人工智能视域下课程建设机制研究

李佳欣，周玲

（华东理工大学，上海 200237）

人工智能、云计算和机器学习等前沿科技不断取得突破性成就，新一轮科技革命和产业革命如火如荼进行，为世界变革带来了重大影响。以人工智能为基础的相关技术颠覆着原有的教育模式，对创新教育体验，破解教育中的矛盾提供了诸多动力，不断发挥着“教育优质内容资源的共享连通器”、“教育服务规模的杠杆倍增器”和“智能精准助学放大镜”等加持功能[1]。与此同时，技术赋能也带来了算法偏见与信息茧房等潜在问题，如何破解技术带来的不良影响，最大程度地发挥技术对人才培养的作用值得探索。

对于人工智能相关技术对教育带来的影响这一议题，学者们从不同角度进行了研究。一类从较为宏观的视角出发说明人工智能时代或人工智能技术对教育的整体影响。如李世瑾等从4种技术带来的教育中的风险出发，对风险形态的内生机理进行了审思，在此基础上提出了应对智能教育风险的关键出路[2]。周玲等从人工智能时代人类共同面临的机遇与挑战出发，分析应对人工智能时代的战略举措，分析了高等教育的使命和意义,从教育目标、教育内容、教育方式等层面提出培养适应人工智能时代发展需要人才的举措[3]。一类关注不同学科领域中人工智能对其产生的影响，集中于思政教育、创新创业教育、劳动教育等领域。如陈清等认为人工智能作为一种高校思想政治教育的实践背景与技术工具，为高校思想政治教育的对象分类、空间拓展、话语表达等方面的质量提升提供了强大的技术支撑，但也有一定的技术局限和操作难题等亟待解决，鉴于此，从价值理性、技术监管和育人队伍建设几方面提出了应对举措[4]。李波等分析了高校创新创业教育的新要求，讨论了人工智能、新工科与创新创业教育目标三者之间的关系,探讨了新背景下开展计算机类本科专业创新创业教育的新途径[5]。另一类从教育治理、教育评价、课程改革、教师培养等具体角度分析人工智能时代对教育的深刻影响。如赵磊磊明晰了人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑，提出了管理忽视多方协同、缺乏相对统一的数据质量标准等现实挑战，在此基础上进行了对策研究[6]。胡钦太等在人工智能技术和教学评价的基础上构建了五大评价关键技术，并进行了实践应用方面的阐述，总结出人工智能在教学评价方面的优势所在[7]。由此可见，关于人工智能对教育的影响这一议题，大多数学者以辩证的态度去看待，在宏观与微观方面都有不同方向的探索。在具体方向上，课程体系作为对学生影响最直接也最为核心的要素，得到的关注并不多。研究拟在人工智能视域下，观察高校的课程体系发生了怎样的变革？在变革中是否存在一些不利因素？哪些方面是我们需要坚守的教育本真，哪些方面又是我们需要发挥人工智能技术优势进行改革的呢？

（一）更高的课程目标

在课程体系的变革中，首当其冲的就是目标的改变。目标作为实践的领航员与指南针，是人才培养最重要的指向标。在人工智能时代下，信息素养、数字素养和人工智能素养等均被认为是学生所需的核心素养，分析和运用海量数据的能力成为当代学生的必备技能。2021年，联合国教科文组织出版的《人工智能与教育：政策制定者指南》强调，各国若想要确保人工智能不会加剧现有的不平等，就必须确保每位公民有机会提升人工智能素养，说明获得、使用和评估人工智能的能力被重视[8]。在工程教育领域更是如此，范惠明在结合中国工程教育专业认证标准、IEA《华盛顿协议》（2009）毕业生要求和专业能力等基础上，提出使用现代工具，人工智能技术等专业技术标准[9]。钟登华在新工科建设的背景下，基于国际标准和我国重大战略需求及发展实际，把数字素养作为当代人才的必备特征[10]。人工智能技术应用能力等核心素养得到关注。此外，当下人才培养所强调的创新意识与实践能力等也离不开人工智能技术的支持。人工智能技术所创设的VR、AR、MR等技术在教学过程中的应用，能够对学生的学习体验带来更为直观的影响，为学生对复杂问题的解决有更深入的理解。如采矿工程作为一门实践性极强的专业，因实践过程中的深入矿井环节带有一定危险性，学生很难在学习过程中接触到采矿实践，而VR技术的智能性、沉浸性和交互性，使教师能够通过VR漫游课堂和VR互动课堂使学生获得身临其境之感，在提升学生兴趣的同时提高课程的实践性和创新性[11]。

（二）无边界的课程内容

近百年来，人类已经进入“知识爆炸”的时代，知识无边界且更新速度极快。各个专业的知识体系变得愈加庞大，学生在大学四年内学习到完整的知识体系也已变得有难度。随着时代的进步与社会的发展，新的问题不断被催生，原有的经验不断被颠覆，以往解决问题的方法也可能不再适用，学科之间的交叉融合程度不断加深。在此背景下，对任何专业的学生来说，通过大数据等应用进行资料的查找必不可少，在专业课程体系中都已多多少少带有使学生接触到“人工智能”相关的课程内容。除此之外，人工智能时代对各类教学内容的整合作用极强，学生可以自由搜索到自己想要接触到的课程内容。互联网提供了多样化的优质资源，使规模化与个性教育成为可能。课程内容的丰富性使学生在庞大的知识体量面前可能变得无所适从，但人工智能技术能够使学生看到自身的知识盲区，避免重复低效的学习，也能一定程度减小学生的课业负担。

（三）智能化的课程实施方式

在人工智能的帮助下，课程框架的设计能更符合学生发展需求，为学生提供更科学、个性化的指导。首先是教学智能环境的构建。教师可借助人工智能技术的应用场景较多，如搭建拟真化教学环境激发学生的学习兴趣，增强学生的学习积极性和投入度，尤其在2021元宇宙的元年的到来，沉浸式交互体验学习也将发展到一个新的高峰[12]。其次是教学方式的实施。能实现学生个性发展的自适应学习也能在技术的支撑下得到较好的开展。人工智能相关技术能根据学生自身情况的评估为学生推荐知识内容和学习计划，也能根据学习者行为的记录去及时动态更新计划，使教师看到学生学习的困难所在，通过对学生知识掌握数据进行分析，有助于教师及时进行教学内容与进度的调整，在课程教学过程中有所侧重，实现真正的个性化教学与因材施教。

（四）专业化的课程评价方式

在课程评价方面，有人工智能技术的支撑能有效突破传统课程评价的局限，在不使教师增负太多的同时使评估真正做到过程性、动态性、科学性与多元性，实现形成性评价和总结性评价的结合。一方面，由人工智能等技术创建的新型教室，可以对学生的课堂行为等数据进行实时记录，使学生在课程上的每一项操作留痕，进行课堂表现的全程监测，这种方式所产生的结构化与非结构化数据有助于教师对学生学习程度进行及时检测，并能关注到每一位学生，使评价可以获得的信息更加全面，实现评估的过程性与形成性[13]。另一方面，对一些平时很难衡量的操作技能，可以通过虚拟现实等功能判断学生的技能掌握程度。如对于一些学生必须掌握的高危险性实验，VR就提供了一条较好的途径，促进了评价的全面化。总体而言，以人工智能为主导的课程评价有助于使评价结果在省力的同时更加具有合理性与去人性化，使评价结果更加客观合理。

人工智能技术带来的碎片化学习和在线学习，一定程度拓宽了学习的时间和空间，为课程体系改革带来了较大的便利性。但在具体的实践层面仍存在技术和课程改革的简单相加，技术奴役人的现象等[14]。课程与技术结合也时有表现出表面化与形式化，在课程目标、课程内容、课程实施和课程评价方面均有一些不良影响。

（一）课程目标：学生思维能力减弱

人工智能衍生产品的广泛使用也会致使人们的主动思考能力得以减弱。对课程目标达成度来说也是如此。教师可能固化使用人工智能技术，学生可能会被技术“奴役”起来，技术的直观展现使得学生在知识的接受过程中缺乏了沉心思考的过程，以培养学生高阶能力为课程目标的实践可能无法起作用。随着网络科技的发展，几乎任何难题都能通过网络搜索得以解决，加之大学生自身的特性，在其自制水平没有那么高的情况下更是失去了独立思考的能力，这种“拿来主义”式的知识获得模式使得在课程目标的达成上可能会出现一些问题。

（二）课程内容：缄默知识的消失与信息茧房的陷入

人工智能是依靠知识库和逻辑规则进行知识生产的，而知识库的构建方法主要有自上而下的符号主义进路和自下而上的联结主义进路2种。符号只能进行能用文字、符号和图表等表达的知识的构建，对知识的隐性表征无疑是无能为力的。联结主义距离打破显性知识与隐性知识的藩篱这一目标也差距甚远[15]。且在大学自主学习的场域中，学生更易忽视缄默知识，难以接触到知识背后的深层意蕴。人工智能为基础的课程形式展现着过多的碎片化知识，学生平时的知识获得习惯加剧了这种“碎片化”。这样的课程内容能够以较高的效率传递知识，但其传递的知识仅让学生进入了“知道”这一认知层面，对于真正理解知识和对知识融会贯通的使用还差很远。在当下的社会中，教师的言传身教必不可少，课程思政作为课堂的重要组成部分对学生的成长意义重大。但通过冰冷的机器能传达给学生的仅是直观的知识，其中缄默知识的消失值得被注意。知识的传授固然重要，但机器无法代替教师来传递理想信念、道德准则等潜在内容，教师教育永远是培养人才的根本所在。对于学习平台推送的内容本身来看，学生偏向于打开自己感兴趣的内容，加之平台的精准推送，如果沉迷于智能推荐，学生困于“信息茧房”变得寻常，学生获取学习内容的广博性也会有所损害。在教育内容密度更大的情况下，学习者感到无所适从也更为常见。人工智能产品质量参差不齐，且其内在的算法犹如未知的“黑箱”，据其推荐的课程学习内容是良境或困境尚无可知，对其背后的机制用户知之甚少，加之现如今在人工智能的教育应用层面，我国还没有系统的法律进行规约，有些产品可能出于利益考虑会违背教育的初心[16]。

（三）课程实施：技术主导缺乏深刻性

以技术主导的课堂对于知识获得的“深刻性”有影响。教师对于教学技术的过度使用或依赖一定程度影响课堂的生动性，学生对课程内容的理解也可能会大打折扣。在曾经接触到的一堂通识选修课“朋友圈与互联网”中，教师在课堂上向学生播放名师的教学视频，结束一段学习后向学生布置网络上的题目让学生解答。对一名文科专业的学生来说，这样的教学形式使学生能够理解到的知识非常少，其中更是缺乏教师对学生课堂中的指导，看似使用了先进技术，但学生实际的收获大打折扣，没有教师直接讲授来的直观。一些学校对把智能技术的使用作为硬性指标进行规定，要求教师课堂教学要有智能技术的使用，但只有教师不被技术所奴役，当技术的主人，才能在课堂的深刻性与趣味性上有实质性提升。

（四）课程评价：人本主义的消失

人是教育的主体，过度依赖于技术的课程评价使学生被过度量化，缺乏人本主义。人工智能在当下的发展再快和再精准，其本质也是机器，以固定的思维进行评价，面对真实情景的课堂环境，技术是否能够准确的分析学生学习行为还有待考量。不难发现，过于依赖于技术的评价使学生变成一组组固定模式的数据，对于“人”的属性一定程度被忽略。对每个人来说，评价应该是有所差异性的，不能过度追求数据层面人的成长，以技术为主导，仅靠冰冷的“数字痕迹”的课程评价模式不应是其全貌。过度依赖于技术的课程评价会使师生关系变得更加淡漠。机器确实是精细化评价不可缺失的工具，但若过度强调技术的作用，易使教师缺乏对课程的主观能动性，过于依赖人工智能对学习者评价的反馈机制，使教育缺乏主动性[17]。不可否认，人工智能全方位进行数据收集对学生隐私也有一定侵害，学生感到一举一动都被监视，处理不当可能会使学生感到无处遁形，不利于学生的成长和发展[18]。

人们在利用人工智能技术服务课程改革的同时，技术也在不断的“反客为主”。新技术的使用和生成无疑对课程内容的广博度、课程实施的丰富性和课程评价的科学性有一定推动作用，但对技术的过度依赖可能会使教育变成流水线上的产品，失去教育的初衷，造成课程目标达成度不高，学生思考能力欠缺、缄默知识与隐性知识的消失、教育缺乏深刻性和评价欠缺人文主义等情况出现。如何使人工智能扮演好服务者的角色，让技术融入教育，而不是变成教育的控制者，需要建立统筹保障机制、技术支持机制和协同共生机制来接受人工智能为课程带来的变化，也要有一定教育本真的回归（如图1所示）。

图1 人工智能视域下课程建设机制研究

（一）统筹保障机制：政府全局把控

科学系统的顶层设计对技术与教育的高质量融合必不可少，从发达国家的经验来看亦是如此。在美国教育人工智能的顶层设计上，政府起着统筹规划的作用，既有在宏观层面整体规划中的教育人工智能战略为其发展奠定基本方向，又有专门的教育技术专项规划关注如何使用技术助力人才的培养，在教育人工智能基础设施建设中也起着较大的推动作用[19]。在课程改革中，人工智能的应用也是如此。在整体规划上，人工智能的教育应用应得到长期持续性的关注，并逐渐具体到如课程改革等微观层面，为其提供具体的发展方向。在安全保障上，制定一定的标准和规范，加大对人工智能产业和产品的规约，增加技术问责机制，让数据背后的“黑箱”更加透明化、严谨化和科学化，避免各类良莠不齐的智能产品流入到学生的实际课程教学中，对学生产生不良影响。对于学生隐私的保护也需得以关注，避免在伦理层面出现问题。在重点突破上，政府应加大资金投入，对关键技术进行战略攻关，探索人工智能与教育融合的更多可能。可以通过项目的开放与资金的奖励等方式使更多研究倾向于人工智能的教育科学化应用，对人工智能专业人才的培养也需统筹规划，确保我国在第四次科技革命的浪潮中保持优势。在统筹协调上，处理好政府、企业、社会、高校以及研究机构等多方主体的关系，使切实有用的人工智能产品进入到课程教学中，实现教师减负不减质，学生增知更多元的教学环境，实现多方共赢。

（二）技术支持机制：引领课程变革

人工智能技术对课程改革大有裨益，无论是更高课程目标的实现，还是广博的课程内容和多样化的教学方法，在一定程度都对人才培养提供了借鉴作用，在诸多方面引领着课程变革。但技术也有其脆弱性，在应用的过程中稍加不慎出现算法不适合或者数据的问题都会产生反向效果，当下的“弱人工智能模式”使得其在教育中的应用有较大的局限，故需更强大的技术支持机制使技术走向“强人工智能模式”，探索在课程改革中的其它可能。

在课程目标的达成方面，应充分发挥技术的优势，为学生高阶能力的培养提供技术支持，如通过把真实的项目模拟化，切实地从浅到深开发学生的系统性思维能力。另一层面潜移默化通过技术对学生进行人工智能素养的培养，使学生通过新媒体推送等渠道对数字素养、信息素养有一定涉猎。在课程内容的供给方面，一是通过技术的发展使得联结主义进路这一知识库构建方法能使隐性知识与缄默知识以成递进的方式传递给学生，虽然在弱人工智能的时代下非常难，但仍是技术发展的一大方向。二是打造学习的“良境”，改变精准化推荐使学生陷入知识茧房的困境，更多使学生看到自身的知识盲区，以更加生动多样的形式展现复杂化的课程内容。

在课程实施的策略方面，一是继续探索智能化教学环境的生成，发挥高科技企业的优势，在元宇宙的影响下创新对学生更具吸引力的智能化教学环境。二是继续发挥此背景下自适应学习的优势，创设多样化但适当结合的课程教学方法。

在课程评价的方式方面，对于学生课堂数据的采集变得更加自动与智能，一定程度解放了教师。但应对数据采集的限度进行限制，如对学生课堂具体情况进行隐私化情感处理，因人工智能机器缺乏情感认知，缺乏必备的推理思考能力，可能较难做到，故需技术的进一步发展。但从简单层面来看，学生课堂使用智能答题设备产生的数据等能较好的为学生的表现留痕，提供相应的数据支持，与教师评价一起构成更科学化、合理化的评价结果。人工智能技术若能更进一步发展，适当发挥其在教育中的作用，无疑对人才培养将发挥更大的作用。

（三）协同共生机制：回归教育本真

人工智能与人类智慧需要协同共生。无论技术发展到何种程度，作为以“人”为本的教育离不开人的作用，传统教育模式的一些内容仍然不可替代，要摆脱人受技术奴役的局面，回归教育本真。在课程内容的选择上，要为学生提供“知其然，知其所以然”的知识，不能仅仅停留在浅层认知发展中“知道”的层面，在教师的指导和技术的支持下为学生选择有深度、易理解的课程内容。面对碎片化知识对学生认知发展的不良影响，应把碎片化知识在教师的指导下构成一个完整的知识框架，加深学生对知识的理解。在课程方式的选择上，教师的启蒙作用不可或缺。通过“人-人”交互式学习有助于学生在教师指导下获得对知识的深度解读，明白知识的本真。教师言传身教的过程也是课程思政实施的过程，人机协同共生，教师与技术配合良好的课程实施方式对于学生的成长才是不可或缺的。应限制教师课堂中使用技术的时间比例，确保缄默知识的传递,确保突出重点、教深教透，通过“少而精”的教学使学生“博而通”。在课程评价方面，避免将学生过度的“数据化”“物化”，对学生课堂行为进行全程实时监测是否可行值得商榷，如若进行全程的监测，那么反馈给教师数据应合理呈现，对学生的隐私进行保护。教师作为教学过程的参与者与重要主体，对学生的课堂表现有大概性的了解，教师在数据的支持下产生的主观评价也必不可少。人工智能为课程建设带来了很多便利，但同时教育有很大一部分需要回归“本真”，不能变成技术的附庸。

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