近年来，科学技术革命产生深刻变革，其衍生技术随之渗透到社会生活的各个领域。人工智能技术在最近一段时间发展迅速，在教育教学领域也逐渐得到了广泛的应用，对于提高教学效率和教育质量具有重要意义。人工智能技术与高校教育教学层面的联结，颇受国家与各相关群体的瞩目。2018年，全国教育大会对推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育进行了统筹全局的部署。教育部相继印发《教育信息化2.0行动计划》《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》等相关文件，力求持续推进人工智能技术赋能高校教育发展的实践进程。

人工智能技术在高校教育教学中的应用涉及许多基本原理和相关概念。首先是机器学习，这是一种通过自动化学习数据模式并基于学习结果进行自主决策的人工智能技术。机器学习算法可以训练模型以解决诸如图像、语音、自然语言处理等各种问题。其次是自然语言处理，这是一种用于处理人类语言和计算机程序之间的交互的技术。自然语言处理可以帮助计算机理解、解释和生成包括文本和语音在内的人类语言。再者是数据挖掘，这是一种从大规模数据集中发现模式和信息的技术。数据挖掘可以帮助人工智能系统发现数据中的隐含规律，进而预测未来的趋势和变化。最后是智能教育，是利用人工智能技术以及现有的教育资源和数据，为学生提供个性化的学习体验，提高学习效果。人工智能技术的应用，需要依赖于许多基本的原理和概念，了解这些概念有助于对人工智能技术的理解和应用。在教育教学中，这些概念可以帮助教师和学生更好地理解和利用人工智能技术，以提高学习效果和提升教学水平。

人工智能在高校教育教学中的应用，可以有效提高教育教学的效率和质量，为培养高素质的人才奠定坚实的基础。经切实的实践调研数据证实，人工智能相关技术在高校教学领域的应用具备相当的应用优势。

机器学习技术及其在教学评估中的应用。机器学习技术是计算机利用数据分析和算法自学习能力，从而完成特定任务的一种智能技术。机器学习技术可以从输入数据中获取规律和模式，从而实现智能预测、决策和分类等功能。对教学评估而言，利用机器学习技术，通过学生过往的考试成绩、出勤率等数据，可以预测学生未来的表现，教师可以针对每个学生的实际情况提出相应的改进方案和教学计划，为学生提供更好的学习资源。通过收集学生对课程的实时评价和意见反馈，进行课程的调整和优化。例如，通过机器学习技术对学生的反馈意见进行自动分类，找出课程中存在的问题和改进方案，并提供相应的建议。通过对学生提交的作业、论文等进行自动化评分，使教学评估变得更加高效和准确，为教师和学生节省大量时间。通过机器学习技术还可以对学生的作业习惯和评分偏差进行分析，为评估和教学提供更好的指导。通过对学生的学习习惯、兴趣爱好等数据进行分析，智能化推荐相应的学习资源和课程，从而为学生提供更加个性化的学习支持和指导。机器学习技术在教学评估中的应用，为教育工作者提供更多的数据分析支持和决策依据，提升教学效果，促进学习者自主学习和个性化发展。

自然语言处理技术及其在智能教学中的应用。自然语言处理技术是一种利用计算机技术对人类语言（自然语言）进行分析、理解、处理和生成的技术。自然语言处理技术的核心在于如何对语言进行模型建立和算法设计，以实现语言的理解、生成和交流功能。在智能化教学中，利用自然语言处理技术，通过语音识别和语音生成技术，可以实现教学内容的语音播报、听力练习、口语测试等功能，实现对学生发音、语调和语速等方面的评估和指导，实现口语教学的自主练习和评估。通过文本分析和分类技术对学生文本作业、论文等进行自动分析和评估，使教师可以更加高效地评估学生的文本作品，对学生的思路、表达和格式等方面提出具体指导意见。通过智能问答和聊天机器人技术，为学生提供语言交流和学习支持，学生可以在任何时候获得个性化的学习资源和问题解答方案，增强自主学习的能力。通过翻译和文本生成技术实现跨语言教学和学习效果，学生可以获得更加广泛的学习资源和文化体验，增强自己的跨文化交流能力和语言表达能力。可以说，自然语言处理技术在智能教学中的应用，可以为教学提供更加丰富和个性化的学习支持和指导，促进学生的自主学习和个性化发展。

数据挖掘技术及其在学生行为分析中的应用。数据挖掘技术是一种利用计算机技术对大量数据进行自动化分析和处理的技术。其中包括数据采集、预处理、建模、评估等环节，通过挖掘数据的潜在联系和规律，提供对决策制定的支持和指导。在学生的行为进行分析中，利用数据挖掘技术，一是可以分析学生的行为轨迹。通过对学生学习行为信息的采集和分析，可以对学生的学习行为轨迹进行建模和评估，帮助教师更加准确地了解学生的学习状态和行为模式，提供更加有针对性的个性化教育服务。二是可以挖掘学生的学习模式。通过对学生学习数据的分析和挖掘，提取出一些学生学习的模式和规律，有利于教师更好地了解学生的学习偏好和习惯，为学生提供更加个性化的教育指导和服务。三是可以预测和评估学生的成绩。通过对学生历史学习记录和数据的分析和挖掘，可以预测学生未来的学习水平和成绩。同时，通过对学生学习行为的定量评估，可以为学生提供更加科学和客观的学习评估和反馈。四是可以建立课程推荐系统。通过数据挖掘技术，对学生的学习历史和行为进行分析和挖掘，并建立课程推荐模型，为学生提供更加个性化的学习资源和学习支持，提高学习效果和质量。因此，数据挖掘技术在学生行为分析中的应用，能够为教育提供更加科学和精准的个性化教学服务，提高学生学习效果和质量。

人工智能技术在教育领域的应用，对高校教育教学起到了积极的促进作用。通过人工智能技术，可以提高教师的教学效率和质量，为教育提供更加科学和精准的教学服务。对学生学习而言，人工智能技术通过数据挖掘、自然语言处理等技术实现智能化的学习推荐、个性化教育和评估，为教育提供数据分析和预测能力，提高教育的决策科学性和效益。高校需要与教育科技企业、政府部门等多方合作，共同促进人工智能技术在教育领域的创新和进步，实现全民普惠教育。

扩展教学选择，提升教学思政性。培育具有坚定意识形态、各方面素质综合发展的新世纪人才，是我国高校培育人才的导向目标。意识形态层面的价值取向培养，与全过程教学中思政要素的渗透息息相关。当前，为均衡课业，高校学生在校学习的时间较长。因而，尽管他们可以借由网络感知国际、国内社会的重大要闻，但对更加深入的实际社会运行情况，高校学生普遍缺乏了解。此时，人工智能技术的投入与应用便能够有效缓解这一现实难题。借助贯穿高校课程体系的人工智能技术，学生能够更加深刻地洞悉各类实际案例，并以此建立相应的微型社会动态子系统模型，加之分类回归手段的协同应用，可以使其对社会发展的深层内涵形成动态观察，在进一步加深对自身专业课程领会深度的基础之上，体会到中国特色社会主义制度的优越性与先进性。人工智能教学平台具备丰富的资源储备，且其能够经由教学优化，筛选政治方向端正的理论性课程，使得学生无论在进行何种课程的学习之时，都能够有效规避不利于思想意识正确的有害信息，并同时在潜移默化中接受中国特色社会主义优越性的洗礼，为其未来的成才之路奠定坚实的价值观基础。

完整检测学生学习状态，科学把握教学进度。在既往的教学模式中，教师虽然担当学生引路人的重要角色，但受制于时间空间与受众人数量的限制，很难对学生的学习进度与知识掌握程度形成科学的把控。然而，当我们将人工智能技术应用其中，便能够帮助教师对学生的学习全过程形成可视化分析，从而提升教学针对性与科学性。人工智能技术体系之下，线上课程与数据检测系统的联合应用，可以精确捕捉学生的学习活动细节，诸如：课程观看时长、参与课程种类多寡、课程播放率以及测验成绩等数据，都会形成系统的整合性报告发送给相应的任课教师，以便教师更加直观的了解学生的学习状态。对学生学习状态形成全过程监测，是为了使教师能够更加科学地把握教学进度。众所周知，在高校教学层次，无论是公修课抑或是选修课，其班级参与数量基数都很大，且同时还具有动态变化的特征，这无疑为教师开展教学带来了现实上的难题。如果不能对学生学习的全过程形成合理检测，而只单单依托考试成绩这一标准来判断近期教学成效，规划后期进度，那么则很容易导致教学活动落入片面化的误区。而人工智能与数据检测系统的协同应用，便能够通过促使学生学习进程可视化、透明化，进而令教师得以统筹全局，达成综合群体适配性与个体针对性之下的可视化分层教学，全面提升教学有效性。

塑造学生“学习写生”，精准匹配信息推送。数据分析系统是人工智能技术的又一重要组成部分，也是其赋能高校教育教学发展不可或缺的一环。数据分析系统的工作原理为：平台依托校方提供的教学大数据对其进行技术跟踪与比对，进而对学生整体的情况形成“写生”，展现于教师面前，助益教学活动的开展。除此以外，大数据分析平台能够综合评估学生的学习习惯，从而针对单一个体提取其学习特征，然后依据这些特性信息优化知识推送内容，为学生在平台首页有限推送能力与习惯适配的课程资源。同时，数据分析平台还提供满意度评价功能，学生在每次登录时都可对推送内容形成评价，平台将对反馈信息进行计算，以便进一步提升推送服务的满意度。

综上所述，人工智能技术赋能高校教育教学发展，是对传统教学模式的有益补充。人工智能多项技术在高校教学领域中的实际应用，不仅从根本上实现了教学方式的变革，更对开展个性化教育、全面提升课堂成效裨益颇多。因而，立足当前国家大力提倡“人工智能教育”“信息化教育”的价值引领，人工智能技术的教育要素挖掘与其同教学实际的深刻融合，成为教学改革的重要内容。在这样的背景之下，融创技术与教育、提升二者的融汇适配程度、探索科学的发展路径，对加速教育教学改革进程至关重要。（作者：李霞飞,中南大学马克思主义学院副教授、硕士生导师、博士）