【教育】AI+教学研究|AI赋能信息化教学创新设计与质量评价

人工智能产业链union 2025-07-08 14:55



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【摘要】在人工智能迅速发展的大背景下探索了生成式人工智能在信息化教学设计的创新应用。首先构建了以需求提示词输入为起点、合格教学设计输出为目标的AI赋能信息化教学设计流程,并在传统教学设计模型的基础上构建起了AI教学设计模型,基于大语言模型搭建起包含AI教学分析、AI教学内容生成、AI教学评价的生成式教学设计原型;其次通过具体教学设计案例生成验证其应用效果,并通过构建AI评估指标体系来智能评估教学设计的质量,以此迭代优化AI教学设计原型;最后通过调查问卷收集受教者、施教者、专家三方评价意见,进一步验证AI输出的教学设计质量。

【关键词】AI赋能;教学设计模型;信息化教学设计

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一、引言

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近年来随着生成式人工智能(AI)和大语言模型的快速发展,教育领域也正经历着前所未有的变革。AI赋能教学设计,基于AI的信息化教学创新设计与实践研究具有极其重要的意义。AI赋能教学在为学生提供更加个性化、精准化的学习支持的同时,对于推动教育的现代化、智能化进程具有不可替代的作用。

近年来众多学者对AI在教育领域的应用开展了广泛、深入的研究。如面向调节学习支持的智能教学代理模型促进和提升了学习者的协作学习过程,“人工智能+深度学习”支持下个性化教育的实践,生成式人工智能支持教学决策推动了教学决策从经验主义向人机协作模式的转变,生成式人工智能赋能高等教育形成性评价的路径等。然而,现有研究多集中在AI辅助教学的具体应用上,对于如何将AI技术融入信息化教学设计过程的研究相对较少。本研究利用AI技术赋能实现教学设计的智能化,通过构建一个完整的AI赋能信息化教学设计流程,并结合实际案例进行验证和优化,不仅具有重要的理论意义,还具有较高的实际应用价值。


二、AI赋能的信息化教学设计流程

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生成式人工智能(AI)在教学设计中的应用彻底改变了传统教学设计的思维模式和流程,AI赋能的教学设计流程如下:

(1)AI教学设计模型构建:在深入研究与思考AI在教学设计各个环节应用的基础上,从分析、设计与评价三个维度构建起AI教学设计模型,明确AI在教学设计各个环节所能起到的支撑作用。

(2)生成式教学设计原型搭建:以AI教学设计模型为理论依据、以通用大语言模型为支撑、用教学基础建设素材训练模型、编写功能需求提示词,从而搭建起人机交互界面生成式教学设计原型平台。

(3)智能评价与原型迭代优化:在人机交互界面输入必要的需求提示词,提供基础的学情数据,教学设计原型自动生成信息化教学设计,然后依据AI原型评估指标体系和人工智能对该教学设计进行智能评价,根据评价建议进一步优化教学设计原型。

(4)教学设计生成与问卷评估:设计包含受教者、施教者、专家三维评价主体的评价问卷,收集分析评价数据,进一步迭代优化教学设计原型的同时,直至输出合格的教学设计,AI赋能的教学设计流程图如图1所示。

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图1 AI赋能教学设计流程


三、基于人工智能教学设计模型构建

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3.1AI赋能教学设计创新

(一)基于大数据的智能分析创新

(1)学习者特征分析:利用AI整合多源学情数据,包括生源信息、在线学习轨迹数据、在线测评数据、互动行为习惯数据等,在精准分析的基础上形成学习者画像。

(2)个性化学习需求分析:基于学习者画像,利用AI自动制定分层、弹性教学目标,定制个性化的学习路径,适配合理的教学内容,推荐适宜的教学资源。

(3)教学目标分析:利用AI的大数据分析功能,对行业需求趋势、行业招聘能力要求、学术研究热点、毕业生就业反馈等数据进行综合分析,确定符合行业应用需求教学目标层次结构。

(4)教学内容分析:利用知识图谱技术和AI智能算法对培养目标、课程标准、教材进行综合分析,构建起知识图谱、专业图谱,筛选出符合动态教学目标和学习者特征的教学内容,并根据学习者画像反馈动态调整内容的呈现顺序和深度。

(二)基于生成式人工智能的教学设计创新

(1)辅助教学内容生成:基于知识图谱,AI定位知识图谱中的知识点,推荐合适的教学内容,并基于预训练模型生成符合教学设计要求的文本,利用AI的图像、音频、视频合成技术生成多媒体教学内容。

(2)智能教学路径规划:AI根据学习者画像和知识图谱分解教学目标和内容,为分层教学和学生个体推荐不同的学习路径,包括不同的教学活动、分层的教学内容、教学资源等,实现以AI辅助教学活动流程优化与学习引导。

(3)交互式学习环境创设:利用AI创建交互式的学习环境,增强学习体验,如设计虚拟现实(VR)/ 增强现实(AR)融合的沉浸式探究活动,使学习者通过人工智能感知世界。

(4)智能教学资源推荐呈现:基于学生的学习需求和教学目标,利用人工智能制定教学资源配置策略,为教师和学生精准推送合适的教材、课件、视频、练习题等资源,使学习思路更加清晰,内容获取更加容易。

(5)个性化学习路径设计:基于学生画像和智能学习动态监测,AI根据学生已掌握的知识点和学习薄弱环节在知识图谱中找到与之相关的前置知识和拓展知识,为学生生成个性化的学习路径和内容推荐。

(三)基于智能化平台的教学评价创新

AI赋能教学评价创新实现了教学过程中的实时数据收集和分析,切实落实形成性评价;基于学习数据和学习成果进行精准的学习评估;动态监测课堂环境,实时分析课堂参与度、学习专注力等。


3.2 AI教学设计模型构建

在深入剖析AI在传统教学设计模型三个维度的创新应用以及对教学设计各环节的智能支撑的基础上构建三段式AI教学设计模型如图2所示。首先利用知识图谱技术和AI智能分析学习者特征、个性化学习需求、教学目标和教学内容,以此作为教学设计的基础。然后在教学设计的七个典型环节中充分利用大数据和生成式人工智能的优势辅助教学设计、辅助教学设计内容生成。最后依托于AI智能软硬件教学平台的动态教学数据采集和智能分析,对教与学进行精准评估,精析教学效果,并反馈学情分析、迭代优化教学设计

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图2 AI教学设计模型

四、生成式教学设计原型构建

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4.1原型框架构建

生成式教学设计原型是一个能够自动生成有效教学设计的AI模型平台,能够为教师提供更高效、更具针对性的教学方案。首先,将AI教学设计模型与通用大语言模型相融合,按照AI教学设计模型的理念要求,使用指定教材内容、课程标准、优秀教学设计案例等教学文件预训练AI模型,引导模型学习训练数据中的模式和规律,使模型提高其对教学设计相关任务的针对性和生成能力。然后,在预训练AI模型的基础上,根据教学设计输出需求设计提示词,提示词的编写需要明确核心问题、细化与分解目标、梳理清晰逻辑关系与层析结构、明晰关键概念与要求、必要条件陈述清晰、语言简洁规范、条理清晰、完整的相关的背景信息和明确规范的输出要求。最后,开发人机交互界面,AI教学分析提示词编写与运行结果如图3所示。

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图3 AI+教学分析提示词编写与运行


生成式教学设计原型对应三段式AI教学设计模型,包括教学分析、教学设计、教学评价三部分,搭建起的生成式教学设计原型,以下简称(原型),如图4所示。


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图4 AI教学设计原型


4.2原型评估与优化

(一)评价指标体系构建

设计一套系统化的AI原型评估指标体系,通过对生成式教学设计原型生成的教学设计案例进行质量评价来间接评估原型的质量。评价指标体系从17个维度对生成内容的准确性、合理性、规范性、可行性进行全面评价如表1所示。

表1 AI原型评估指标体系

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依据指标体系预训练AI评估模型,利用AI评估模型对生成的教学设计进行智能定量评价。

(二)原型优化迭代

根据评估结果和提升建议,进一步丰富与优化生成式教学设计原型提示词,使原型中的提示词能够更准确呈现出AI教学设计模型的具体要求,确保原型能够生成高质量、符合教育需求的教学设计,从而优化迭代原型设计。

五、教学设计案例辅助生成与评价

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5.1教学设计案例生成

启动图4所示AI+教学分析,导入生源信息、在线学习数据、教材、课程标准、教学项目名称、教师个人教学思路等信息,AI教学分析原型辅助自动生成学习者画像、教学目标、教学内容等信息。

启动AI+教学设计生成,输入需要生成的内容,包括:教学时长、内容分析、教学目标与重难点、教学实施流程、教学策略等信息。AI教学设计生成原型根据AI教学分析结果自动对本次课程进行教学设计,并逐项设计输出信息化教学设计内容。

启动AI+教学评价,输入教师教学评价设计要求信息,AI教学评价原型根据AI教学设计结果自动设计包含过程性评价和结果性评价的教学评价体系和教学评价实施流程。

最后将AI生成的三方面内容进行整合,并融入教师个人的教学经验后快速生成一份规范的信息化教学设计文件

5.2问卷评价与统计分析

为进一步验证AI输出的教学设计质量,从受教者、施教者、专家三个视角设计评价问卷,其中受教者从教学满意度、成绩表现等方面做出的评价,施教者从教学性与教学内容、技术性与设计思路、质量效益等方面做出评价,评教专家从教学设计、内容呈现、技术应用、创新与推广等方面做出评价。

设计量化的评价指标体系和评价问卷,对AI辅助生成的信息化教学设计开展问卷调查,根据问卷统计结果进一步确定AI辅助信息化教学设计的质量,并进一步优化生成式信息化教学设计原型。


六、总结

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本文探讨了生成式人工智能(AI)在信息化教学设计中的创新应用,构建了AI赋能的信息化教学设计模型和生成式教学设计原型,实现了AI辅助教学分析、辅助教学内容设计、辅助教学实施设计,并建立了一套AI智能评价指标体系,用AI智能评估生成的教学设计案例质量的同时来优化教学设计原型。最后用问卷评价的方式评估生成的教学设计质量,确保其实用性和有效性,同时验证了AI赋能信息化教学设计的实用性。结果证明AI的赋能不仅能够为教学过程提供个性化、精准化的教学支持,还极大提高了信息化教学设计的效率。

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文章转载已获作者同意

注:本课题系“2024年吉林大学人工智能赋能本科教育

教学改革专项课题”阶段性研究成果。项目编号:24AI023Y



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