人工智能技术飞速发展延伸着人类能力的边界，同时给高等教育带来了机遇和挑战。例如，生成式人工智能使学习场域不再局限于大学课堂，学生可以随时随地通过问答互动方式进行探索式学习，学习方式变得更加灵活；在教学资源开发方面，大语言模型以其强大的知识储备和计算能力打破地区和专业限制，为大学生提供符合其需要的个性化学习资源；不仅如此，它还可以帮助教师进行教学设计、作业批改等基础性工作，代替教师完成许多教学任务。VR（虚拟现实）、AR（增强现实）等技术在大学教学中的应用，打破了虚拟学习空间和物理教学空间的边界，使学生能够身临其境地把握和探索已知和未知的文化科技领域，既不受时空限制又保证了学习的主动性。交互式白板、智能课桌、智能教学助手等智能教学设备使得教学更加高效和个性化，对于提高教学效率和水平有着重要意义。本文分析人工智能时代高等教育教学和学习方式的变革，探讨人工智能技术促进高等教育创新发展的新空间和可能性，助力大学更好地把握机遇、迎接挑战，实现高质量创新发展。
生成式人工智能成为大学生重要的学习工具
2023年，ChatGPT的广泛应用成为高等教育领域最热门的话题之一。ChatGPT基于强大的内部算法，能够支持并实现信息检索以及文本、图片、诗词生成等多项功能，为科技界、教育界和社会舆论所广泛关注。随着时间的推移与算法的发展，联合学习和机器学习等新的人工智能模型得到不断开发，并在工业、教育、医疗等产业行业场景中被广泛采用。以ChatGPT为代表的大语言模型等人工智能技术正在重构学习场景、学习方式、学习风格等，使大学生学习更具多样性、更加个性化，并成为大学生学习的重要工具。
从学习地点看，生成式人工智能使大学生的学习场域变得更加多样化。在课堂之外，大学生基于自己的学习时间与学习习惯几乎可以随时随地进行知识学习和能力训练。生成式人工智能技术不仅支持校内学习也支持校外学习，不仅支持正式学习也支持非正式学习，使学习边界越来越模糊，学习环境更加智慧多元，学习的空间限制将得到极大的突破，大学生将真正成为学习的主人。
从学习指导看，生成式人工智能技术能够给予大学生极具针对性的学习指导，提升他们的学习体验。大语言模型等生成式人工智能可以根据大学生的学习需求，即时生成他们所需要的文本、视频、故事、代码等产品，不仅有助于解决学习困惑，还为学生提供了与传统学习不一样的渠道，使他们在学习过程中获得了与过去完全不同的学习体验。除了支持知识学习，生成式人工智能还能为大学生提供学科专业及相关前沿领域的知识动态和潜在研究方向指导。
从学习评估看，生成式人工智能可以实时分析大学生的学习进度和认知能力发展程度，并为他们提供即时反馈和相关建议。这种个性化动态评估有助于大学生及时调整学习策略，提高学习效率和质量。在测验反馈方面，基于机器算法的人工智能技术能够对大学生的作业及测验进行即时反馈和定期数据分析汇总，包括拼写检查、作业校对等，使他们能及时、准确、快速地了解自己某个阶段的学习状态与学习效果。在学习内容完成之后，基于生成式人工智能的教学平台能够根据大学生的学习习惯及学习偏好对他们的学习作出更准确与个性化的评价，包括准确识别学习风格、强项和弱项，并据此为他们提供更适切的学习资源与辅导。
虚拟教学空间与现实教学空间融合构建教学新生态
随着VR、AR等扩展现实技术的发展，虚拟教学空间和物理教学空间之间的界限逐渐模糊。这种融合不仅提升了教学的灵活性，还能为大学生创造沉浸式学习体验。扩展现实技术可以将日常学习和生活中难以观测的场景展现在大学生面前，并通过视觉、听觉、嗅觉、触觉等多重感官刺激使他们拥有身临其境般的体验。
扩展现实技术带来的空间融合符合经典学习理论对于学习环境的重视。例如，行为主义学习理论认为，学习是一个被动的过程，需要依赖外界的刺激和反馈。认知主义学习理论认为，学习是大学生基于已有的知识，主动获取知识以建构和完善自身知识结构的过程，这个过程需要环境提供支持，以促进知识的同化和吸收。建构主义学习理论认为，学习是一个主动的、建构的过程，教学设计需要考虑学生自身原有经验并提供相应支持，以促进学生建构新的经验知识。经典学习理论无一例外地都强调了环境在学习过程中的重要性，而扩展现实技术通过创设沉浸式的仿真学习环境使大学生身临其境地进行学习，既保证了大学生在学习中的主体地位，又突破了现实环境的限制，提升了学生的学习主动性。
扩展现实技术使学习不受传统的物理时间和空间限制，能够为来自不同学校或地区的大学生创设相同的学习情境，有助于远程合作教学的组织开展，为更好地实现教育公平和跨文化交流带来了可能。且扩展现实技术可以覆盖各学科领域的海量教学资源，并呈现出日常生活中难以创设或无法用肉眼观察到的知识情境，使大学生对抽象的知识有更直观和感性的认识，从而在虚拟现实技术创设的沉浸式环境中自主探索感兴趣的学习内容，实现个性化的学习与发展。不仅如此，扩展现实技术还有助于进一步打破学科专业之间的壁垒，促进跨学科专业学习。对于有转专业或择业意愿和需求的大学生，虚拟现实技术可以对未来的学习和工作场景进行模拟，从而帮助大学生对自己的生涯规划和发展方向有更加清晰具体的认知。
此外，扩展现实技术还有助于大学生开展仿真实验。对于医学、工学、农学等需要在大量实践实验中学习的学科专业，扩展现实技术可以解决实践场地和实验设备数量不足的问题。扩展现实技术不受现实实验场景中反应速率的限制，不仅可以在较短时间内对大学生不同实验方案的结果进行反复重现，还能对他们的实验结果提供个性化指导，从而提高实验效率和质量。扩展现实技术既有助于促进虚拟与现实学习空间的融合，提高大学生学习的主动性，又可以降低实践实训的成本，消解物理空间和时间的限制，为人工智能时代高等教育教学范式变革提供技术保障。
智能化教学设施和方法赋能高质量教学
智能化教学设施为大学生提供了更便捷、更高效的学习环境。智能教学环境具有沉浸式和交互式学习的特点，能够深入传统的教学环境无法触及的知识情境，联通物理教学空间和虚拟学习空间，有效实现人机交互。
教学设施的智能化有助于推动教学方法变革，数据驱动的教学方法有助于强化大学生的主动参与和深入理解。传统的信息化教学主要依靠多媒体及在线教学平台等技术，在教学实践中面临对教师数字化素养要求较高、大学生学习主动性难以调动、利用数据获取大学生学习情况信息不足、评价维度单一等困境。随着信息存储和处理能力的发展，人工智能技术支撑下的智能化教学设施将进一步拓展教师能力边界，为实现教学方法的创新带来新的可能。一方面，人工智能技术能够存储海量的知识信息，可以随意调用且不受其他外界信息的干扰，从而替代教师完成部分简单的重复性工作；另一方面，人工智能技术具有强大的计算能力，面对复杂的教学环境可以突破人脑的思维定式作出理性判断，从而为教师教学赋能。
在教学设计方面，以人工智能技术为基础的教学设施可以根据学科特性和大学生先前的学习基础，为教师提供教学建议，使教学设计更符合每个个体的接受程度。在授课过程中，以人工智能技术为基础的教学设施可以为大学生提供沉浸性、交互性和个性化更强的学习体验。在教学评价方面，智能技术可以实现大学生学习过程信息的可视化和即时反馈。此外，智能技术还可以提高评价的科学性、专业性与客观性，帮助教师更好地落实综合素质评价。智能化教学设施可以为教学全过程赋能，提高教学的质量和效率，促进由知识传授向智能培养的教学目标的转型。
智能化教学资源超越传统教学资源
教学资源的数量和质量对于教育的效果发挥着关键性作用。在人工智能时代，AI技术可以通过内容分析和数据挖掘，从全球各地的教育平台和资源库中收集教学资源，给予大学生类型多样、内容丰富以及智能化的教学资源。通过云计算和跨平台技术，AI系统能够将所有资源整合到统一的平台中，从而打破地域和文化限制，使得大学生和高校教师能够在不同终端随时随地访问和使用全球的优质教育资源。在提升教育资源的智能化与增进各国教育合作的同时，AI系统还能为大学生提供跨文化沟通技巧、国际商务礼仪等方面的知识与培训素材，进一步提升他们的跨文化交流能力和文化包容性。
相较于传统的教学资源，人工智能时代智能化教学资源的交互性优势突出，有助于促进大学生进行更深层次的知识学习与技能运用，还能帮助大学生对他们感兴趣的知识进行多样化探索。例如，ChatGPT能够根据课程内容为大学生匹配大量相关的拓展知识，并鼓励他们在与AI的交互中不断深入思考与探索，从而更加积极自主地参与到学习过程中，激发他们的创新能力。AI系统还可以为高校提供切实可靠的项目管理工具，高效完成大学生的团队组建、任务分配、资源共享等，科学合理地管理和配置教学资源。
除此之外，智能化教学资源的实时性优势明显，可以通过AI技术迅速识别前沿的学术研究或行业动态，并将其纳入教学内容之中，从而实现教学资源的实时更新。具体而言，AI技术可以自动抓取和整理学术研究、行业报告、新闻资讯等各类信息，并进一步对数据进行深度分析，将信息转化为有价值的知识，以确保能够为大学生提供各领域最前沿的知识和信息，增强他们在未来就业市场上的适应能力。相比于内容较为固定、针对性较弱的传统教学资源而言，智能化教学资源所依托的AI技术还可以根据学生的需求和兴趣，及时进行动态调整并实时定制合适的自主学习材料或路径，自动推荐更加精准和有针对性的智能化教学资源。更为重要的是，AI系统可以智能分析大学生的长处、弱点或知识差距，即时提供学习反馈，帮助他们充分了解自身的学习进展，并提供紧随时代发展的自主化、个性化学习支持与指导。
机器人教师（人工智能）与自然人教师相得益彰
随着AI时代的到来，机器人教师能够满足教师多方面的工作需求。从授课角度来看，机器人教师可以成为人类教师的好“助手”，减轻教师日常工作的压力。基于各类算法的机器人教师可辅助人类教师进行基础知识传授、远程作业指导、习题批改、学习档案定制、提供课程方案等事宜，极大地减轻教师的任务量，让教师能够将更多精力放到大学生智能及情感能力发展等更高阶的培养活动中。此外，机器人教师也能够更好地满足学生的学习需求。机器人教师能够根据大学生的兴趣点及学习进度，提供个性化的学习资源与学习服务，解决其知识学习中遇到的问题，促进其高阶知识的建构。机器人教师还能够提供学情分析、学习进度规划、作业反馈、学习风格识别等差异化的学习服务，满足不同大学生的学习需求，提高学习效率。
值得注意的是，在AI时代，人工智能将使人们重新思考教育的真谛。教育不仅仅是知识的传递，更是人格的塑造和批判性思维的培养。高等教育具有专业性和职业倾向性，其培养对象为具有一定知识积累和自我意识较强的青年，因此需要抓住该阶段青年创造性思维较活跃的特点，培养其科学研究和创造能力，以便于他们将来更好地走向社会发展各行业。人工智能技术在高等教育中的应用有其独特的优势，但大学生的社会性和情感性发展不能委托给AI技术和机器人，他们与自然人教师和同侪之间的人际互动是AI技术和机器人所不能替代的。在AI时代，引导大学生了解技术本质，发展他们对技术的批判性思维已经成为未来教师的重要使命。教师需要充分认识到，人工智能技术无法替代人的理性与批判性思维，因此需要努力促进学生批判性思维的发展。如何在海量的知识中进一步发现并深化问题，提出有价值的“真问题”，成为AI时代人才培养的关键任务。
机器人教师可塑性极强，在高等教育中的作用将越来越显著。机器人教师将在高等教育的大多数领域得到运用，而且它们的工作效率和精准性将为人们所称道。机器人教师将与自然人教师共同构成高等教育师资队伍，他们发挥各自的优势，共同助力高等教育适应AI时代变革，共同担负造就时代新人的使命。机器人教师的作用将主要体现在大学生知识和能力发展的支持上，自然人教师将在大学生人格塑造、情感陶冶和意志品质养成等方面发挥不可替代的作用。可见，人工智能技术的便利与人类教师的人文关怀相结合，将成为AI时代教学发展的新趋势。
人工智能促进高等教育公平发展
从教育公平的角度看，人工智能技术的出现与发展能够让高等教育不再受地理和时间限制，它能为有需要接受高等教育的人群提供更为平等的教育机会。人工智能技术降低了获取教育资源的门槛，使得任何人都可以通过互联网接受高质量的教育。在人工智能技术的帮助下，通过教学直播、录播、回放等方式，教师的教学可以摆脱地域限制，使得偏远地区的大学生也能享受各类优质教学资源，促进教育公平。此外，生成式人工智能技术能够大大加强学习互动的质量和效果，帮助偏远地区的大学生进行测验反馈和答疑解惑，提升学习质量。
为适应AI技术在高等教育中应用的发展，一批人工智能+教育研究平台相继设立，通过大数据手段对特殊群体及弱势群体的学业进行技术指导与帮助，以消除数字鸿沟，促进教育公平。同时，随着高等教育普及化的进一步发展，终身学习的理念将越来越深入人心。在AI时代，人工智能技术将深刻影响人类学习的方式。AI提供的灵活和个性化学习方式使得学习不再只是全日制大学生的特权，任何行业、任何角色、任何岗位的个体都可以在方便的时间学习自己需要的知识。AI驱动的在线课程、自适应学习系统、智能导师与多元评价等可以帮助学习者不断更新自己的知识与技能，以适应不断变化的时代需求。在AI时代，基于各类学习平台与技术工具，学习资源的获取变得更加简单。在“知识大爆炸”的时代背景下，知识的更新换代速度更加频繁，而基于人工智能驱动的教育工具能够成为人类的“专业学习”助手，帮助学习者快捷获取海量的、前沿的以及具有针对性的知识。通过AI的大数据技术手段，终身学习理念的实现将成为可能。
人工智能技术与教育道德伦理的冲突得到消解
当前，人工智能的“算法黑箱”可能会使得部分使用者对其持怀疑态度，进而难以与AI教学系统进行深度交互，引发新的教育不公平问题。随着AI技术的不断发展与成熟，人工智能系统进行个性化教学辅助的算法过程将变得更加透明和可解释，使得教师和大学生等使用主体能够理解和评估人工智能系统的决策依据，重新建立起对人工智能的信任。此外，在相关问责机制不断建立健全的基础上，“算法歧视”风险将大大减弱，算法系统的训练数据将更具多样性和代表性，算法的设计也会融合更多富含人文价值的教育因素。因此，随着AI系统的升级和算法技术的提升，人工智能与教育的技术伦理冲突将有所缓解。AI技术将更好地实现高等教育资源的智能化管理和调度，科学合理地为每位大学生定制教学计划和分配教育资源，确保人人都能从AI教学中受益。
从数据隐私安全伦理的角度来看，数据是人工智能教学系统得以顺利运行的重要基础。随着人们数据隐私安全意识的提升和人工智能技术的发展，人工智能将进一步采用加密、脱敏、去标识化等技术手段来加强数据的隐私安全保护，并提供清晰、明确和易于理解的隐私政策和使用说明，以帮助大学生和教师充分了解相关隐私数据的使用。此外，随着数据收集存储、使用加工、传输公开等环节管理要求的不断明确，以及访问控制机制的逐步完善，高校数据管理人员自身的伦理意识也会不断加强。这些都将推动AI系统数据的安全性和隐私性显著提升，能够消解人工智能带来的部分数据隐私安全问题。
从学术伦理的角度来看，随着AI技术在学术研究中的使用逐渐增多，AI系统将不断更新设计，以更加符合学术伦理的需求，并逐步引导大学生在使用过程中自觉遵守学术规范和道德准则、尊重他人的劳动成果和知识产权。同时，AI系统也会更加注重对所提供资源的伦理性审查和评估，以进一步确保学习资源使用符合伦理要求，从源头上避免引发学术伦理冲突。此外，高校教师也需要进行正确引导，如按需分配学习任务，在评估规则中纳入相关指标，以及向大学生充分说明过度依赖AI技术导致的不良后果等，从而指导学生更加负责任地使用AI技术，进一步消解人工智能与学术伦理之间的冲突。
[本文为国家社会科学基金教育学国家重大项目“中国特色高校评价体系的内涵与建构研究”（VIA230008）的研究成果]（作者别敦荣 郭一蓉，单位：厦门大学）来源：《中国高等教育》2024年第3/4期
