現階段，高校學生學習需求呈現出多元化以及個性化的特點，傳統教學方式很難全面顧及個體差異。然而人工智能擁有數據處理、智能分析以及個性化服務的能力，這為高校教學的優化提供了技術方面的支持。教育信息化政策持續推進，也為人工智能在高校教學中的應用營造了良好的環境，促使高校教學朝着更高效、更精準以及更個性化的方向邁進，成為高校提升教學質量和人才培養質量的關鍵途徑。

  數據驅動，精準施教

  在高校教學過程中，如果脫離了數據的有力支撐，教師就很難精準地掌握學生的學習狀態以及需求差異，如此一來，教學內容與方法往往會缺乏針對性，難以達成教學效果的最大化。以數據作為基礎來開展教學活動，教師可清晰地掌握學生的知識薄弱之處、學習進度以及能力層次。

  高校可與技術開發企業攜手合作，構建起一個能覆蓋整個教學流程的大數據分析&&。&&可整合學生課堂互動情況、作業完成情況、考試成績、學習時長等方面的各類數據信息，教師在學期初、學期中期以及學期結束這三個關鍵時間點，借助該&&對所教授課程學生的學習數據展開系統分析，識別出學生在知識掌握方面的共同問題以及個人的差異之處。例如，對於某一門計算機課程，教師經過數據分析發現多數學生在編程邏輯模塊存在理解上的問題，並且有部分學生的學習進度落後，在這種情況下，教師可調整後續的教學計劃，增加編程邏輯模塊案例講解課時的數量，同時為學習進度滯後的學生制定個性化的課後輔導方案。

  智能賦能，個性學習

  借助人工智能技術給學生提供個性化學習支持，可使學生依據自身狀況自主安排學習，充分發揮主觀能動性，提高學習效率與效果。

  高校可引入智能學習系統，組織教師依據課程教學大綱以及知識點體系，在該系統內部構建完備的課程資源庫，其中涉及教學視頻、課件、習題、案例分析等內容，並且對這些資源進行分層分類標注。當學生使用智能學習系統時，系統會借助前期的入學測試以及日常學習數據採集，探究學生的學習基礎和能力水平，為學生自動生成個性化的學習路徑。舉例來説，對於數學基礎較為薄弱的學生，系統會優先推送關於基礎知識點的教學視頻以及簡單習題，以此協助學生鞏固基礎。而對於數學能力較強的學生，系統會推送進階知識點以及難度較高的習題，以滿足學生的學習需求。

  技術融合，課堂革新

  隨着教育信息化不斷向前推進，以往那種主要依靠教師講授的課堂模式已然難以契合大數據時代學生對於互動性和參與性的學習需求，如果不借助技術融合來推動課堂革新，容易導致課堂氛圍沉悶，對教學質量産生影響。將人工智能技術和課堂教學進行深度融合，可以創新教學形式，提高課堂互動，激發學生的學習興趣。

  高校要通過理論講解、案例演示、實踐操作等多種培訓形式，幫助教師快速掌握智慧教學所需的技術技能，提升教師的信息技術素養，以便教師能夠更好地借助智能互動教學&&開展各式各樣的教學活動。比如，教師能夠在課堂中利用智能教學&&實時發起隨堂測試，學生使用手機、平板或者電腦完成測試後，&&會馬上統計答題數據，教師依據這些數據反饋，及時知曉學生對知識點的掌握狀況，針對錯誤率較高的題目進行重點講解。再如，教師能夠在課堂中利用智能教學平板開展搶答活動，活躍課堂氛圍的同時還能實時收集學生的學情數據，及時調整課堂教學節奏。

  動態評價，持續優化

  傳統高校教學評價大多將期末考試成績作為主要依據，這樣的靜態評價模式難以全面呈現學生在整個學習進程中的表現以及進步情況，也很難及時對教學改進給出有效的反饋。對此，可借助人工智能技術構建動態評價體系，可以實時追蹤學生的學習過程，全面評估學生的學習效果，同時給教師的教學改進提供依據，達成教學的持續優化。

  高校可借助大數據和人工智能技術來構建教學動態評價系統，這個系統可依據學習過程、知識掌握、能力提升這三個方面來設定評價指標。以學習過程為例，系統會通過記錄學生的課堂出勤狀況、參與互動的具體次數以及課後作業的完成情況等數據來實時評價；在知識掌握方面，系統會結合學生的隨堂測試成績、單元測驗成績以及期末考試成績進行綜合分析；在能力提升方面，系統會通過學生的項目實踐成果以及小組合作表現等數據來進行評價。教師可利用該系統隨時查看學生的動態評價結果，知曉學生在學習過程中的優勢與不足之處，依據評價結果對教學方法和教學內容做出調整。

  在大數據時代，人工智能在高校教學中的應用，乃是推動高校教學模式實現革新以及提升人才培養質量的關鍵措施，它借助數據驅動達成精準施教，依靠智能技術滿足學生的個性學習需求，憑藉技術融合推動課堂革新，依靠動態評價促進教學優化，為高校教學發展注入全新活力。未來，隨着人工智能技術不斷發展、教育需求不斷升級，人工智能在高校教學中的應用會變得日益深入，不斷拓展應用場景，在數據安全、技術適配、教育公平等方面持續完善，推動高校教學朝着更智能、更高效、更具針對性的新階段邁進。（作者：彭馨，桂林師範學院）