周璨 李缘

摘要：随着科技的不断发展，我国高职院校实训课程的教学在人工智能背景下将会迎来更多的机遇与挑战。本研究就人工智能在高职实训课程OMO式教学中的应用进行分析，提出相关的教学改革策略以及创新方针等，并以智能导师系统的实践应用为例，解决OMO教学在实训类课程中“应用难”的问题，为高职院校实训课程教学提供参考。

关键词：人工智能  高职院校  实训课程  教学应用

中图分类号：G719.2                      文献标识码：A

目前，我国处在社会经济发展与转型的重要阶段，人才需求量巨大。实训课程大多是职业教育的专业核心课程，对技能型人才的培养有着至关重要的作用，因此顺应当前社会的发展开展实训课程的教学活动非常必要。在教学活动中引入人工智能已经成为当前教育行业发展的主要趋势，为促进课程教学与人工智能的有效结合，从而达到人工智能应用效率的最大化，需要对人工智能进行全方位的剖析。教育部在2018年所制定的《高等学校人工智能创新行动计划》中，将以“人工智能+教育”为主要发展目标，大力推进人工智能在教学中的合理应用，以达到提高教学效果的目的。

1人工智能时代下高职课程教育教学的理念

1.1学校层面

人工智能的发展是多学科融合交叉的结果，反过来又能促进学科融合和发展。以人工智能与教育学的融合发展为例，其有效应用体现在多个方面，例如：帮助学生在学习过程中意识到自己的不足，并做出针对性调整[1]、细化教学方案、提升课堂教学效率、增加教学评价效果等。人工智能时代下高职院校通过大数据分析，因材施教制定更加符合学生发展的人才培养方案，通过教学活动加以落实，达到提高学生综合能力和素质的目的。当教学方案不断得到细化和优化，学生的分析数据愈加清晰，高职院校才能轻松快速地解决人才培养方面的问题，降低人才培养的难度。高职课程教育教学理念也会从一元单向模式向多元双向模式转变，从以教师为核心向教师-学生双主体转变，未来学校将进行4个方面的深刻变革：动力机制变革、维度场景变革、课程和评价变革、技术集成变革[2]。

1.2教师层面

由于高职实训课程的特点是职业性与技术性紧密对接、深度融合，同时体现跨越多个学习或真实的场所，在体验和活动中构建并巩固学习成果，不断提升学生职业能力[3]。因此，教师需要通过实践或者模拟的方式向学生展示，并通过互动增强沟通交流，充分了解学生困惑，针对性地启发学生。借助人工智能，高职教师在实训课程教学时不仅能使日常教学内容更加丰富，同时还能够构建起更加真实且有趣的课堂教学环境，从而激发出学生学习兴趣，使其积极地参与到课堂学习当中，从而提高教学质量。人工智能给教育教学带来了更多的方向和可能，教师可以利用人工智能作为知识传输的枢纽，更新教学内容，创新教学方式，并且利用云平台实现知识的实时共享，创建虚拟教学空间，使得学习环境不再拘泥于线下形式，随时随地都能够开展教学活动，提升教学效果;还可以通过人工智能对学生进行全面分析，建立学生信息化档案，收集关于学生学习兴趣以及优势、劣势等方面的信息，从而制定个性化教学方案，真正实现因材施教。总的来说，人工智能提供丰富的教学资源、真实的场景体验、多变的教学形式、细致的教学分析，延伸教学过程，是未来教学中教师的好帮手。

1.3学生层面

在传统的实训课程教学当中，不同科目之间存在学科差异，学生所掌握的知识范围存在着一定局限性，而相近学科之间存在内在联系，加之社会对综合性人才的需求与日俱增，交叉学科的发展越来越受重视，因此培养掌握多学科知识的人才也成为人才培养的目标之一。人工智能作为电子大脑，能够快速储存和调用海量知识资源，通过人工智能能快速查询和掌握其他学科知识，实现多学科知识的有效结合，拓宽知识边界，打破学科壁垒，促进学生以联系的眼光看待解决问题的能力，开展系统全面的项目联系，培养学生的综合思维。同时，能实现海量数据的快速抓取和精确处理，提高学习效率。另外，来自各方面的信息能夠很好地拓展学生的视野，降低信息茧房的影响，学生掌握多元化的知识，能丰富自身的知识构架，激发创造能力与想象能力。而这些都需要学生在人工智能的背景下主动设定自己的学习计划，使其更加符合自身需求。

2人工智能在高职实训课程混合式OMO教学中的应用

2.1充分发挥网络学习系统的价值，推动教学改革发展

OMO（Online-Merge-Offline）教学模式是一种利用人工智能技术推进线上和线下教学深度融合并促进因材施教的教学模式。在后疫情时期的高职实训课程教学中，不仅要增加学生的理论知识储备、提升职业技能，还要充分发挥网络学习系统的价值，提升学生信息素养，提高其接收和使用新技术的能力，尤其是人工智能与高职课程教学融合后，与传统的教学方式存在明显差异。因此，在运用OMO的线上线下互通时，更重要的是发挥出人工智能的实际作用，对现在的教育教学方式进行改革，并结合人工智能时代的背景特征来制定改革目标，实现从旧方式到新方法的平稳过渡。为此，在改革过程中要针对性地调整教学内容与结构，并确保实践课程教学目的与目标的准确性，将其与实践有效融合，提升理论联系实际的能力。 为此，教师首先要掌握网络学习的特征，结合人工智能发展及教学实际科学合理地设计教学活动，将知识体系进行有效分解，保证学生在学习过程中能全方面掌握典型知识，使学生在学习过程中构建完整的知识体系，加强高职教改的针对性。

2.2创新教学组织方式，培养学生创新能力

高职实训课程教学内容主要分为理论知识与技能知识。在当前社会发展过程中，企业对员工能力要求也更高，不仅要有扎实的专业知识和技能，还要有较强的创新能力，为此可利用人工智能创新教学环境，既能再现操作过程，将复杂的操作技能直观呈现在学生面前，又能支持学生在虚拟空间进行手动操作，在仿真场景下完成技能训练，提高学生实操能力。在人工智能支持下的虚拟场景中，学生能够尝试多种操作，在开拓思维的同时降低试错成本，培养学生的思考能力。虚拟环境支持多名学生接入，共同执行实操训练，既能提高学生的参与积极性，加强其与同学和教师之间的沟通交流以及讨论，又有利于学生之间思想观点的交流碰撞，拓宽思路，激发想象力，产生更好的解决方案和创意，培养其团队合作、沟通交流的能力，引导学生成为复合型人才。引入人工智能后，教师将摆脱传统教学的方式，创新教学模式，突出学生的学习主体地位，在夯实理论知识基础的同时激发学生创造活力。例如，在当前社会所经常使用的人工智能人脸识别系统，教师可以将该人工智能与课堂教学进行结合，以实际的人工智能应用为出发点对学生进行编码技术等综合技能的教学，从而提升学生的学习能力。

2.3提高教师综合素质，加强师资力量的建设

要在高职实训课程OMO教学中的实现人工智能技术应用，需要教师具备一定的人工智能知识，充分发挥教师的主体作用和人工智能的优势，因此高职院校要针对性地提升教师的综合素质，不断加强师资力量的建设。首先，可充分利用校企合作优势，让教师进入到相关企业中考察，学习先进的人工智能知识，教师在掌握知识之后才具备了技术应用的基础。其次，高职院校要积极与人工智能相关企业沟通，邀请专家进入学校开展讲座培训。最后，利用人工智能技术开展线上实训指导，将企业专业技术人员“请”到实训现场，通过专业技术人员的讲解以及相应的指导，使学生的学习更加系统更加专业，并且针对一些重难点，专业的技术人员能够给予学生更加专业的讲解。同时，双师型教师的培养是人工智能时代高职院校对人才培养的需求，将理论与实践之间通过有效的结合，不仅能够提高学生全方面发展的培养质量，还能够促进高职院校的教育教学转型。

3提高人工智能在高职实训课程OMO教学模式中的应用水平

职业教育旨在培养应用型人才，随着《国家职业教育改革实施方案》的推行，各个高职院校均在逐步修订人培方案，调整实践学时的课时占比和实践教学内容，适当提高综合性、设计性和开放性实践教学内容的比例[4]。实训课程教学依托专业化的实训室和实训基地，以实践教学为主，让学生通过个人或小组的方式完成特定的项目或者任务，达到提升综合技能的目标和效果。人工智能技术的应用可以通过智能导师系统将实训课程的优势最大化。智能导师系统能够模拟人类导师给学生引导，通过动作表现与学生进行情感互动，提供个性化服务，辅助制定学习计划并监督执行，给予学生评价，借助虚拟现实技术智能导师还能“现身”“实训场地”，“手把手”教授学生操作，实现教学过程智能化、个性化、情景化。

智能导师系统最早出现在20世纪80年代初，是一种基于规则的专家系统，它开发最初目标是模拟学生与人类导师之间的教学和互动，而如今对智能导师系统的探索主要为学习者提供专业领域的知识和教学辅助。典型的智能导师系统通常包括知识模型（领域模型）、学生模型（学习模型）、教学模型（教学策略/教师模型）三部分，部分拓展模型还加入和互动模型，以实现与学习者之间的互动，其中知识模型主要包含各种学习资源和材料，学生模型主要收集学习的静态信息（知识水平、技能水平、偏好、需求），教学模型主要提供教学诊断和评估，并根据其他模块信息作出适当的教学决策[5]。

为适应实训课程的特点，本文对现有的模型进行扩充和改进，建立适应实训课程的智能导师系统，不仅为学生提供学习辅助、情景化实操训练、个人评估、学习指导，还能为教师提供资源调取、教学决策、作业批改的服务。

3.1实训课程智能导师系统的构建

鉴于实训课程的特点及其在教学实施过程的不同，在设计智能导师系统时可以需要考虑以下几点：首先，能够提供情景化的操作环境，这依赖于VR技术的发展和成熟，未来AR技术的发展将增强现实，实操环境又会更加真实;其次，全方位记录学生的情况，在理论课程中教师对学生的评估主要来自于静态数据，如学生课堂答题情况、作业情况、考试分数等，但在实训课程中，学生是否掌握操作技能是考核的一个重要因素，因此需要对学生的操作进行评判;最后，智能导师对教师的辅助作用，在教学过程中，教师能够通过语音调用教学资源，能够快速呈现教学素材，智能批改学生作业并为教师提供教学决策，智能导师成为教师的助力。

基于此，在智能导师中除知识模型、学生模型和教学模型之外，在系统中加入追踪模型、适应模型和媒体模型，形成实训课程智能导师系统，如图1所示。

知识模型描述的是教学过程中所需要的知识体系，既包括课程知识、技能知识、题库等，又包括它们之间的相互关系，其表现形式不仅有图文、视频、动图、PPT，还包括其他形式的资源，同时还可以采用导入的形式，导入MOOC或其他线上资源库的资源。使得教育生态系统得以横向拓展、累积，纵向演替、进化[6]。

学生模型主要包含与学习者相关的学习静态特征描述，例如基本信息、知识水平、能力技能、学习历史、学习风格和习惯等，在实训课程中主要关注学生的学习基础（动机、初始能力、技能水平、学习习惯等）、学习能力（接受能力、自学能力、理解能力、掌握能力等）和认知特征（自我评价、自我效能等）。

教学模型主要包含与教学和教师相关的静态特征描述，包括教学策略和教师风格，其中教学策略可以依据课程特点而定，例如情景式教学、启发式教学、项目式教学。教师风格中主要包含教师的个人教学风格。

追踪模型主要針对学生实操环节，收集学习者学习过程数据并进行分析，对比实际操作与标准操作对学生实操进行打分，既可以用于评价也可以提示关键点，进行指导。在操作过程中，可以利用摄像头捕捉动作表情，利用VR设备记录手势动作，还可以利用智能手环来追踪认知情绪，进行必要的干预。

适应模型主要功能是为学习者提供学习规划、操作提示和知识讲解，为教师提供学生学习情况、实训分数、总体评价，并进行教学决策，在教学过程中可以通过语音识别调用其他模块的信息和数据，提升教学质量。

媒体模型可以理解为可视化输出和呈现方式，可以提供如图文、视频、演示、虚拟现实等不同的资源呈现方式，可以根据不同媒体类型进行切换，服务师生。

3.2智能导师在实训教学过程中的应用

在教学过程中，教师和学生都可以利用语音识别系统调用智能导师中的数据资源，并可适配不同类型的媒体设备，可视化输出，满足师生的需求。智能导师系统在实训教学中的应用不仅在课中，还可延伸至课前和课后，实现OMO模式线上线下互通的教学目标，其具体应用过程如图2所示。

3.2.1课前教学环节设计

此阶段重点在培养学生的预习习惯，使其对本节课所要学习的内容进行初步的了解，并在其中划分出本节课内容的重难点，引导学生对提问进行反思。

在此阶段，除了发布规划好的学习材料，引导学生开展自学外，还可利用智能导师的强大功能，使学生的课前预习不局限于理论学习，而是通过情景模拟让学生尝试操作，并通过终端实现人机交互，教学辅助系统能够自动处理和回复部分问题，提升课堂学习效率的同时促进学生思考和深入学习，激发学习兴趣，而智能导师也能收集学习者的个体特征（学习基础、学习能力等）和学习情况（问题解决模式、逻辑思维能力等）。

3.2.2课中教学环节设计

此阶段重点在通过实践提升学生的专业技能。教学在实训室中进行，传统的课程开展对实训环境的要求较高，越能真实地模拟应用场景，越有助于学生理解和实践技能提升，人工智能技术的应用不仅能够节省真实场景搭建所需的大额经费，还能实现真实的场景模拟和再现，具有较高的性价比。目前VR/AR技术发展较为成熟，已经能够实现真实场景体验和支持虚拟场景投射到真实环境中，知识呈现更直观，教学体验更佳。

另外，随着未来技术的发展，虚拟空间中的多人互动不再是设想，在线的小组讨论可实现多场景化，既支持异地的在线互动，又能实现同步的任务操作，并将实验设施、网络教学体系、实验动态仿真、机器人设备等巧妙渗透在教学环境中[7]。学生技能学习效率更高，又降低人员流动的成本、节省精力和时间。

教师可以通过智能导师查看学生实训的情况，智能导师进行可视化输出，便于教师全面了解实操情况，针对性进行知识讲解和操作示范，评价更加科学、智能和便捷。

3.2.3课后教学环节设计

此阶段重点是检验和巩固课上学生掌握技能的情况，开展分层分类指导，对于掌握情况较好的学生适当进行知识的延伸，对于一般的学生提升知识和技能的熟练程度。

作业修改可利用智能导师来完成，帮助学生夯实基础，同时减轻教师负担。同时还可利用网络平台和微课资源帮助学生重现课堂知识点，依靠智能导师在课后开展线上探讨，并共同完成课后项目，交流无障碍，操作高同步，数据共分享。

智能导师能够反馈给学生其个人情况，并提供个性化的改进辅导，还能给教师提供教学决策来完善教育教学。

3.2.4考核方式

高职院校实训课程教学的考核，并非只是重視学生的学习结果，要能够更重视学生在学习过程中的提升。智能导师系统中学生模型、教学模型、追踪模型中均存储个体数据，既包括个体特征、人口属性等静态特征，还包括实操作业、技能水平、课堂表现等过程性数据，结果清晰、手段科学、评价全面。

3.2.5个性化教学

智能导师系统在个性化教学方面还有很大的提升空间，未来随着计算机技术等学科的发展，智能导师可以根据教师风格和课程特点选择教学模式，解决复杂教学问题，提出教学决策，同时根据个体差异给学习者制定不同的学习计划和改进措施，给个体推荐学习资源，根据学习者的课堂表现和操作情况确定课后训练项目和练习，监督个体完成，自主批改，并根据个体解决问题模式的差异来进行辅导提升。

4结语

人工智能技术推动了教育信息化的发展，也在后疫情时期促进了OMO教学模式的进一步深化。高职院校作为培养高素质技术技能人才的重要阵地，在推进人工智能技术在高职实训课程OMO教学模式中的应用过程中还有很多具体问题亟待解决。如：在提高教学效率的同时，是否会造成学生间由于信息落差导致的数字鸿沟;在提高学情分析准确度的同时，是否会造成个人隐私暴露等信息安全问题;未来的学校、教师、学生是否都能适应人工智能带来的诸多变革等。面对全球智能化发展的大势所趋，高职院校唯有积极主动地借助现有技术的优势，制定科学合理的应用策略，才能实现职业教育服务社会经济发展的目标。

参考文献

[1] 马瑞新，吴东卓，汤景，等.学习能力分析评价系统设计与实现[J].科技资讯，2021，19（33）：20-22.

[2] 徐梦影，陈兴中，向晏平.未来教育的本质、目的、任务与发展趋势[J].教育科学论坛，2020（12）：5-15.

[3] 黄晓玲.职业教育课程开发的企业责任研究[D].天津：天津大学，2021.

[4] 康泽威，龙小丽，李欣雪.人工智能背景下应用型本科嵌入式系统教学改革[J].工业控制计算机，2020，33（11）：145-146.

[5] 孙发勤，冯锐.编程教育中的智能导师系统：架构、设计与应用[J].远程教育杂志，2020，38（1）：61-68.

[6] 李楚楚，王远. “互联网+教育”时代未来教育新模式生态闭环构建探究[J].文化创新比较研究. 2020，4（35） ：26-28.

[7]张洁.人工智能在高职课程教学中的应用[J].林区教学，2019（12）：58-60.

中图分类号：G64 DOI：10.16660/j.cnki.1674-098x.2201-5640-5954

作者简介：周璨（1981—），女，硕士，副教授，研究方向为职业教育、人工智能。

李缘（1993—），女，硕士，助教，研究方向为职业教育。

基金项目：2020年湖南省教育科学“十三五”规划课题一般项目（项目名称：“人工智能+教育”背景下高职院校实训课程 OMO教学模式的研究与实践，项目编号：XJK20BZY024）。