现阶段，高校学生学习需求呈现出多元化以及个性化的特点，传统教学方式很难全面顾及个体差异。然而人工智能拥有数据处理、智能分析以及个性化服务的能力，这为高校教学的优化提供了技术方面的支持。教育信息化政策持续推进，也为人工智能在高校教学中的应用营造了良好的环境，促使高校教学朝着更高效、更精准以及更个性化的方向迈进，成为高校提升教学质量和人才培养质量的关键途径。

  数据驱动，精准施教

  在高校教学过程中，如果脱离了数据的有力支撑，教师就很难精准地掌握学生的学习状态以及需求差异，如此一来，教学内容与方法往往会缺乏针对性，难以达成教学效果的最大化。以数据作为基础来开展教学活动，教师可清晰地掌握学生的知识薄弱之处、学习进度以及能力层次。

  高校可与技术开发企业携手合作，构建起一个能覆盖整个教学流程的大数据分析平台。平台可整合学生课堂互动情况、作业完成情况、考试成绩、学习时长等方面的各类数据信息，教师在学期初、学期中期以及学期结束这三个关键时间点，借助该平台对所教授课程学生的学习数据展开系统分析，识别出学生在知识掌握方面的共同问题以及个人的差异之处。例如，对于某一门计算机课程，教师经过数据分析发现多数学生在编程逻辑模块存在理解上的问题，并且有部分学生的学习进度落后，在这种情况下，教师可调整后续的教学计划，增加编程逻辑模块案例讲解课时的数量，同时为学习进度滞后的学生制定个性化的课后辅导方案。

  智能赋能，个性学习

  借助人工智能技术给学生提供个性化学习支持，可使学生依据自身状况自主安排学习，充分发挥主观能动性，提高学习效率与效果。

  高校可引入智能学习系统，组织教师依据课程教学大纲以及知识点体系，在该系统内部构建完备的课程资源库，其中涉及教学视频、课件、习题、案例分析等内容，并且对这些资源进行分层分类标注。当学生使用智能学习系统时，系统会借助前期的入学测试以及日常学习数据采集，探究学生的学习基础和能力水平，为学生自动生成个性化的学习路径。举例来说，对于数学基础较为薄弱的学生，系统会优先推送关于基础知识点的教学视频以及简单习题，以此协助学生巩固基础。而对于数学能力较强的学生，系统会推送进阶知识点以及难度较高的习题，以满足学生的学习需求。

  技术融合，课堂革新

  随着教育信息化不断向前推进，以往那种主要依靠教师讲授的课堂模式已然难以契合大数据时代学生对于互动性和参与性的学习需求，如果不借助技术融合来推动课堂革新，容易导致课堂氛围沉闷，对教学质量产生影响。将人工智能技术和课堂教学进行深度融合，可以创新教学形式，提高课堂互动，激发学生的学习兴趣。

  高校要通过理论讲解、案例演示、实践操作等多种培训形式，帮助教师快速掌握智慧教学所需的技术技能，提升教师的信息技术素养，以便教师能够更好地借助智能互动教学平台开展各式各样的教学活动。比如，教师能够在课堂中利用智能教学平台实时发起随堂测试，学生使用手机、平板或者电脑完成测试后，平台会马上统计答题数据，教师依据这些数据反馈，及时知晓学生对知识点的掌握状况，针对错误率较高的题目进行重点讲解。再如，教师能够在课堂中利用智能教学平板开展抢答活动，活跃课堂氛围的同时还能实时收集学生的学情数据，及时调整课堂教学节奏。

  动态评价，持续优化

  传统高校教学评价大多将期末考试成绩作为主要依据，这样的静态评价模式难以全面呈现学生在整个学习进程中的表现以及进步情况，也很难及时对教学改进给出有效的反馈。对此，可借助人工智能技术构建动态评价体系，可以实时追踪学生的学习过程，全面评估学生的学习效果，同时给教师的教学改进提供依据，达成教学的持续优化。

  高校可借助大数据和人工智能技术来构建教学动态评价系统，这个系统可依据学习过程、知识掌握、能力提升这三个方面来设定评价指标。以学习过程为例，系统会通过记录学生的课堂出勤状况、参与互动的具体次数以及课后作业的完成情况等数据来实时评价；在知识掌握方面，系统会结合学生的随堂测试成绩、单元测验成绩以及期末考试成绩进行综合分析；在能力提升方面，系统会通过学生的项目实践成果以及小组合作表现等数据来进行评价。教师可利用该系统随时查看学生的动态评价结果，知晓学生在学习过程中的优势与不足之处，依据评价结果对教学方法和教学内容做出调整。

  在大数据时代，人工智能在高校教学中的应用，乃是推动高校教学模式实现革新以及提升人才培养质量的关键措施，它借助数据驱动达成精准施教，依靠智能技术满足学生的个性学习需求，凭借技术融合推动课堂革新，依靠动态评价促进教学优化，为高校教学发展注入全新活力。未来，随着人工智能技术不断发展、教育需求不断升级，人工智能在高校教学中的应用会变得日益深入，不断拓展应用场景，在数据安全、技术适配、教育公平等方面持续完善，推动高校教学朝着更智能、更高效、更具针对性的新阶段迈进。（作者：彭馨，桂林师范学院）