人工智能技术在高校教育教学中的应用涉及许多基本原理和相关概念

近年来，科技革命产生深刻变革，其衍生技术渗透到社会生活的各个领域。 人工智能技术近年来发展迅速，逐渐广泛应用于教育教学领域，对于提高教学效率和教育质量具有重要意义。 人工智能技术与高校教育教学水平的对接，引起了国家和各相关群体的关注。 2018年，全国教育大会对推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育作出总体部署。 教育部先后印发了《教育信息化2.0行动计划》、《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设试点工作的通知》等相关文件，着力持续推进人工智能技术赋能高校教育发展的实践进程。 .

人工智能技术在高校教育教学中的应用涉及到许多基本原理和相关概念。 首先是机器学习，这是一种人工智能技术，可以自动学习数据中的模式，并根据学习结果做出自主决策。 机器学习算法可以训练模型来解决图像、语音、自然语言处理等各种问题。随之而来的是自然语言处理，一种用于处理人类语言与计算机程序之间交互的技术。 自然语言处理帮助计算机理解、解释和生成人类语言，包括文本和语音。 然后是数据挖掘，这是一种从大规模数据集中发现模式和信息的技术。 数据挖掘可以帮助人工智能系统发现数据中隐藏的规律，进而预测未来的趋势和变化。 最后是智能教育，利用人工智能技术和现有的教育资源和数据，为学生提供个性化的学习体验，提高学习效果。 人工智能技术的应用需要依赖很多基本原理和概念。 理解这些概念有助于人工智能技术的理解和应用。 在教育教学中，这些概念可以帮助教师和学生更好地理解和利用人工智能技术来改进学习和改进教学。

人工智能在高校教育教学中的应用，可以有效提高教育教学的效率和质量，为培养高素质人才奠定坚实的基础。 实践研究数据证实，人工智能相关技术在高校教学领域的应用具有相当大的应用优势。

机器学习技术及其在教学评估中的应用。 机器学习技术是计算机利用数据分析和算法自学习能力完成特定任务的智能技术。 机器学习技术可以从输入数据中获取规则和模式，从而实现智能预测、决策和分类等功能。 对于教学评价，利用机器学习技术可以通过学生过去的考试成绩、出勤率等数据预测学生未来的表现。 教师可以根据每个学生的实际情况，提出相应的改进方案和教学计划。 提供更好的学习资源。 通过收集学生对课程的实时评价和反馈，对课程进行调整和优化。 例如，利用机器学习技术，对学生的反馈进行自动分类，找出课程中的问题和改进方案，并提供相应的建议。 通过对学生提交的作业、论文等进行自动评分，教学评估变得更加高效和准确，为师生节省了大量时间。 机器学习技术还可以分析学生的作业习惯和评分偏差，为评估和教学提供更好的指导。 通过分析学生的学习习惯、兴趣爱好等数据，智能推荐相应的学习资源和课程，为学生提供更加个性化的学习支持和指导。 机器学习技术在教学评价中的应用人工智能，为教育工作者提供了更多的数据分析支持和决策依据，提高了教学效果，促进了学习者的自主学习和个性化发展。

自然语言处理技术及其在智能教学中的应用。 自然语言处理技术是利用计算机技术对人类语言（自然语言）进行分析、理解、处理和生成的技术。 自然语言处理技术的核心在于如何对语言进行建模和设计算法，以实现语言理解、生成和交流的功能。 在智能教学中，利用自然语言处理技术，通过语音识别和语音生成技术，实现语音播报、听力练习、口语测试等教学内容功能，并对学生的语音、语调进行评价和评价并且可以实现语速。 指导实现英语口语教学的自主实践与评价。 通过文本分析和分类技术，对学生的课文作业和论文进行自动分析和评价，让教师更高效地评价学生的课文作品，对学生的想法、表达方式、格式等进行针对性的指导。 通过智能问答和聊天机器人技术，为学生提供语言交流和学习支持，学生可以随时获得个性化的学习资源和问题解决方案，增强自主学习能力。 通过翻译和文本生成技术实现跨语言教学效果，学生可以获得更广泛的学习资源和文化体验，提升跨文化交际能力和语言表达能力。 可以说，自然语言处理技术在智能教学中的应用，可以为教学提供更加丰富、个性化的学习支持和指导，促进学生的自主学习和个性化发展。

数据挖掘技术及其在学生行为分析中的应用。 数据挖掘技术是利用计算机技术对大量数据进行自动分析和处理的技术。 它包括数据采集、预处理、建模、评估等，通过挖掘数据的潜在联系和规律，为决策提供支持和指导。 在学生行为分析中，利用数据挖掘技术，可以分析出学生的行为轨迹。 通过对学生学习行为信息的采集和分析，可以对学生的学习行为轨迹进行建模和评价，帮助教师更准确地了解学生的学习状况和行为模式，提供更有针对性的个性化教育服务。 二是挖掘学生的学习规律。 通过对学生学习数据的分析和挖掘，提炼出一些学生的学习规律和规律，有助于教师更好地了解学生的学习偏好和习惯，为学生提供更加个性化的教育指导和服务。 三是预测和评价学生的表现。 通过对学生历史学习记录和数据的分析和挖掘，可以预测学生未来的学习水平和成绩。 同时，通过对学生学习行为的量化评价，为学生提供更加科学、客观的学习评价和反馈。 第四，可以建立课程推荐系统。 通过数据挖掘技术，分析和挖掘学生的学习历史和行为，建立课程推荐模型，为学生提供更加个性化的学习资源和学习支持，提高学习效果和质量。 因此，将数据挖掘技术应用于学生行为分析，可以为教育提供更科学、更准确的个性化教学服务，提高学生的学习效果和质量。

人工智能技术在教育领域的应用，对高校教育教学起到了积极的促进作用。 通过人工智能技术，可以提高教师的教学效率和质量，为教育提供更科学、更精准的教学服务。 针对学生学习，人工智能技术通过数据挖掘、自然语言处理等技术，实现智能学习推荐、个性化教育和评价，为教育提供数据分析和预测能力，提高教育决策的科学性和有效性。 高校需要与教育科技企业、政府部门等多方合作，共同推动人工智能技术在教育领域的创新与进步，实现全民普惠教育。

拓展教学选择，提高教学思政水平。 培养思想坚定、各方面素质全面发展的新世纪人才是我国高等学校人才培养的指导目标。 思想层面价值取向的培养与思想政治因素在教学全过程中的渗透密切相关。 目前，为了平衡课业，大学生长期在校学习。 因此，大学生虽然可以通过互联网感知国际国内社会的重要新闻，但对更深层次的实际社会运作普遍缺乏了解。 此时，人工智能技术的投入和应用，可以有效缓解这一现实问题。 借助贯穿于高校课程体系的人工智能技术，学生可以更深入地洞察各种实际案例，建立相应的微观社会动态子系统模型。 再加上分类和回归方法的协同应用，可以对社会发展产生深远的影响。 内涵形成动态观察，在进一步加深对本专业课程认识的基础上，才能体会到中国特色社会主义制度的优越性和先进性。 人工智能教学平台拥有丰富的资源储备，通过教学优化筛选政治方向正确的理论课程，让学生无论学习什么课程，都能有效避免不利于正确思想的不良影响. 信息，同时潜移默化地接受中国特色社会主义优越性的洗礼，为其日后的成功打下坚实的价值基础。

全面考察学生学习情况，科学把握教学进度。 在以往的教学模式中，教师虽然起到了学生引导的重要作用，但由于时间、空间和听众人数的限制，很难对学生的学习进度和知识掌握情况形成科学的控制。 但是，当我们应用人工智能技术时，可以帮助教师对学生的整个学习过程形成可视化分析，从而提高教学的针对性和科学性。 在人工智能技术体系下，在线课程与数据检测系统的联合应用，可以准确捕捉学生学习活动的细节，例如：课程观看时长、参与课程数量、课程播放率、以及考试成绩等，将形成一个系统综合报告发送给相应的老师，让老师更直观地了解学生的学习状况。 对学生学习状态的全程监控，是为了让教师更科学地掌握教学进度。 众所周知，在高校的教学层面，无论是公共课还是选修课，课堂参与人数都非常多，而且还具有动态变化的特点，这无疑给教学带来了现实困难。教师进行教学。 如果无法对学生学习的全过程形成合理的测试，仅依靠测试成绩的标准来判断近期的教学效果和规划后期的进度，则很容易导致对片面教学活动的误解。 人工智能与数据检测系统的协同应用，促进学生学习过程的可视化和透明化，进而使教师统筹全局，实现综合群体适应性和个体针对性下的可视化分层教学，全面提高教学水平效力。

塑造学生“学写生”，精准匹配信息推送。 数据分析系统是人工智能技术的又一重要组成部分，也是其赋能高等教育教学发展不可或缺的一环。 数据分析系统的工作原理是：平台依托学校提供的教学大数据进行技术跟踪比对，进而形成学生整体情况的“素描”人工智能，展示在眼前教师，帮助教学活动的开展。 此外，大数据分析平台可以综合评估学生的学习习惯，从而提炼出单个个体的学习特征，然后根据这些特征信息优化知识推送的内容，为学生提供有限的能力和平台首页习惯性课程资源。 . 同时，数据分析平台还提供满意度评价功能。 学生每次登录即可形成对推送内容的评价，平台将计算反馈信息，以进一步提高推送服务的满意度。

综上所述，人工智能技术赋能高校教育教学发展，是对传统教学模式的有益补充。 人工智能多项技术在高校教学领域的实际应用，不仅从根本上实现了教学方式的变革，而且极大地有利于个性化教育的开展和课堂效能的全面提升。 因此，基于当前国家大力倡导的“人工智能教育”和“信息化教育”的价值导向，人工智能技术教育要素的挖掘及其与教学实践的深度融合成为教学的重要内容。改革。 在此背景下，融创科技与教育，提高两者的融合和适应程度，探索一条科学的发展道路，对于加快教育教学改革进程至关重要。 （作者：李霞飞，中南大学马克思主义学院副教授、硕士生导师、博士）