基于 AI 人机协同技术的高职课堂精准教学模式研究

在职业教育数字化转型与精准教学改革的双重驱动下，高职课堂正面临从 “批量式传授” 向 “个性化赋能” 的关键转变。AI 技术与教师教学的深度协同，为破解高职学生知识基础差异大、技能需求多元化等教学痛点提供了新路径。本文以 “基于 AI 人机协同的高职课堂精准教学模式” 为研究对象，通过分析 AI 在学情诊断、资源推送、过程评价等环节的应用逻辑，结合高职课堂教学场景特性，探索人机协同如何有效提升教学精准度与学生学习效能，旨在为高职教育教学模式创新提供实践参考与理论支撑。

1. AI精准教学评价与诊断

传统教学评价主要是根据课堂出勤率和学科成绩为依据的单一结果性评价，不能全面、真实、客观地评价学习的效果。AI精准教学评价则是基于教学大数据中心数据驱动，采集学生全过程的学习行为数据并开展深入的数据挖掘和分析，是过程性评价和结果性评价相结合的综合评价方式。在AI人机协同环境下，可以借助信息技术手段和工具进行精准教学评价和诊断，基于教学大数据中心和智慧教学平台，智能获取和挖掘分析“数据库应用技术”课程的学生学习记录、浏览记录、互动讨论、头脑风暴记录、作业记录、测试成绩、学习动机、学习偏好、学习趋势等数据，并采用雷达图、概念图、散点图等评价工具进行学生综合评价可视化分析呈现，进而实现学生学习行为显性特征和隐性规律的全面、客观、精准的多维度评价。如图4所示某高职院校“数据库应用技术”课程AI精准教学评价雷达图。

一、AI人机协同精准教学模式的实施建议

1. 基于数据驱动，实现AI人机协同数据获取

基于教学大数据中心海量数据源，可以使用AI人机协同获取多维度多层次的学生学习智能数据。学生学习数据主要包括：基础数据(静态数据)、行为数据(动态数据)、内容数据三个大类。基础数据主要是指学生个人基础信息，包括姓名、年龄、性别、文化程度、教育背景等。行为数据主要是指学生学习行为的动态数据，包括学习偏好、学习记录、浏览轨迹、知识获取方式、爱好领域、趋势预测等。行为动态数据可进一步细分为：定量数据(量化型数据)、定性数据(分析型数据)和个性化数据(偏好型数据)。行为动态数据的获取离不开AI人机协同智能获取的支持，基于教学大数据中心的海量学生学习行为数据，AI人机协同智能机器可以自动进行系统采集和获取，有效开展深入的数据挖掘分析，结合协同过滤推荐算法，对学生学习行为数据进行AI人机协同智能元素获取和深入分析，通过K均值算法和计算学生间的相似度，对收集到的学生数据进行聚类，基于量化型数据和能力型数据对学生群体进行进一步归类分析，为学生群体和个体打上特征标签。

2. 基于人机协同，实现教学资源精准推送

学校层面可以基于人机协同机制，以教学大数据中心为数据引擎，构建智慧化教学平台，集成多个网络教学APP，如超星学习通、职教云、智慧树等，及时获取学校发展和各个学科的教学和学习数据，辅助学校做出精准的教育教学决策，助推教育教学质量提升。学生层面可以通过AI人机协同教学平台进行学习过程自我监测、学习认知模型的构建预测，实现精准自我认知和自主学习，提高学习效率，实现减负增效。教师层面可以通过AI人机协同教学平台实时获取各个班级学生的学情数据，依托学情分析报告，精准掌握学生学习规律和差异化特征，基于教学内容、分类协同、关联规则三个层面精准推送个性化、差异化的教学资源。①基于教学内容的推送，是指依据学习者特征，建立学习者特征与教学内容特征之间的二元映射关系，并计算二者相似度，把与学习者特征相似度匹配高的教学内容精准推送给相对应的学生群体。②基于分类协同的推送，是指对学生群体进行分类，建立学生群体之间的内部关联，基于学生群体特征，建立学生分类特征集与教学内容的映射关系，分类协同推送相同的教学内容给相似的学生群体。③基于关联规则的推送，是指根据教学内容特征，建立不同教学内容之间的内部相关性和因果映射关系，根据学生当前学习内容，精准推送相关性匹配度高的教学内容，实现互联网技术与教学过程的深度融合。

3. 基于新兴技术，完善智慧教学设施

随着“互联网+”教育技术的推进，以大数据驱动的精准智慧教学模型为指导，开展线上线下教育融合，实施精准智慧教学模式，打造线上线下一体化的高效智慧课堂。随着智慧校园建设在高职院校迅速兴起，高职院校通过校企合作，大力开展信息技术应用推广与培训，如：大数据、物联网、人工智能、云计算等新技术培训，有效促进教育教学与信息技术的深层次融合，推动教学管理与教学服务精准化和实效化发展。借助信息技术，教师可以利用智慧教室、电子大屏、移动终端APP等智能环境和设备开展常态化教学，通过物联网传感器、可穿戴智能配件、眼动跟踪等各类感知技术AI自动获取学生全过程学习数据，同时教师也可以结合线上教学平台布置作业，推送学习资源等，使得教学过程更加高效精准。学生可以充分利用教学资源平台获取学习资源，通过各种手机软件获取知识，进行在线预习和复习，完成作业和讨论等，利用碎片化时间进行自主学习，为精准教学提供有效保障。

综上，基于 AI 人机协同的高职课堂精准教学模式，既是对高职教学改革需求的回应，也是技术赋能教育的必然趋势。该模式通过 AI 的数据处理优势与教师的教学主导作用相结合，有效实现了教学目标、内容与方法的精准匹配，为提升高职课堂教学质量提供了可行方案。未来研究可进一步聚焦 AI 技术与不同专业课程的适配性，以及人机协同过程中教师角色的动态调整，持续优化模式细节，推动其在高职教育领域的规模化、常态化应用，助力培养更多符合产业需求的高素质技术技能人才。

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