摘要：人工智能技術的快速發(fā)展，給在線學習帶來了巨大的沖擊和改變，同時也為開放教育的教與學帶來了前所未有的機遇和可能。對于開放教育而言，人工智能賦能在線學習給師生帶來很多便利和效率，但是在這種在線環(huán)境下如何高質量發(fā)展還須要進一步討論。文章對人工智能賦能開放教育在線學習的問題和特點進行了探討；分析了人工智能賦能開放教育在線學習的資源信息過載、資源有效性辨別、學生感知與需求矛盾、學習背景差異和個性化學習挑戰(zhàn)等影響因素；提出了利用AI推進輔助教學、學習跌變、智能考核和數(shù)據(jù)決策的高質量發(fā)展策略。

關鍵詞：人工智能；開放教育；在線學習；高質量發(fā)展

中圖分類號： TP311 "文獻標志碼： A

0 引言

在數(shù)字化浪潮的推動下，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成為驅動社會進步與產業(yè)升級的關鍵力量。2024年3月，教育部發(fā)布了4項行動助推人工智能賦能教育，目的在于采用人工智能推動教與學的融合應用，提高全民數(shù)字教育素養(yǎng)與技能。在此背景下，深入研究人工智能如何更好地賦能開放教育在線學習高質量發(fā)展，不僅有助于探索教育現(xiàn)代化的新路徑，還能為構建更加公平、高效、個性化的學習生態(tài)系統(tǒng)提供有力支撐。本研究將聚焦于人工智能技術在開放教育在線學習中的應用現(xiàn)狀、特點和未來挑戰(zhàn)，為推動我國開放教育在線教學的高質量發(fā)展提供參考與借鑒。

1 人工智能賦能在線學習存在的問題

1.1 學生訴求維度：感知與需求的難題

在線教學策略的多樣性導致學生在線學習需求與實際教學之間存在差異。學習者傾向于通過感知參與來深入學習活動，他們期望通過教師傳授的知識實現(xiàn)知識的內化。此外，學生希望教師能夠在課堂上組織探究、反思和討論活動，以促進合作式學習。然而，開放教育在教學實踐中仍然沿用傳統(tǒng)的教學方式，缺乏學生演示和合作學習的環(huán)節(jié)。這種教學模式通常停留在單向的知識傳遞上，未能充分滿足學生的需求，也難以在課堂上實現(xiàn)知識的內化過程。

1.2 教師發(fā)展維度：依賴與獨立的沖突

學習者在線學習并非僅將傳統(tǒng)教學實踐轉移到線上環(huán)境，還要求教師轉變教學理念，提升在線教學技巧。在線上教學環(huán)境中存在諸多挑戰(zhàn)，如教學理念的不兼容、難以復制傳統(tǒng)課堂的教學方法、教學效果與設計不適應在線教學模式以及課堂互動的不足等。這些問題使得教師在傳統(tǒng)教學中依賴的方法在線上環(huán)境中不再有效［1］。教師須要在教學方法的選擇和角色的轉型上成為學習活動的設計者、指導者和組織者［2］。

1.3 資源建設維度：效率與發(fā)展的制衡

在線教學作為一種包含豐富學習資源的教育方式，在設計和構建在線教學資源時，應充分考慮學習者的認知加工能力和生成性認知能力［3］。在資源建設的初期，課程資源制作者通常未能充分考慮學習者對資源的興趣和必要性。教師對學習資源的可用性、可獲取性和可靠性的認識還不夠深入。此外，一些教師尚未意識到利用人工智能技術提高生產效率的重要性，在資源的更新和發(fā)展上未能實現(xiàn)效率與發(fā)展的平衡。

1.4 管理評價維度：高效與公平的風險

傳統(tǒng)課堂管理評價通常聚焦于課堂教學的目標、內容和環(huán)節(jié)等方面，而評價的主體則包括參與課堂的師生以及外部的評課專家和領導。然而，這種管理評價體系的提出須要經過一個較長時間的統(tǒng)計過程，將出現(xiàn)管理效率不高、評價不夠客觀等問題。對于渴望迅速獲得反饋結果的教師而言，這無疑增加了難度，不利于他們及時調整教學策略。

2 人工智能賦能在線學習的主要特點

與傳統(tǒng)的機器學習相比，在線學習具有顯著的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的機器學習通常是脫機的、不同步的，數(shù)據(jù)更新耗時長，難以對新任務場景做出快速響應。而AI賦予在線模型能夠不斷更新數(shù)據(jù)，自我調整。這些數(shù)據(jù)使得學習行為、學習狀態(tài)、學習結果等各類學習信息成為可捕捉、可量化、可傳遞的數(shù)字存在。

2.1 人工智能賦能在線學習具有自主性

學習者傾向于自我規(guī)劃學習活動，而在線學習平臺所提供的超鏈接功能，有效地促進了學習者的獨立學習能力［4］。在線學習者中的一部分學習者認為這種學習方式允許根據(jù)自己的理解程度自由分配學習時間，從而增強了學習的自主性。然而，也有學習者認為在線學習缺乏必要的人際互動，難以突出學習重點。

2.2 人工智能賦能在線學習具有導航性

在線學習者通常更傾向于采用知識推送的方式來進行學習，這一點可以通過觀察他們的學習行為以及分析系統(tǒng)中記錄的數(shù)據(jù)得到證實。在這一過程中，學習者通常會偏好使用特定的導航方式來探索學習內容。在線學習環(huán)境中，知識體系的結構和框架對學習者而言極為關鍵。學習者在進行學習時，特別關注教學內容的整體知識結構和框架，他們在決定學習下一個知識點時，主要基于對教學內容整體知識框架的理解來做出選擇。

2.3 人工智能賦能在線學習具有可視化。

人工智能可以為學習者提供可視化的學習數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了學習時間、學習強度、學習進度和學習效果等多個維度，從而為學生繪制出精準的學習畫像。教師可以依據(jù)數(shù)據(jù)分析結果調整教學策略，學習者則可以根據(jù)學習畫像來優(yōu)化自己的學習計劃，提高學習效率。本文將開放教育從“大規(guī)模標準化教育”轉變?yōu)椤按笠?guī)模個性化教育”，在線可視化工具的運用，將為推動這一教育模式的轉變提供有力支持。

2.4 人工智能賦能在線學習具有多樣化

人工智能為在線學習提供了更加多樣化的學習方式。例如：游戲化學習是一種將學習內容與游戲相結合的方法，其利用AI技術，通過激勵和競爭機制，有效提升學習者的興趣和參與度。虛擬實驗室允許學習者在模擬環(huán)境中進行實驗操作，這有助于他們更深入地理解科學原理。盡管AI為學習者帶來了諸多便利，但其并不能取代傳統(tǒng)的學習方式。在線學習者應該將AI視為學習的輔助工具，而不是對其產生完全依賴。

2.5 人工智能賦能在線學習具有智能性

人工智能賦予計算機擬人化的功能，實現(xiàn)教與學的自然化、合理化和情境化人機互動。這些應用有助于加強師生之間的反饋循環(huán)，提升他們的自適應能力。學生可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，通過不斷地學習和實踐，實現(xiàn)自身的持續(xù)進步和成長。通過這種方式，人工智能成為教育領域中的一個強有力助手，為教與學提供了更多的可能性和更高效的途徑。

3 人工智能賦能在線學習的影響因素

3.1 在線學習資源信息過載

互聯(lián)網(wǎng)匯聚了海量的在線學習資源，涵蓋了課程、講座、互動教學等多種形式。面對如此繁多的資源，學生難以確定哪些資源最適合自己的需求。以編程學習為例，學生在網(wǎng)上可以輕易找到從入門到高級的數(shù)百門編程課程，在缺乏明確指導的情況下，學生可能難以判斷應該從哪個課程開始學習，或者可能會選擇一個與自己實際水平不匹配的課程。

3.2 資源有效性的辨別問題

在線學習資源的質量良莠不齊，這要求學生具備一定的辨別能力。例如：在一些視頻分享平臺上，任何人都可以上傳編程教程視頻，但并非所有上傳者都具備豐富的專業(yè)知識。一些教程可能包含不準確或錯誤的信息。對于缺乏足夠背景知識的學生而言，他們識別這些信息可能是一項挑戰(zhàn)。因此，學生在選擇在線學習資源時，應該謹慎評估內容的準確性和時效性，避免受到錯誤信息的影響。

3.3 學生感知與需求矛盾

學生有時可能會被學習資源的華麗包裝所吸引，而忽略了自己的實際需求。這種現(xiàn)象可能導致學生購買了并不需要的課程或材料，從而浪費了寶貴的時間和金錢。例如：一個對數(shù)字營銷感興趣的學生可能會被一個宣稱“成為數(shù)字營銷專家”的課程所吸引。然而，該課程可能過于強調理論知識，而忽視了實踐技能的培養(yǎng)，這與學生的實際需求并不相符。

3.4 學習背景差異和個性化學習挑戰(zhàn)

開放大學的學生群體具有多樣化的背景，其中一些學生可能已經具備了豐富的工作經驗，而另一些則可能是剛走出校門的畢業(yè)生。他們的知識和學習能力各不相同，這就要求在線教育平臺能夠提供滿足不同背景學生的個性化學習資源。以開放大學的在線數(shù)學課程為例，對于那些數(shù)學基礎較為扎實的學生，他們可能希望跳過基礎部分，直接進入高級主題的學習中；而對于那些數(shù)學基礎較弱的學生，則需要從最基本的概念開始，逐步建立自己的知識體系。

4 人工智能賦能開放教育高質量發(fā)展的策略

4.1 利用AI推進輔助教學，提升開放教育教學智能化水平

開放教育強調的是隨時隨地學習，而AI技術的應用為實現(xiàn)這一便利提供了強大支持。開放教育中的一些課程是通過在線教學平臺進行的，責任教師和輔導教師可能無法做到全天候在線。在這種情況下，AI可以發(fā)揮其優(yōu)勢，為學生提供實時的智能輔導和答疑服務，使學生實現(xiàn)高效、高質量的在線學習體驗［5］。

4.2 利用AI推進學習轉變，提升開放教育互動融合性水平

開放教育始終堅持以學習者為中心的理念，為了提高學習者的積極性，采取了多種有效手段。例如：教學平臺通過直播課程在線協(xié)作互動增強上課體驗，利用AI技術改變了傳統(tǒng)的師生二元互動模式，轉而構建了一個學生之間、學生與教師之間的多元互動場景。這種轉變真正推動了以學習者為中心的開放教育向融合發(fā)展的方向邁進。

4.3 利用AI推進智能考核，提升開放教育管理科學化水平

盡管開放教育已經實現(xiàn)了無紙化的考核方式，但人工智能的應用潛力尚未得到充分發(fā)揮。利用AI技術自動生成考試題目、自動批改作業(yè)、自動評估學生的學業(yè)成績以及自動分析學生的學習過程，可以大幅提升開放教育的效率和質量。因此開放教育可以進一步開展AI智能考核培訓課程，提升智能管理方式。

4.4 利用AI推進數(shù)據(jù)決策，提升開放教育評價信息化水平

人工智能具有分析大量教育數(shù)據(jù)的能力，能夠實現(xiàn)教學內容的個性化、多元化，有助于教師更好地了解學生的學習情況，從而對教學活動進行有效的調整和反饋。其中，推動教師積極參與AI技術的應用、開展AI基礎應用的課堂十分重要。通過提供專業(yè)培訓、建立AI支持系統(tǒng)和創(chuàng)造實踐機會，可以促進教師對AI技術的掌握程度。

5 結語

人工智能帶來的變化將會推動和重新定義在線學習的未來，學習者和教師在人工智能技術的影響下使得學習具有高度的個性化和較強的針對性。然而，人工智能也會給在線學習帶來很多負面影響，例如：個人隱私泄露等倫理問題、考核評價過程中存在評價單一化等問題。因此，在合理運用人工智能的情況下，學校應加強在線學習管理者的培訓，引導在線學習者共享發(fā)展、合理利用，推動開放教育質的有效提升和量的合理增長。

參考文獻

［1］陳凱泉，何瑤，仲國強.人工智能視域下的信息素養(yǎng)內涵轉型及AI教育目標定位：兼論基礎教育階段AI課程與教學實施路徑［J］.遠程教育雜志，2018（1）：61-71.

［2］韋恩·霍姆斯，孫夢，袁莉.人工智能與教育：本質探析和未來挑戰(zhàn)［J］.中國教育信息化，2023（2）：16-26.

［3］黃榮懷，虎瑩，劉夢彧，等.在線學習的七個事實：基于超大規(guī)模在線教育的啟示［J］.現(xiàn)代遠程教育，2021（3）：3-9.

［4］萬昆，鄭旭東，任友群.規(guī)模化在線學習準備好了嗎：后疫情時期的在線學習與智能技術應用思考［J］.遠程教育雜志，2020（3）：105-112.

［5］李振，周東岱，王勇.“人工智能+”視域下的教育知識圖譜：內涵、技術框架與應用研究［J］.遠程教育雜志，2019（4）：42-53.

（編輯 王永超編輯）

High-quality development research on artificial intelligence enabled

open education online learning

JIANG" Nan

（Guangdong Open University， Guangzhou 510091， China）

Abstract： The rapid development of artificial intelligence （AI） technology has brought great impact and change to online learning， and has also brought unprecedented opportunities and possibilities for open education teaching and learning. For open education， AI-enabled online learning brings a lot of convenience and efficiency to teachers and students. However， how to develop high-quality in the online environment needs further discussion. This paper discusses the problems and characteristics of AI-enabled open education online learning， and analyzes the influencing factors of AI-enabled open education online learning， such as resource information overload， resource effectiveness discrimination， student perception and demand contradiction， learning background difference and personalized learning challenges. Finally， a strategy of using AI to promote the high-quality development of assisted teaching， learning decline， intelligent assessment and data decision-making is proposed.

Key words： artificial intelligence; open education; online learning; high-quality development