韋書令，文夢丹，劉權(quán)緯

(1.廣西廣播電視大學(xué) 廣西現(xiàn)代遠程教育研究中心，南寧 530022；2.廣西第一工業(yè)學(xué)校，南寧 530023)

一、前言

當前，隨著新一代人工智能(AI)技術(shù)的快速迭代更新，傳統(tǒng)遠程教育的知識傳播、資源形態(tài)、教學(xué)組織和教學(xué)評價等基本要素正發(fā)生巨大改變，以自然語言處理、語音識別、圖像識別、知識圖譜、情感分析和機器學(xué)習(xí)等為代表的人工智能技術(shù)可幫助教師實現(xiàn)大規(guī)模的“因材施教”，教師需要適應(yīng)智能技術(shù)環(huán)境下課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)資源的設(shè)計與開發(fā)，制定多樣化教學(xué)交互策略，使用數(shù)據(jù)分析工具實現(xiàn)教學(xué)過程多維分析和評價，這些改變都將對教師信息素養(yǎng)提出新的挑戰(zhàn)和變革，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于教育教學(xué)已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點。

2018年2月，教育部發(fā)布了《關(guān)于全面深化新時代教師隊伍建設(shè)改革的意見》，指出教師要主動適應(yīng)信息化、人工智能等新技術(shù)變革，積極有效開展教育教學(xué)。[1]劉清堂指出智能教學(xué)技術(shù)的發(fā)展是推動教育變革的外在因素，對技術(shù)的應(yīng)用及思考是教育變革的核心，教師則是這個核心的關(guān)鍵因素；[2]范國睿認為智能時代的教師角色應(yīng)該是學(xué)習(xí)分析者、信仰與價值的引領(lǐng)者、個性化的指導(dǎo)者、社會學(xué)習(xí)的陪伴者、心理和情感發(fā)展的呵護者；[3]宋靈青認為人工智能技術(shù)能將教師從繁瑣、機械、重復(fù)的工作中解脫出來，能夠替代教師的部分功能；[4]鮑日勤認為進入人工智能時代，伴隨教與學(xué)形態(tài)的變遷，相應(yīng)也帶來了教師形態(tài)的變革，人類教師要從面向知識體系的傳授，轉(zhuǎn)向面向核心素養(yǎng)的培養(yǎng)。[5]而以現(xiàn)代信息技術(shù)為支撐的開放大學(xué)，在辦學(xué)理念和教學(xué)模式上就強調(diào)教學(xué)與技術(shù)的深度融合，教師承擔的工作內(nèi)容也和信息技術(shù)的發(fā)展息息相關(guān)，從廣播電視時代教師使用錄像、磁帶和光盤等多媒體向?qū)W生傳遞課程內(nèi)容，到互聯(lián)網(wǎng)時代在線課程的大規(guī)模推廣和應(yīng)用，開放大學(xué)的教學(xué)規(guī)模在不斷擴大、質(zhì)量和效率在不斷提升改善。而在人工智能時代，隨著教學(xué)服務(wù)的智能化和學(xué)習(xí)資源的跨媒體化，教師不僅需要做好人機協(xié)同工作，還要幫助學(xué)生進行個性化的知識建構(gòu)和技能習(xí)得，更加關(guān)注學(xué)生學(xué)習(xí)能力、社交協(xié)調(diào)能力和創(chuàng)新能力等核心素養(yǎng)的培養(yǎng)。未來教育需要轉(zhuǎn)變學(xué)生獲取知識的方式，教師知識性講授功能會被人工智能所取代，教師的主要工作是培育學(xué)生能力。[6]

由此可見，人工智能技術(shù)可為開放大學(xué)的教學(xué)賦能，使遠程教學(xué)不受傳統(tǒng)教學(xué)環(huán)境和時空距離的限制，教師的教學(xué)能力將得到延伸和擴展，同時也對開放大學(xué)教師的信息素養(yǎng)提出更高的要求和挑戰(zhàn)：開放大學(xué)教師應(yīng)如何面對人工智能技術(shù)帶來的教學(xué)變革，如何提升開放大學(xué)教師信息素養(yǎng)以適應(yīng)時代要求。本研究將從開放大學(xué)教師遠程教學(xué)和專業(yè)發(fā)展的需求出發(fā)，探究教師信息素養(yǎng)提升面臨的挑戰(zhàn)，梳理人工智能在教學(xué)過程中的技術(shù)支持，并提出有針對性的實施策略以供參考借鑒。

二、人工智能時代開放大學(xué)教師信息素養(yǎng)提升面臨的挑戰(zhàn)

由于當前算法、算力和數(shù)據(jù)的突破為人工智能的發(fā)展提供了強勁的內(nèi)生動力，人工智能與各行業(yè)在應(yīng)用場景上的深度融合將會帶來工作效率的提升。在遠程教育領(lǐng)域，學(xué)生獲取知識的途徑和方法不再局限于課堂，教師工作中繁瑣、重復(fù)和機械的知識傳遞和教學(xué)活動將會被人工智能替代，智能化的人機協(xié)作能更加高效地解決復(fù)雜的教學(xué)問題。德國哲學(xué)家雅斯貝爾斯(Karl Theodor Jaspers)提出教育的本質(zhì)意味著一個靈魂喚醒另一個靈魂，[7]未來教育將由教師和人工智能共同為學(xué)生提供權(quán)威的學(xué)習(xí)支撐、精準的學(xué)習(xí)內(nèi)容和豐富的學(xué)習(xí)活動，大規(guī)模因材施教的個性化教學(xué)將成為現(xiàn)實,對教師的教學(xué)方式、教學(xué)角色、能力評價和信息素養(yǎng)等方面都會產(chǎn)生深刻的影響，教師應(yīng)積極面對人工智能時代帶來的挑戰(zhàn)。

(一)教師教學(xué)方式拓延變革

在傳統(tǒng)遠程教育中，教師除了完成日常授課和班級管理工作外，還需要完成作業(yè)布置、評分統(tǒng)計、資源制作和在線答疑等工作，需要耗費大量時間和精力，難以做到對每個學(xué)生進行因材施教。同時由于師生之間的學(xué)習(xí)空間分隔，容易產(chǎn)生學(xué)習(xí)過程不連續(xù)、學(xué)習(xí)支持服務(wù)不足、學(xué)習(xí)資源利用率不高和情感聯(lián)系薄弱等問題，大量教學(xué)數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)資源的聚集將對教師決策能力和組織能力提出極高的挑戰(zhàn)，重構(gòu)教學(xué)方式應(yīng)是教師重點關(guān)注的研究方向。教師可以借助智能行為分析、臉部識別和生物信息采集等技術(shù)手段，監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，并提供智能化的交互和支持，緩解由于時空分離而造成的負面情緒；可利用知識圖譜、關(guān)聯(lián)規(guī)則、內(nèi)容過濾和協(xié)同過濾等技術(shù)，改善遠程學(xué)習(xí)系統(tǒng)中資源與知識單向傳輸和缺乏互動的情況，為學(xué)生提供智能化的學(xué)習(xí)資源推薦；通過深度挖掘遠程學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，了解學(xué)生的知識掌握情況、行為數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)情緒等信息，為學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)預(yù)警和引導(dǎo)；可通過智能機器人助手或自動答疑系統(tǒng)幫助學(xué)生解決各種學(xué)習(xí)或生活問題。開放大學(xué)教師應(yīng)創(chuàng)新和變革人工智能環(huán)境下的教學(xué)手段和方式，反思如何組織和引導(dǎo)學(xué)生深度參與遠程教學(xué)活動，進一步解決遠程教學(xué)中的監(jiān)督與互動問題。

(二)教師教學(xué)角色將重新定位

人工智能技術(shù)的進步使學(xué)習(xí)材料、教學(xué)媒體、交互方式和學(xué)習(xí)環(huán)境等辦學(xué)條件和教學(xué)方式發(fā)生一系列變化，開放大學(xué)教師的角色也隨之不斷調(diào)整，從函授教師、文字教材的主編教師、電視課程的主講教師、面授課程的輔導(dǎo)教師轉(zhuǎn)變到當前的在線主講教師、在線資源設(shè)計師、活動設(shè)計師和答疑教師等等，新時代的教學(xué)要求逼迫教師重新思考自身的定位和所擔任的角色。教師將在人工智能技術(shù)的支持和協(xié)助下完成教學(xué)設(shè)計、學(xué)習(xí)資源推薦和情感互動等創(chuàng)造性工作，而知識傳授、作業(yè)批改和監(jiān)督評價等程序化和重復(fù)性的工作將由“智能教師”所代替，讓教師將更多精力投入到創(chuàng)新性的教學(xué)活動中去，專注于與智能化教學(xué)環(huán)境融合。具有領(lǐng)域?qū)＜抑R的“智能教師”將成為與人類教師同樣的社會化個體，成為人機協(xié)作的重要組成部分。比如IBM公司的Project Debate機器人可從100億個句子中找到幾百句恰如其分的觀點，并完美組合起來，有理有據(jù)地進行辯駁；[8]Bayne在MOOC上使用自動化教師Botty輔助教學(xué)，可以提升教師與學(xué)生的互動效果；[9]Canbek等人指出，智能助教是人工智能在人與機器間構(gòu)建自然的人機交互，并能完成陪伴學(xué)習(xí)、語言學(xué)習(xí)等教學(xué)任務(wù)。[10]

(三)教師能力評價急需調(diào)整改進

大數(shù)據(jù)技術(shù)為教學(xué)干預(yù)和教育管理提供了量化依據(jù)，可有效規(guī)避教師憑借主觀教學(xué)經(jīng)驗做出判斷的弊端，并對教學(xué)過程進行實時動態(tài)的記錄和反饋。美國教育部發(fā)布的《擴展基于證據(jù)的方法在數(shù)字學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用》提出基于教育大數(shù)據(jù)的評價，由經(jīng)驗式評價轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)據(jù)的過程性評價，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)深入分析教學(xué)規(guī)律。[11]當前開放大學(xué)的教師教學(xué)能力評價機制仍然沿用基于班級為單位實施傳統(tǒng)面授教學(xué)的教學(xué)工作量考核制度，但由于遠程教學(xué)具有學(xué)習(xí)空間分離、學(xué)習(xí)方式開放和學(xué)習(xí)對象多樣等特點，教師在遠程教學(xué)中所付出的工作量難以用“課時”進行量化或衡量，在線教學(xué)時長往往超出一般的教學(xué)課時。而依據(jù)大數(shù)據(jù)分析和智能識別技術(shù)，圍繞教師在線教學(xué)所產(chǎn)生的知識、行為和情緒等各種數(shù)據(jù)，可進行有效評估。比如利用內(nèi)容分析、語義分析、圖像分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等技術(shù)分析在線教學(xué)行為，采用面部表情識別、語音情感識別、內(nèi)容挖掘等來識別教師的語音和文本中所蘊含的情緒信息。智能技術(shù)手段將會改善教師經(jīng)驗主義教學(xué)決策的弊端，幫助教師對在線教學(xué)行為進行科學(xué)合理的統(tǒng)計、分析及評價。

(四)教師信息素養(yǎng)面臨內(nèi)在更新

開放大學(xué)是以信息技術(shù)為主要支撐手段的特殊大學(xué)，而教師作為遠程教學(xué)變革的關(guān)鍵主體，不僅要具備扎實的學(xué)科專業(yè)知識、科研管理和自我驅(qū)動等能力之外，更要具有應(yīng)用智能技術(shù)采集數(shù)據(jù)、遠程教學(xué)、資源制作、在線協(xié)作和技術(shù)管理等信息素養(yǎng)，將數(shù)據(jù)管理能力與教學(xué)技能整合起來，在教學(xué)中形成量化思維，提高知識生成、交互、加工和傳播的效率。教育部原副部長杜占元在2017年國際教育信息化大會上明確提出要“重視提升師生的信息素養(yǎng)”。[12]教師應(yīng)當對新的數(shù)據(jù)和技術(shù)具有較強的敏感度，懂得利用技術(shù)工具提升教學(xué)質(zhì)量和工作效率，在教學(xué)實踐中完善自身專業(yè)發(fā)展。

三、人工智能視域下開放大學(xué)教師信息素養(yǎng)提升的技術(shù)支持

由于人工智能可以在一定程度上模擬和實現(xiàn)人類的智能活動，包括認知、識別和推理等，可為教師開展教學(xué)活動提供高效而便捷的技術(shù)支持，減輕教師的教學(xué)工作負擔和管理成本。目前人工智能技術(shù)在教學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用主要是語音識別、文本識別、學(xué)情分析和人機協(xié)作等功能，可用于實施跨媒體的教學(xué)資源推薦、智能化的教學(xué)設(shè)計和數(shù)據(jù)化的教學(xué)管理。

(一)人工智能在遠程教育領(lǐng)域可應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)

1.模式識別(Pattern Recognition)

模式識別在遠程教育領(lǐng)域多用于學(xué)生個體學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的獲取和感知，常用于自動化測評和智能感知，可實時完成遠程教學(xué)平臺上學(xué)生學(xué)情的獲取、分析和監(jiān)控，并將自動生成的學(xué)習(xí)結(jié)果和教學(xué)報告反饋給教師，最后由教師提供有針對性的教學(xué)干預(yù)和心理輔導(dǎo)。比如科大訊飛開發(fā)的語音測評APP在應(yīng)用英語口譯教學(xué)實驗過程中，能夠遠程自動化評估或測評學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況；[13]Mathews等人開發(fā)的EER-Tutor，可跟蹤獲取學(xué)習(xí)者眼動數(shù)據(jù)，并通過語音識別、圖像識別、表情及手勢識別等技術(shù)來獲取和感知學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；[14]Alexandria等人通過采集和識別學(xué)生的手勢、皮膚電和面部表情等數(shù)據(jù)，為教師選取和實施教學(xué)策略提供參考導(dǎo)向。[15]

2.自然語言處理(Natural Language Processing)

自然語言處理在教育領(lǐng)域的應(yīng)用包括機器翻譯、信息檢索、問答系統(tǒng)、信息抽取和作文自動評分等，常用于對文本的主題或內(nèi)容進行分類,可將音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化生成人類可讀的文本,也可對文本或語音進行自動翻譯或自動糾錯。例如，張學(xué)強等人針對當前神經(jīng)機器翻譯方法對句子長度敏感的問題，提出一種基于MNP分治策略的神經(jīng)機器翻譯方法，用于提升譯文整體質(zhì)量；[16]Kontogiannis等人提出了一種新的課程教學(xué)評價框架來自動挖掘?qū)W習(xí)者情感觀點,利用觀點挖掘技術(shù)來判斷學(xué)習(xí)者對每門課程所持有的積極或消極態(tài)度；[17]美國密歇根大學(xué)開發(fā)的面向開放領(lǐng)域句子等級的互聯(lián)網(wǎng)信息檢索自動問答系統(tǒng),可以接受用戶使用多國語言提問并以英文的形式返回答案。[18]

3.知識圖譜(Knowledge Graph)

知識圖譜技術(shù)較多應(yīng)用于大規(guī)模實體和關(guān)系的標注和鏈接，在遠程教育的教學(xué)過程中可建立學(xué)生個體、學(xué)科知識點和學(xué)習(xí)資源之間的語義化關(guān)系，通過知識融合形成新的結(jié)構(gòu)化知識來促進對學(xué)科知識理解、內(nèi)化和遷移；通過構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)知識模型，精確定位學(xué)生薄弱知識點，根據(jù)學(xué)生現(xiàn)有學(xué)科知識水平進行定量測評和內(nèi)容推薦；還可幫助學(xué)生進行自動問答，代替教師的部分課后答疑工作。國內(nèi)外對于知識圖譜的研究已經(jīng)起步，例如德國萊比錫大學(xué)和曼海姆大學(xué)共同創(chuàng)建的多語言綜合型知識庫DBpedia，維基媒體基金會主持的一個自由的協(xié)作式多語言輔助知識庫Wikidata，德國馬普所(Max Planck Institute)構(gòu)建的綜合型知識庫YAGO，清華大學(xué)開發(fā)的大規(guī)模中英文跨語言知識圖譜XLore、復(fù)旦大學(xué)知識工場實驗室研發(fā)和維護的大規(guī)模通用領(lǐng)域結(jié)構(gòu)化百科(CN-DBpedia)和上海交通大學(xué)構(gòu)建并發(fā)布的中文知識圖譜研究平臺zhishi.me。這些項目的共同點是通過開發(fā)大規(guī)模的知識庫，用于涵蓋廣泛的知識領(lǐng)域，并能提供一定的智能搜索和問答服務(wù)。

4.機器學(xué)習(xí)(Machine Learning)

主要利用算法對大量歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，找出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與目標特征之間的關(guān)系，并以此為依據(jù)進行預(yù)測和判斷,可用于模擬或理解人類的學(xué)習(xí)過程。目前機器學(xué)習(xí)在教學(xué)過程數(shù)據(jù)分析方面取得較多的成果。Mitchell認為機器學(xué)習(xí)能通過大量的經(jīng)驗數(shù)據(jù)自動改進計算機算法；[19]Lauri’a等使用邏輯回歸、支持向量機和決策樹等機器學(xué)習(xí)方法分析了不同數(shù)據(jù)源的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集；[20]Hachey等采用二元邏輯回歸算法分析學(xué)生在線課程學(xué)習(xí)記錄和學(xué)習(xí)成績，來預(yù)測學(xué)生能否完成在線課程任務(wù)；[21]Aher和Lobo采用聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，對Moodle課程的學(xué)習(xí)記錄進行聚類和分析，然后向?qū)W習(xí)者推薦合適的課程。[22]在教育的教學(xué)過程中，機器學(xué)習(xí)研究的主要對象是師生交互產(chǎn)生的教學(xué)數(shù)據(jù)，其主要應(yīng)用有：對學(xué)生學(xué)習(xí)行為建模，對學(xué)生認知水平建模，對學(xué)生的情感狀態(tài)進行特征提取和分類。對此，開放大學(xué)教師應(yīng)該努力探索機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景，為學(xué)生提供個性化的教學(xué)方案和學(xué)習(xí)資源，實現(xiàn)對整個教學(xué)活動的數(shù)據(jù)支持和過程管理。

5.教育機器人(Robot-Based Education)

教育機器人通常需要大規(guī)模的知識庫或語料庫對其在教學(xué)中的應(yīng)用進行支撐，主要研究方向包括：學(xué)科教學(xué)、人機互動和遠程教學(xué)，[23]具有教學(xué)適用性、開放性、可擴展性和人機交互良好等特點。教育機器人不僅能夠幫助教師處理重復(fù)性的在線教學(xué)工作，還可參與或引導(dǎo)師生進行混合式教學(xué)互動、調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)氛圍和教學(xué)管理，提供導(dǎo)學(xué)、授課和答疑等學(xué)習(xí)支持服務(wù)。例如美國卡耐基梅隆大學(xué)機器人學(xué)院設(shè)計開發(fā)的ROBOTC課程將機器人與學(xué)科內(nèi)容融合，以問題為導(dǎo)向開展教學(xué)活動；[24]日本東京理科大學(xué)教授小林寬司研發(fā)的人形機器人老師Saya可在課堂上完成講課工作和人機教學(xué)互動；[25]美國機器人制造商漢森機器人公司制造出長相形似愛因斯坦的機器人，可像教師一樣進行課程講解和交流。[26]

綜上，人工智能技術(shù)的教學(xué)應(yīng)用是以大數(shù)據(jù)、智能芯片或云平臺為主的基礎(chǔ)設(shè)備和平臺資源(見圖1)，依靠模式識別、知識圖譜、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)，可為遠程教育提供包括自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自動問答、個性化推薦、智能助教、智能感知和學(xué)情分析等教學(xué)應(yīng)用。同時可在教學(xué)過程中采集和感知學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)，能夠為教學(xué)業(yè)務(wù)進行建模，提供自適應(yīng)的學(xué)習(xí)資源和服務(wù)，提升教師的教學(xué)工作效率，為實現(xiàn)大規(guī)模的個性化學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。

(二)人工智能對開放大學(xué)學(xué)習(xí)環(huán)境的技術(shù)支持

學(xué)習(xí)環(huán)境是由學(xué)習(xí)資源、教學(xué)工具、師生互動和教學(xué)設(shè)施等要素構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，主要用于幫助學(xué)習(xí)者進行知識建構(gòu)和能力提升。黃榮懷等人認為，學(xué)習(xí)環(huán)境可以提供能感知學(xué)習(xí)情景、識別學(xué)習(xí)者特征的學(xué)習(xí)資源，包括便利的互動工具、學(xué)習(xí)過程的自動記錄和評測學(xué)習(xí)系統(tǒng)，將促進學(xué)習(xí)者有效學(xué)習(xí)。[27]Kinshuk等人指出未來的學(xué)習(xí)環(huán)境將打破教室的界限，并能夠識別學(xué)習(xí)者的位置、環(huán)境、學(xué)習(xí)狀態(tài)等，為學(xué)習(xí)者提供一個完全情境化的學(xué)習(xí)過程。[28]與互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境相比，人工智能技術(shù)支撐下的學(xué)習(xí)環(huán)境在知識獲取、媒體呈現(xiàn)、學(xué)習(xí)支持、教學(xué)設(shè)計、教學(xué)手段和人機協(xié)作等方面有明顯區(qū)別，如表1所示。人工智能技術(shù)將會改變開放大學(xué)學(xué)習(xí)環(huán)境的構(gòu)成和體驗，通過虛實結(jié)合和O2O的混合學(xué)習(xí)方式，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度和投入度。

對比表1兩種不同學(xué)習(xí)環(huán)境的主要特征，我們可以看到人工智能學(xué)習(xí)環(huán)境是數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境的升級強化版，它可從大量結(jié)構(gòu)不規(guī)則的數(shù)據(jù)中抽取、關(guān)聯(lián)和感知師生教學(xué)需求和特征信息，生成自適應(yīng)的學(xué)習(xí)內(nèi)容、多元的學(xué)習(xí)評價和個性化的學(xué)習(xí)支持，令師生的溝通和協(xié)作更加順暢，從而把教師從繁瑣的教學(xué)工作中解放出來，專注于學(xué)生的情感、態(tài)度、社交和思維等能力的培養(yǎng)和塑造, 人工智能技術(shù)將會在資源推薦、教學(xué)設(shè)計、教學(xué)管理和學(xué)習(xí)支持服務(wù)等方面帶給學(xué)生更高質(zhì)量的學(xué)習(xí)體驗。

表1 傳統(tǒng)數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境與人工智能學(xué)習(xí)環(huán)境的主要特征比較

1.提供精準化的資源推薦

隨著新技術(shù)的不斷進步和學(xué)習(xí)內(nèi)容的跨媒體化，開放大學(xué)的學(xué)習(xí)資源體量呈現(xiàn)指數(shù)級增長，但也造成學(xué)習(xí)資源過量冗余、關(guān)聯(lián)性不高、應(yīng)用價值低、組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜和交互性不足等問題。究其原因在于：學(xué)習(xí)資源的進化和更新速度超出學(xué)生的信息處理能力，影響學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和學(xué)習(xí)效果；在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文檔、圖片和小視頻等，它們相互之間的知識或語義關(guān)聯(lián)性較差；知識點、學(xué)習(xí)資源、師生個體和應(yīng)用情景之間缺乏有效匹配，個性化支持服務(wù)不足，難以滿足遠程教學(xué)的需求。人工智能的推薦技術(shù)可自動化推送學(xué)習(xí)資源，減少學(xué)生的查詢時間和信息負載，幫助學(xué)生精準獲取符合自身能力和水平的學(xué)習(xí)資源。

2.提供智能化的教學(xué)設(shè)計

教學(xué)設(shè)計能力是重要的教學(xué)技能之一，開放大學(xué)教師需要在遠程教學(xué)平臺上完成學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)互動和學(xué)習(xí)評價等環(huán)節(jié)的設(shè)計。傳統(tǒng)的課堂面授不再是教學(xué)的主流方式，知識的表現(xiàn)形式、組織方式和獲取途徑將更加多元化。開放大學(xué)的學(xué)生還存在教育背景、學(xué)習(xí)需求和年齡階段等差異，且?guī)熒涣鲗崟r性不強，人工智能技術(shù)可為解決此類問題提供新的思路和方式，比如對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、資源使用和需求興趣等信息進行深度數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)情分析，及時發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)異常情況和知識薄弱點，進而有針對性進行教學(xué)干預(yù)和心理輔導(dǎo)。

3.提供數(shù)據(jù)化的教學(xué)管理

教學(xué)管理的數(shù)據(jù)化將改變傳統(tǒng)遠程教育的教學(xué)要素和評價方式，甚至產(chǎn)生新的教學(xué)模式。盡管當前開放大學(xué)的在線課程在資源數(shù)量、學(xué)習(xí)支持、交互頻率和學(xué)習(xí)評價等方面基本滿足了遠程教育的教學(xué)要求，但通過對國內(nèi)外相關(guān)文獻的查閱和學(xué)習(xí)平臺的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，開放大學(xué)的在線課程仍然存在資源使用率低、作業(yè)完成率不高、學(xué)習(xí)質(zhì)量監(jiān)控不到位以及情感教育缺失等問題，教師需要借助輔導(dǎo)團隊和教學(xué)工具才能與學(xué)生進行有效交流并對其進行有效監(jiān)控。究其原因在于：一是實時交互不足，師生處于分離狀態(tài)，教師無法為數(shù)量巨大的學(xué)生群體提供及時的反饋和干預(yù)；二是由于數(shù)據(jù)采集范圍小，僅僅從平臺的日志記錄來對學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行分析，不能全部反映學(xué)生的學(xué)習(xí)情況；三是管理成本高，隨著教學(xué)規(guī)模的擴大和學(xué)生人數(shù)的增加，課程責(zé)任教師除了要完成教學(xué)設(shè)計、活動組織和資源建設(shè)等工作，往往還要應(yīng)付大量的學(xué)生答疑和作業(yè)批改。由此可見，隨著開放大學(xué)在線課程的實施和完善，師生教學(xué)活動的開展將會產(chǎn)生大量教學(xué)數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)對教學(xué)管理數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，教師可更好地掌握學(xué)生全周期的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，提高遠程教學(xué)管理的效能。

4.提供個性化的學(xué)習(xí)支持服務(wù)

學(xué)習(xí)支持服務(wù)是開放大學(xué)教師為學(xué)生提供離線面授和在線交互的學(xué)術(shù)和非學(xué)術(shù)支持服務(wù)。區(qū)別于普通高校，開放大學(xué)的學(xué)生活動具有三個明顯的特點：一是學(xué)生通常以在線自學(xué)為主；二是師生、生生之間的教學(xué)空間處于分離狀態(tài)；三是學(xué)生的年齡跨度大、地域分布廣、工學(xué)矛盾突出和工作領(lǐng)域復(fù)雜。因此，開放大學(xué)的學(xué)習(xí)支持服務(wù)應(yīng)當重點圍繞學(xué)生的自主學(xué)習(xí)來開展，應(yīng)具備更高的交互性和實時性。實施以情感支持、人機交互、自動問答和自適應(yīng)學(xué)習(xí)等為特點的人工智能學(xué)習(xí)服務(wù)，使教師可進行遠程教學(xué)應(yīng)用創(chuàng)新，專注于教學(xué)設(shè)計和內(nèi)容打磨。人類教師與智能教師將在不同的維度幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)質(zhì)量(見表2)，學(xué)生將獲得更有效的學(xué)習(xí)互動和支持。

表2 人工智能教師和人類教師的學(xué)習(xí)支持功能對比

四、人工智能時代開放大學(xué)教師信息素養(yǎng)提升策略

人工智能的學(xué)習(xí)環(huán)境是多種軟硬件技術(shù)的綜合應(yīng)用，即便應(yīng)用方式越來越人性化，對開放大學(xué)各個學(xué)科的教師而言，仍需要不斷學(xué)習(xí)、了解和熟悉哪些智能工具能夠有效促進學(xué)習(xí),否則教師會對人工智能的教學(xué)應(yīng)用感到恐懼和抗拒。教育部副部長鐘登華在2019年國際人工智能與教育大會上的講話中指出：知識的獲取和傳授方式已經(jīng)發(fā)生重要變化，人工智能與教育的深度融合將會推動新型教師形態(tài)的產(chǎn)生。[29]因此，開放大學(xué)的教學(xué)環(huán)境應(yīng)從教學(xué)觀念、技術(shù)手段和管理機制等方面進行改革和重構(gòu)，以幫助教師從容面對人工智能技術(shù)浪潮帶來的諸多問題和挑戰(zhàn)。

(一)政策引導(dǎo)：從開放大學(xué)教學(xué)體系建設(shè)到教師技術(shù)運用能力標準制定

教師信息素養(yǎng)的提升受開放大學(xué)教學(xué)理念、機制和政策等因素的影響，應(yīng)充分考慮開放大學(xué)教學(xué)體系建設(shè)的實際需求，制定與人工智能技術(shù)發(fā)展相適應(yīng)的教師信息素養(yǎng)提升政策，幫助教師應(yīng)對新時代新技術(shù)帶來的沖擊和挑戰(zhàn)。

首先依據(jù)總部和分部的實際需求來共同制定教師信息素養(yǎng)提升的政策，保證政策在開放大學(xué)體系中得到良好銜接和實施；然后采用專家調(diào)研、項目驅(qū)動和標準化應(yīng)用等形式，如教師在線教學(xué)工作量認證、在線教學(xué)行為規(guī)范和教師信息素養(yǎng)提升工程等，為教師提供信息素養(yǎng)提升的依據(jù)和方向；最后可實施開放大學(xué)的“AI+教師”發(fā)展計劃，并給予相應(yīng)的績效激勵和資源支持，以此鼓勵教師在日常教學(xué)中使用人工智能技術(shù)改進教學(xué)應(yīng)用、評價和能力發(fā)展。

(二)多元激勵：構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的教師考核評價機制

人工智能技術(shù)賦能的開放大學(xué)教學(xué)模式將重構(gòu)遠程教學(xué)生態(tài)，教師的考核評價趨向于多維度和綜合性，“靠數(shù)據(jù)說話”成為教師工作評價的重要理念。開放大學(xué)與普通高校不同，教學(xué)活動多發(fā)生在移動端、虛擬現(xiàn)實和在線課程等技術(shù)環(huán)境中，對教師工作量的考核應(yīng)符合遠程教育教學(xué)特點，通過大數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)采集、組織、整合和分析教師的在線教學(xué)活動數(shù)據(jù)，并進行多元化的分類考核。美國聯(lián)邦政府教育部秘書Arne Duncan提出聯(lián)邦政府政策鼓勵并支持教師利用數(shù)據(jù)促進教學(xué)。[30]此外，可將人工智能技術(shù)應(yīng)用能力的績效考核結(jié)果與聘任、晉級和評優(yōu)等掛鉤，同時按照開放大學(xué)對遠程教育教師不同的信息素養(yǎng)要求，如在線教學(xué)、資源建設(shè)和數(shù)據(jù)分析等，制定相應(yīng)的職稱資格標準，以此激勵教師將技術(shù)實踐于教學(xué)、科研和管理，幫助教師獲得更多職業(yè)成就感。

(三)強化實踐：創(chuàng)造跨媒體智能協(xié)作的教師技能培訓(xùn)環(huán)境

跨媒體智能技術(shù)與各類數(shù)字教育資源、學(xué)習(xí)資源環(huán)境等深度融合，構(gòu)成了智能化學(xué)習(xí)資源環(huán)境。[31]跨媒體智能技術(shù)可采集或感知學(xué)習(xí)環(huán)境信息，提供智能化的學(xué)習(xí)導(dǎo)引、交互和支持等服務(wù)，開放大學(xué)教師的信息素養(yǎng)將在跨媒體智能協(xié)作的培訓(xùn)環(huán)境中得到提升。但很多教師抵觸技術(shù)，他們擔心自己不會使用技術(shù)，特別擔心自己在學(xué)生面前表現(xiàn)得不好，以至于降低他們的地位。[32]利用人工智能技術(shù)將教學(xué)目標和教學(xué)內(nèi)容深度融入培訓(xùn)的各個環(huán)節(jié):一是可在不同層次的教師培訓(xùn)中，增設(shè)信息素養(yǎng)提升相關(guān)的內(nèi)容，對教師各種教學(xué)實踐數(shù)據(jù)進行處理和分析；二是通過舉辦開放大學(xué)人工智能技術(shù)專題培訓(xùn)講座或?qū)W術(shù)會議，建立良好的教師關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，與同行交流學(xué)習(xí)、協(xié)同備課和研究有助于產(chǎn)生創(chuàng)新的想法；三是加大硬件設(shè)備投入，推進智能跨媒體資源庫共建共享，幫助教師進行自主探究學(xué)習(xí)。

(四)理念更新：師生知識傳遞模式的重新構(gòu)建

人工智能技術(shù)提供了全新的知識獲取渠道和教學(xué)模式，這不僅涉及教學(xué)方法和模式的變革，更帶動了教學(xué)理念的更新，將會改變甚至顛覆師生之間傳統(tǒng)的知識傳遞關(guān)系。教師應(yīng)不再滿足于當知識的搬運工，而是要當好學(xué)生學(xué)習(xí)的組織者與協(xié)調(diào)者。[33]開放大學(xué)教師知識傳授者的權(quán)威將會弱化，主要工作逐漸轉(zhuǎn)變成為心理咨詢和活動組織，幫助和引導(dǎo)學(xué)生自主探索新知識和掌握有效學(xué)習(xí)方法。教師一方面應(yīng)在教學(xué)實踐中更多使用人工智能技術(shù)改進教學(xué)設(shè)計，將知識傳授、檢查答疑和作業(yè)批改等記憶性或重復(fù)性的工作交給機器完成；另一方面需要花時間去反思在教學(xué)過程中如何使用人工智能技術(shù)來制定教學(xué)策略、支持教學(xué)改革以及構(gòu)建智能教學(xué)空間，在具體的教學(xué)實踐中提高教學(xué)管理、教學(xué)評價、情感交流和問題診斷等能力。

(五)科研助力：加大人工智能與遠程教學(xué)融合研究的投入和支持

科研工作是開放大學(xué)的基本職能和任務(wù)，是提高遠程教育質(zhì)量和深化教學(xué)改革的助推力，也是教師信息素養(yǎng)培養(yǎng)和提升的有效路徑。在研究內(nèi)容方面，緊緊圍繞開放大學(xué)教學(xué)過程中的現(xiàn)實問題開展研究，加強人工智能與其它專業(yè)課程融合的創(chuàng)新和應(yīng)用，重點關(guān)注AI+遠程教育應(yīng)用的前沿問題，以此推動開放大學(xué)人工智能應(yīng)用的推廣和建設(shè)；在研究實踐方面，不僅要對人工智能教學(xué)案例進行分析，還應(yīng)對相關(guān)應(yīng)用模式進行研究，在人工智能應(yīng)用場景中深挖開放大學(xué)潛在的教學(xué)需求；在團隊建設(shè)方面，不但要加強開放大學(xué)人工智能科研團隊建設(shè)，還應(yīng)該積極面向社會各方開展合作，幫助教師不斷提高自身的科研能力和視野；在成果轉(zhuǎn)化方面，制定系列成果轉(zhuǎn)化獎勵政策，讓教師把科研工作的前沿動態(tài)、熱點方向和發(fā)展趨勢等研究成果融入日常教學(xué)中，促進開放大學(xué)的學(xué)科專業(yè)建設(shè)和發(fā)展。

(六)協(xié)同融合：建立人機交互的智能學(xué)習(xí)共同體

在人工智能時代，與機器共同學(xué)習(xí)也是一種基本的信息素養(yǎng)，技術(shù)運用也是核心素養(yǎng)中的基本要點。[34]智能機器與人類教師可建立對等的協(xié)作關(guān)系，完成較復(fù)雜的教學(xué)任務(wù)。開放大學(xué)在教學(xué)過程中應(yīng)從協(xié)同、技術(shù)和社會網(wǎng)絡(luò)三個維度來構(gòu)建人機交互的智能學(xué)習(xí)共同體：教師和人工智能機器需要利用各自優(yōu)勢生成更加多元化、大規(guī)模和深層次的協(xié)同關(guān)系，教師的工作將更加強調(diào)學(xué)生情感、態(tài)度和價值觀的提升；教師需要持續(xù)更新自我的認知體系和知識結(jié)構(gòu)，突破學(xué)科、課程、時空、資源類型之間的局限，促進不同學(xué)科教師之間的交流和教學(xué)資源之間的整合；智能學(xué)習(xí)共同體應(yīng)由學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)有經(jīng)驗的人類專家來進行主導(dǎo)，在建立約束機制的前提下進行資源共享、人機交互、協(xié)同備課和教學(xué)科研，促進教師獲得對共同體的理念認同和個體的教學(xué)能力提升。

五、結(jié)束語

人工智能技術(shù)的強交互、低成本、自適應(yīng)、多元化、群體融合以及跨媒體等特性將會給未來開放大學(xué)的知識傳遞、師生關(guān)系、教學(xué)科研和教育管理等方面帶來深刻的影響，教師應(yīng)積極主動提升信息素養(yǎng)促進自身發(fā)展，以適應(yīng)新時代新技術(shù)帶來的各種變化。本文探討了人工智能技術(shù)給開放大學(xué)教師帶來的挑戰(zhàn)和技術(shù)支持,提出了提升開放大學(xué)教師信息素養(yǎng)的實施策略，但目前還有很多具體問題值得探討且亟待解決。比如許多教師對人工智能技術(shù)在遠程教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用價值存疑；訓(xùn)練人工智能算法模型需要海量教學(xué)數(shù)據(jù)，會涉及到師生個人隱私；相關(guān)智能技術(shù)在教學(xué)與考試中的應(yīng)用，可能需要政策和制度的同步完善；人工智能在遠程教育領(lǐng)域仍缺少全面系統(tǒng)的理論以及實踐案例。因此，未來應(yīng)加強人工智能與遠程教育課堂深度融合的應(yīng)用研究和實踐，深入挖掘和剖析教師的個性化教學(xué)需求，幫助教師實現(xiàn)更加精準和智能的“因材施教”，協(xié)同助力開放大學(xué)教學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展。