定制化教學視角下智能時代高職通識教育新路徑

宮斐 莫少林

【摘 要】本文闡述以人工智能技術為代表的產業變革，已經從對生產和生活領域的影響擴展到對教育的改革，提出應將生產領域中的定制概念引入教育領域，并以學生學情和個性特點為定制依據，對智能時代背景下通識教育的新課程—— 人工智能素養課程開展教學改革，開發課程模塊，探索“智能+”時代的教育新路徑。

【關鍵詞】定制化教學 人工智能 個性化 創業能力

【中圖分類號】G ?【文獻標識碼】A

【文章編號】0450-9889（2021）15-0051-03

智能時代，人工智能正逐漸改變社會的各個領域，影響幾乎所有人類的工作模式和生活方式，也深刻影響了教育模式，給教育帶來新的工具和視角。本文從定制化教學視角，以人工智能素養課程為例，探討“智能+”時代高職通識教育教學的新路徑。

一、定制化教學理論的發展

（一）定制化教學的起源與發展

定制化教育起源于1896年凱勒個人化教學系統。隨后，道爾頓制、文納特卡制也對個人定制化教學進行了探索與嘗試，但由于受制于社會發展，教學資源獲得、教學方法以及教學監控手段單一，都沒有獲得良好的教學效果。因此，也沒有獲得推廣。但是，以學生為中心的定制化的教育理念卻沿襲至今，德國的雙元教育、行動導向教學法等都是其表現。以人工智能為代表的數字經濟時代，教學資源極大豐富、教學手段多樣化、教學環境智能化，成為定制化教學改革與實施的新契機。

（二）定制化教學概念及其背景

智能時代，技術更迭速度加快，單一的專業技能在未來很可能被機器人所取代，重視學生多元發展和“以生為本”的創新能力培訓的教育模式被提上議程。定制化教學正是在教育低成本和高質量追求的背景下產生的，即學校用相對穩定的規模教學以適應學生的多元個性。同時滿足社會不同行業對人才的定制化需求。從目前的研究現狀看，有從學科專業角度，以“訂單班”的模式構建以企業為客戶的訂單教育;有從專業群的角度，對專業群的不同專業進行定制化教育。無論何種形式的定制，以學生為定制主體、以社會崗位需求為定制目標的核心不變。因此，定制化教育主要指的是將學校、教師、學生以及環境等融為一體的模式，在相關思想理論知識的指引下，采取整體優化的觀點，最大限度地整合學校相關優勢資源，并結合現代高科技的指引，按照社會、企業和學生的實際需要，用最少的投入獲取高額報酬的一種新型教育模式。定制化教育可以將相似的或相同的教學內容歸并處理，建立模塊化和共享型的教學體系，并在此基礎上，依據學生個性特點和市場需求情況，進行定制化教學。

二、定制化教學的適用范圍和原則

（一）學習群體規?；?/p>

學習群體的規模是開展定制的核心。開展定制的本質是充分尊重學生的學情和個性特點，以培養學生的多元能力和個性能力。定制教學不是“一對一”的定制教學，而是歸類教學，對一類群體的定制。這就意味著學生規模越大，數量越多，群體的差異化越明顯，學情特征聚類越突出，才有可能針對這類學生的特點定制課程。因此，專業技能課無論從教學目標還是學生的專業背景都具有高度的一致性。然而，教學中公共基礎課面向全校學生，服務于多個不同的專業，面對不同專業不同學生的具體需求，此類課程更適合開展定制化教學。

（二）培養方式標準化與個性化有機結合

個體之間是存在差異的，不同的學習個體在興趣、智能、性格、傾向和價值取向等諸多方面的表現均不同。定制化教學既要保證教學目標的實現，完成課程的規定要求，又要充分尊重個體差異，實現個性發展。因此，必須實現標準化與個性化的有機結合。定制化教學并不是要摒棄原有的標準化的教學模式，而是在原有標準化教學的基礎上，融入個性化的內容，使其成為標準化的有益補充，也可以理解為標準下的定制。定制化教學將在教學內容、教學資源、教學方法等方面充分兼顧標準與個性的統一。

（三）教學設計模塊化

模塊化設計是指在一個設計過程中，每一個模塊對應一項功能。定制化教學也需先行設計教學模塊，每個模塊均有要實現的一種或幾種知識目標、能力目標以及素質目標。同時，教學模塊又可以進行組合。定制化的教學過程被分解為兩個階段，第一階段是標準化模塊設計，是這門課必要的教學目標;第二階段是依據學生學情和需求進行具體模塊的組裝。學生的個性差異和不同的培養目標將在第二個階段體現。

三、人工智能素養課程定位

（一）人工智能素養課程的時代必要性

人工智能的快速發展，給教育帶來新的挑戰和機遇。一方面，人工智能改變了社會的人才需求結構，人工智能與各個行業快速融合，社會對既懂行業知識又了解人工智能產品的新型人才需求增大。這種“AI+專業”的復合型人才將主導未來社會，為社會發展培養合格人才的教育正面臨教育認知范式變革。另一方面，人工智能技術為教育帶來了新技術、新工具和新方法，教育模式和教育手段面臨革新。顯而易見，人工智能素養將成為未來學生競爭力的重要體現。

人工智能素養課程有其時代必要性，但也呈現出不同于傳統的公共基礎課程。一方面，人工智能素養需要一定的編程基礎和數理基礎，學情不同，“如何教”成為關鍵;另一方面，人工智能與不同行業領域融合方式和程度差異較大，面對不同學科背景的學生，“如何引發學生興趣，增強適應性”成為另一個關鍵問題。因此，人工智能素養課程，不僅僅是人工智能知識和技能的普及，更是“AI+學科”的應用問題，學科交叉的特點明顯，需要既懂AI知識和原理又懂專業知識的綜合型教師，這類教師目前嚴重短缺。如何解決師資問題，如何科學合理地設置適合各個專業的教學內容，成為人工素養課程開發需解決的核心問題，新的教學模式和改革路徑呼之欲出。

（二）人工智能素養課程定制化教學的可行性

人工智能和互聯網技術支持下的定制化教學，能夠根據社會發展的需要及未來社會發展的趨勢，針對學生的個人潛能和自我價值取向，定制化設計教學方案，整合教學資源，實現學生智慧的提升和創新能力的培養。定制化教學能夠滿足人工智能素養課程的培養要求。

1.學習群體覆蓋所有專業

人工智能技術正快速與各行各業融合，它將不僅影響幾個產業，未來可能影響所有行業。因此，不僅人工智能專業或者計算機專業的學生需要具備人工智能素養，其他專業的學生也需要提高人工智能素養。龐大的學習群體成為開展定制化教學的基礎。

2.標準和個性兼具的培養目標

人工智能素養既有標準化的基礎技術知識及原理，也有差異明顯的不同行業背景的個性場景應用。人工智能素養課程需要標準化與個性化的有機結合，才能達到教學目標。

3.多元化的能力培養需要組合型模塊設計

人工智能素養課程的學習意義，不僅是技術的普及，更是面對人工智能在各行各業普及時，學生表示出的正確價值判斷、科學思維方式和較強操控能力，是學生具備適應智慧環境能力、終身學習能力以及科技創新能力的重要基礎。這需要教學設計具有一定的靈活性和拓展的空間，定制模塊能夠較好地滿足這一要求。

四、人工智能素養課程定制化教學實施路徑

定制化教學的顯著特點是“以學生為主體、模塊為主線、教師為引導”。人工智能素養課程定制化將充分依托人工智能技術和大數據分析，從學情分析、課程再造、學生個性定制、教師精準教學以及多元考核五個層面實施“教、學、考、評”（見圖1）。

（一）大數據支持下的學情分析

定制化教學設計是以調研為基礎的，人工智能素養課程的前期調研從行業社會需求、學生需求、教師三個層面展開。第一，通過對前程無憂、智聯招聘、58招聘等與人工智能有關的招聘崗位信息提取并聚類分析以及相關企業走訪調研發現，企業對應聘者的素養要求主要體現在價值觀、思維能力以及適應能力三個方面，而人工智能素養更體現在技術的適應能力和科創精神的培養;第二，通過學生訪談，了解其對定制化和人工智能素養的需求，非計算機專業的學生更關注人工智能在其專業對應行業的應用以及對未來的發展趨勢;第三，通過教師座談，明晰課程的重點、難點以及教學資源的整合和利用。

基于以上三方面的分析，確定人工智能素養課程是面對非計算機專業的人工智能通識課程，旨在培養學生的人工智能基礎知識、計算思維能力和人工智能技術應用能力，是理論和實踐并重的一門課。特別針對文科生數理基礎相對薄弱的學情，該課程簡化了對人工智能技術形成及原理的介紹，重點闡述了人工智能技術在各個行業場景中的應用。

（二）模塊化的課程再造

定制化教學不是放任學生選課，而是在一定程度上的課程定制，因此，需要將課程分為必修模塊與選修模塊，引導學生在一定框架內選擇。人工智能素養課程將分為4個模塊17項任務，其中人工智能基礎知識模塊、技術模塊為必修模塊，場景應用模塊以及未來發展模塊為選修模塊。具體劃分見表1。

（三）個性化的學生定制

必修模塊1和模塊2作為基礎性模塊，要求全體學生完成所有教學任務以達到夯實基礎目的。選修模塊3作為拓展性模塊，則向學生提供了當前主流的6種應用場景，分別是人工智能+交通、旅游、金融、零售、安防和政務，學生可根據自己的專業背景及興趣愛好，任選其中至少2項任務完成課堂學習，以達到專業拓展的定制目的。結合經典案例，讓學生更好地了解人工智能技術的發展和人們生活的關切關聯度。選修模塊4作為創新發展模塊，將利用數字資源平臺開展線下自由定制，課堂教學以討論、辯論為主，以達到創新能力和思維訓練的定制。

（四）精準化的教師教學

人工智能素養課程涉及知識面廣和專業多樣，單一教師很難較好地完成全部模塊的教學。因此，與課程內容制定相匹配的教師定制也成為必然。必修模塊的教師需要具備人工智能和計算機編程基礎，以構建學習理論為指導，幫助學生樹立面向過程的結構化編程思想。采用“教、學、做相結合的程序引探教學法”，引導、啟發學生建立“程序模塊化結構”思想，重在激發學生的興趣和夯實元知識結構。選修模塊的教師需要具備一定的專業基礎，以項目案例為載體，精心設計核心問題，教師對案例背景知識和應用場景進行詳細的講解和分析，逐層剝離引出核心問題，由簡入繁、層層遞進和逐步拓寬地分析整個案例。在此過程中，啟發學生辯證思考問題和培養創新創業能力。

（五）智能化的過程考核

教學評價作為教學的重要環節，不僅能夠檢驗教學目標的實現程度，還能幫助教師對學生進行學習監督，更好地開展教學。也能將學習結果反饋給學生，對后續學習加以改進。更有利于對課程進行評價，不斷調整定制內容。人工智能素養課程的評價和考核，將采用過程考核方式，考核方式將采用課堂環節、在線學習、課后作業、實踐教學以及期末考核等多種方式綜合評定。通過現代信息技術記錄學生的學習軌跡，形成伴隨式評價。在此過程中，不對學生進行縱向比較，關注學生的學習過程和個體差異，將創新能力的發展、思維的發展、個性的塑造等考核指標納入評價體系中，構建學生全面發展的評價標準，最終實現學生的個性化發展。教師根據考核和學生學習情況，不斷優化教學模塊和任務，以設置更合理、科學的定制內容，使定制化教學真正為學生全面發展服務。

【參考文獻】

[1]任軍利，霍立靜，朱曉燕.基于大規模定制原理的職業教育人才培養模式研究[J].黑龍江畜牧獸醫，2017（4）.

[2]肖福強.高等職業教育定制化培養模式研究[D].天津：天津大學，2010.

[3]齊佳音，張國鋒，吳聯仁.人工智能背景下商科教育變革[J].中國大學教學，2019（7）.

[4]張文.“互聯網+”背景下高校定制化教學研究[D].徐州：江蘇師范大學，2017.

注：2018年度全國教育科學規劃單位資助教育部規劃課題“智能時代新商科高職通識教育改革研究與實踐”（FJB180681）

【作者簡介】宮 斐（1981— ），女，山東乳山人，HELP University博士生，廣西經貿職業技術學院文化旅游學院院長，副教授，研究方向為教育管理;莫少林（1963— ），男，廣西平南人，碩士，廣西經貿職業技術學院校長，副研究員，研究方向為高等教育管理。

（責編 黃桂嬋）