”向“比特传播”的变革〔3〕，使三位一体教学实现真正的协同。
 

   (三)有利于实现终身学习的教育体系

“终身学习”的观念现已成为一种国际趋势。高职专创融合教育所培养的人才必须要具备强大的信息素养以实现终身学习。AI教育的介入将促使自身教育的数字化与社会的数字化相结合，打造一个数字化、智能化的开放性大学，这将成为终身教育、在线教育的平台以及灵活教育、对外合作的平台，成为终身学习的重要力量和技能社会的有力支撑〔8〕。这种教育模式将促使继续教育贴近高等教育中心，促使高校通过对运行模式、组织架构、师资队伍进行革命性变革，与传统的学科教育进行深度黏合，最终实现高度共享和融合，形成一体化学历教育资源，推动更加全面的行业联动与产业协作的教育局面，助推产教融合。

参考文献：

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〔3〕余宏亮.数字时代的知识变革与课程更新〔J〕.课程·教材·教法，2017，37(2)：16-23.
〔4〕刘宁，夏克俭.人工智能给高等教育带来哪些改变〔J〕.高教探索，2018，(6)：22-25.
〔5〕赵渊.人工智能时代的高等教育抉择：方向、策略与路径〔J〕.社会科学战线，2019(10)：234-241.
〔6〕陈凯泉，沙俊宏，何瑶，王晓芳.人工智能2.0重塑学习的技术路径与实践探索——兼论智能教学系统的功能升级〔J〕.远程教育杂志，2017，35(5)：40-53.

〔7〕PengYX，ZhuWW，ZhaoY，etal.Crossmedia Analysisand Reasoning：AdvancesandDirection〔J〕.Frontiers ofInformationTechnology&ElectronicEngineering，2017，18(1)：44-57.
〔8〕谢盼.面向终身学习教育的智能学习平台的设计与实现〔J〕.吉林广播电视大学学报，2020，(12)：61-63.