编者按：人工智能正成为推进教育现代化与构建高质量教育体系的重要支点。AIGC（人工智能生成内容）技术作为其中最具颠覆性的新兴力量，正在深刻改变高等教育教师的教学范式、科研方式与能力结构。在2025年教师节，大河网学术中原联合河南工业大学课题组发起《AIGC如何赋能教学科研》有奖征文，诚邀全国高校教师、教研工作者和教育技术实践者共同探索人工智能与教育结合的未来图景。学术中原将持续刊发优秀投稿，敬请关注。

今天刊发郑州师范学院申梓刚的文章《数智时代背景下智慧课程建设的改革与实践》——

在人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术飞速发展的时代背景下，高等教育数字化转型已然成为全球高等教育变革的核心驱动力。我国教育部颁布的《关于加快推进教育数字化的意见》明确指出，以教育数字化为突破口，支撑教育强国建设。教育数字化在课程教学领域的具体呈现为开展智慧教学，而智慧教学并非凭空产生，其蓬勃发展得益于国家战略的顶层设计、教学模式改革的迫切需要以及前沿技术所提供的无限潜能。同时，在当前数智技术持续迭代的形势下，教师作为智慧教学的实施者，在如何开展智慧课程建设、如何运用智慧教学手段切实提升教学质量以及开展全过程评价等方面仍有诸多问题亟待探索。

一、智慧教学的时代背景

（一）国家政策战略引领

《中国教育现代化2035》将教育信息化确立为教育现代化的核心标识，着重强调高等教育在“双一流”建设进程中的数智化转型使命。教育信息化2.0行动计划提出“三全两高一大”发展目标在高等教育领域的具体实践路径：教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体学生、数字校园建设覆盖全体高校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+高等教育”大平台。教育部于2025年发布的《关于推进教育数字化发展的实施意见》进一步明确，至2027年需达成国家智慧教育平台资源的融通共享，构建泛在可及的终身教育体系，尤其强调高等教育在人工智能、大数据等前沿技术领域的课程创新。2025年教育部等九部门联合印发的《关于加快推进教育数字化的意见》，明确要求“深化教育大模型应用”“探索人机协同教学”“实现大规模因材施教”，相关政策指引一脉相承且持续深化。这些文件共同凸显了智慧教学在优化教育资源配置、创新人才培养模式、构建高质量教育体系中的关键效能，为高校课程改革提供了强劲的政策动力与清晰的行动导向。

（二）教学改革现实需求

传统的“以教师为中心、教材为中心、课堂为中心”教学模式，在培育学生创新精神、实践能力以及批判性思维等方面愈发凸显其局限性。依据 2024 年高等教育质量监测报告，72%的本科课堂依旧以讲授式教学为主要方式，学生高阶思维能力培养存在显著不足。尤其是在人工智能、大数据等前沿技术领域，实践教学环节较为薄弱，产学研协同创新机制尚不完善。当前，高等教育面临着从“以教为主”向“以学为主”的范式转型挑战。同时，教学改革的内在需求推动着教学模式的创新。首先，OBE（成果导向）理念的广泛传播，要求教学设计与实施必须围绕学生最终所获得的能力展开，这需要更为灵活且个性化的教学路径予以支撑。其次，研究性教学、项目式学习等旨在培育学生高阶思维能力的教学方法，需要更为丰富的教学资源、更为便捷的协作工具以及更为精准的过程指导，而传统课堂难以充分满足这些需求。相关研究表明，地方高校教师在开展研究性教学时普遍存在“技术赋能不足”的问题，这凸显了教学手段升级的紧迫性。智慧教学可以构建数智化环境，是实现从大规模标准化教育向个性化、探究性学习转变的必然选择。

（三）技术迭代驱动创新

人工智能、大数据、云计算等技术的突破性进展，为智慧教学的开展提供了坚实的技术支撑。其一，人工智能为教学赋能。AI技术已从单纯的辅助工具转变为教学过程的深度参与者。例如，AI可承担“个性化导学师”“实时互动助手”“精准评估师”等多种角色，能够依据学情数据为学生推送定制化预习资源、在课堂探究过程中提供实时指导，并对学习成果开展多维度智能评价，进而达成“因材施教”这一历经千年的教育理念。生成式人工智能在课程设计中的应用已实现从“辅助”到“共创”的跨越，例如，DeepSeek生成的教学资源已覆盖高校全学科范畴。虚拟现实技术构建的沉浸式学习环境，也使抽象概念得以具象化呈现。其二，大数据驱动的教学决策。智慧教学平台能够全过程、无感知地采集学生的学习行为数据，诸如视频观看时长、讨论参与度、作业正确率、课堂互动频率等。通过对这些数据的剖析，教师可实现对学情的精准诊断，及时发现教学中的共性问题与个体差异，从而动态调整教学策略与进度，实现教学决策从“经验驱动”向“数据驱动”的转变。在高等教育领域，这些技术的应用不仅提高了教学效率，更推动了教学范式的根本性变革。

二、智慧课程的内涵与特征

智慧课程并非传统课程与信息技术的简单相加，而是在智慧教学理念的引导下，依托现代信息技术，对课程目标、内容、资源、活动、评价等要素开展系统性重构后所形成的新型课程形态。

（一）智慧课程的定义解析

智慧课程以培育学生的高阶思维能力、创新能力以及终身学习能力为根本宗旨，秉持“以学生为中心”的核心观念，深度整合人工智能、大数据等智能技术，依托在线学习平台、人工智能工具、智慧教室以及必要的教学资源，开展深度混合式学习设计的创新型课程。其本质特性体现为“四化”：教学环境智能化、教学资源数字化、教学过程个性化、教学评价多元化。上海交通大学苏永康教授认为，高等教育智慧课程的核心在于构建“教师—学生—机器”协同的智能生态系统，达成从“经验驱动”向“数据驱动”的教学决策转变，尤其强调在人工智能、大数据等前沿技术领域的课程革新。

（二）智慧课程的核心特征

学习资源个性化和生成性：课程资源已从静态、统一的教材与 PPT 转变为动态发展、因个体差异而异的“资源流”。系统可依据学生的前期表现，运用知识图谱构建技术，智能推送契合其认知水平与兴趣点的学习资料、案例及习题。与此同时，师生于智慧教学平台上的互动记录、创作成果、讨论要点等，均能够沉淀为全新的课程资源，促使课程内容在教学过程中持续丰富与演变。

学习活动的交互化和探究化：智慧课程的课堂构建了深度互动的“智能场域”。其突破了传统的单向知识灌输模式，借助各类智慧教学平台以及智慧教室中的设备等工具，为弹幕提问、实时投票、小组协作、屏幕同步、成果展示等多元化互动形式提供支撑。教学活动以问题为导向，以项目为载体，着重强调学生的主动探究与协作建构，完成基于项目任务的“线上自主学习、线下合作学习”流程，实现线上线下混合式智慧教学过程，切实提升了学生的综合学习能力、深度思考能力、逻辑思维能力以及团队协作能力。

决策数据化：智慧课程教学摒弃了对教师个人经验的依赖，转而依托学习分析技术构建“班级学情画像”。智慧课程充分运用学习分析技术，借助自评量表、智慧教学平台数据等使“教”与“学”的过程具备可量化性与可分析性，达成对教师与学生的精准画像。教师可基于实时数据洞察每位学生的知识掌握状况、学习习惯以及兴趣偏好，进而提供精准的干预与指导，实现“一生一策”的教学策略。数据驱动的决策模式不仅提高了教学效率，更推动了教学范式的根本性转变。

教学评价过程化和智能化：智慧课程的评价体系融合了教师评价、学生自评、同伴互评以及辅助评价，覆盖从课前预习、课中参与到课后拓展的全过程。智慧课程的评价系统可以通过智能技术，关注每一个学生的学习数据、课堂表现、测试成绩等，自动形成每个学生的综合评价成绩，形成一个以促进学生发展为核心的“教－学－评”一体化闭环。智慧课程评价体系全面革新了“一考定乾坤”的传统模式。其整合了教师评价、学生自我评价、同伴相互评价以及AI辅助评价等多种方式，且贯穿于课前预习、课中参与至课后拓展的整个学习流程。智慧课程评价系统借助智能技术，对每位学生的学习数据、课堂表现、测试成绩等方面予以关注，自动生成每位学生的综合评价成绩，进而构建起以推动学生发展为核心的“教—学— 评”一体化闭环。

三、建设智慧课程的实践路径

构建高质量的混合式智慧课程属于系统性工程，需在教师能力、教学模式、制度机制等三个维度协同推进。

（一）提高教师智慧教学能力

教师作为智慧课程建设与实施的执行者，是智慧课程建设与实施的核心要素，其数智能力对智慧课程建设的成败起着决定性作用。

分层分类培训：在教师群体中，部分教师基本不具备数智化能力，甚至未曾使用过智慧教学平台；一部分教师具备一定数智化能力，能够使用智慧教学平台并进行基本操作；还有部分教师能够将数智技术与学科教学进行有机融合。鉴于教师群体中存在数智能力的“分层现象”，有必要实施精准化的能力提升方案。

推行“案例引领+实战研习”的赋能模式：单纯的理论培训成效具有局限性，需要与教学实践实现紧密结合。可组织教师针对国家级、省级线上线下混合式一流课程或智慧课程开展案例研讨与观摩学习。与此同时，设立智慧教学改革专项课题，激励教师以团队形式进行申报，“于做中学”、“于学中做”，在真实的教学项目中提升智慧课程的设计、实施及评估能力。

（二）智慧教学新模式

重构课程体系：首先，智慧课程应基于成果导向（OBE）教育理念，构建“知识—能力—素养”三维课程目标体系。其次，依据该课程目标体系设定教学内容，并借助智慧教学平台制定知识图谱以及明确其中包含的核心知识点，并把课程相关的PPT、视频、习题等各类教学资源关联到每个知识点。与此同时，为每个知识点标注“重点”“难点”“考核要点”等属性标签，以实现教学目标的精准化设计。在教学实践过程中，这种课程体系的重构不仅提高了教学效率，更有助于培养学生的自主学习能力。

混合式教学设计：智慧课程应采用“线上预习—课堂探究—线下巩固”的三段式线上线下混合式教学模式。课程可依托智慧教学平台，实现课前AI助教导学、课中师生互动以及课后智能体辅导，此教学流程有助于提高学生的课堂参与度与作业完成率。这种混合式教学设计不仅能够切实提升学生的学习效率、培育学生的自主学习能力，还能为过程性评价提供数据支撑，实现学生评价的过程化与智能化。

（三）制度保障

智慧课程的构建并非一蹴而就之事，也非单一个体能够独立完成，而是需要长效的制度机制作为支撑与保障。

建立多部门协同的支持机制：智慧课程建设牵涉教务处、教师发展中心、信息技术中心、设备管理中心等多个部门。需破除部门间的壁垒，构建联动机制，为教师提供涵盖课程设计、资源开发、技术应用以及平台维护的“一站式”服务支撑，以消除教师的后顾之忧。

完善智慧教学的激励与评价机制：高等院校应在工作量认定、绩效分配、职称评审等关键制度中，充分认可教师于智慧课程建设过程中投入的智力劳动及其所取得的成果。例如，可将智慧课程的建设成效视同高级别的教学改革项目或教学成果，在职称评审环节予以政策倾斜。与此同时，革新学生评教体系，增添针对课程教学创新性、互动性以及学生收获感等方面的评价指标，以引导教师积极投身教学改革。

四、挑战与展望

当前，高等教育智慧课程建设面临着技术设备更新迅速、教师适应能力欠佳、数据安全存在风险等诸多挑战。未来，需从以下三个维度深化发展：其一，构建政府、企业与高校协同的技术创新生态；其二，完善教师数字素养的持续发展机制；其三，建立教育数据的安全治理体系。伴随元宇宙、量子计算等前沿技术的发展，高等教育智慧课程将朝着“全息化、自适应、生成式”的新形态演进，最终达成“大规模因材施教”的教育愿景。

【作者：申梓刚 单位：郑州师范学院 本文系2024年度河南省高等教育教学改革研究与实践项目（2024SJGLX0524）阶段性成果】