AI+高等教育应用案例与成效 - 教育部公布第三批"人工智能+高等教育"典型应用场景案例 成果包括AI知识中心 AI辅导员和基于大模型的创新实践平台等[1] - AI技术正在重塑教育教学模式 推动高等教育向更立体 更精准 更高效的方向迈进[1] - 中国农业大学开发"神农百晓"大模型 通过数字人教师和AI生成动画等创新形式 将农学知识转化为生动有趣的交互体验 显著提升了学生的学习积极性和实践能力[2] - 西安电子科技大学开发"西电智评"系统 利用生成式AI打造"AI成长助手" 实现学生评价从"考核鉴定"向"成长助力"转变 推动培养模式从"知识图谱"向"能力图谱"转型[3] AI技术解决的教学痛点 - AI技术破解传统教学痛点 解决课堂内容不够生动 对学生吸引力不足 教师难以呈现复杂教学场景等普遍问题[2] - "神农百晓"大模型让枯燥的理论知识变得更立体鲜活 丰富了学生实践渠道 提升了学生解决实际问题的能力 对农学等实践性强的传统学科尤为重要[2] - "西电智评"系统解决了传统学生评价中信息沉淀转化不足 评价指标单一 系统牵引效果不明显等痛点 实现了个性化 精准化 多元化的学生评价模式[3] 高等教育与科技融合趋势 - 高等教育必须主动对接前沿科技 从早期的粉笔板书到幻灯片 3D投影 再到如今的AI技术应用 始终紧跟科技发展步伐[4] - 面对传统学科知识体系与实践内容的显著变化 高校需采用数字化 智能化方式呈现教学内容 实现实践与课堂双重升级 使所学知识更贴合产业实际需求[4] - 当前各类"AI+教育"案例与典型场景的涌现 是高等教育紧跟社会发展趋势的具体体现[4] AI+教育面临的挑战 - 部分教师已形成固定教学模式 对AI技术可能产生抵触情绪 年轻教师虽愿意尝试但仍需系统学习AI知识并将教学需求与技术精准对接[4] - AI存在数据隐私与授权风险 当使用学生行为数据进行分析时 目前的授权与保护机制仍待完善[5] - AI的"幻觉"特性可能导致错误逻辑 虚构事实甚至违反伦理道德的内容 跨部门协同机制不足也影响体系化深度融合[5] 未来发展建议 - 应通过案例科普让教师直观看到AI应用成果以转变观念 同时加强对青年教师的AI工具使用培训[5] - 需完善数据治理与隐私保护机制 制定数据采集使用规范 实施数据安全管理和风险防范[6] - 要建立人机协同的价值观过滤机制 在AI系统中设置"价值观校验"环节 进行意识形态安全筛查[6] - 应加强制度建设与队伍建设 制定配套政策自上而下推动教育数字化战略落地 将"AI+"从管理工具转变为全方位育人生态[6]