版式設計：張芳曼

數據來源：教育部

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東西部學子同上一堂課、國內外學生同時參與討論、“人工智能+”課程在各大高?！吧闲隆薄逃龜底只尫沤逃l(fā)展新優(yōu)勢，一根網線消弭數字鴻溝、數字技術推動國際交流，數字化不斷“刷新”傳統(tǒng)學習場景，數智時代的全新教育體系正加速構建。

全球學生同步參與的智慧課堂長什么樣？前段時間，在2024世界慕課與在線教育大會上，“人工智能驅動下的計算生物教學”典型應用場景，展現出未來課堂的生動圖景：借助數字孿生、虛擬仿真等技術，學生們進行蛋白質結構預測、病毒小分子抑制劑設計，與此同時，人工智能通過實時數據監(jiān)測與分析，及時生成學習進度報告，并對學習行為進行精準反饋。

教育數字化是開辟教育發(fā)展新賽道和塑造教育發(fā)展新優(yōu)勢的重要突破口。截至目前，全國建成各類在線課程平臺30余個，上線慕課超9.7萬門，注冊用戶數量達4.83億，學習人次達13.9億，在校生獲得慕課學分認定4.4億人次，慕課數量和學習人次均居世界第一。

永遠在線的“金課堂”

2024年春季學期起，蘭州理工大學土木工程學院學生有了一種新的上課方式——點擊進入東南大學“國際工程風險智能預警與應對虛擬仿真實驗”，便可線上完成工程實時混合模擬實驗、工程建設信息化管理、工程采購模擬、綜合性專業(yè)設計等實驗教學任務。

“實驗課程在土木類專業(yè)人才培養(yǎng)中至關重要。但對于部分中西部高校來說，專業(yè)實驗成本高、周期長，實驗課開展存在實際困難，因此在線教育就顯現出了很大的優(yōu)越性。”東南大學教務處副處長陸金鈺介紹，近年來，學校與中西部高校共建專業(yè)在線實驗室、共享全國虛擬仿真實驗教學優(yōu)質資源，為中西部高校師生開展沉浸式實驗教學提供了基本保障。

推動更高質量的教育公平，促進優(yōu)質教育資源開發(fā)、普及、共享，在線教育意義重大?！鞍l(fā)揮以慕課為代表的技術與資源優(yōu)勢，‘慕課西部行計劃’的實施解了不少西部高校的燃眉之急?！苯逃扛叩冉逃鞠嚓P負責人介紹，“慕課西部行計劃”實施以來，已為西部高校提供了20.7萬門慕課及在線課程服務，東西部高校攜手開展了936萬門次混合式教學，西部高校教師接受慕課培訓達197.8萬人次，參與學習人次達5.93億。

一根網線消弭數字鴻溝，一個平臺匯聚海量資源。打開國家高等教育智慧教育平臺，一門門優(yōu)質課程盡現眼前：南京大學“心理學與生活”，引導學生探索生活中的心理學現象，展現世界的豐富多彩；山東大學“音樂導聆”，解讀古今中外音樂經典，提升學生的審美素養(yǎng)；南開大學“中華詩詞之美”，帶領學生感受詩詞中的格律韻腳與豐富意象……

目前，國家高等教育智慧教育平臺共上線優(yōu)質在線課程3.1萬門，累計參與授課教師7.8萬人，超1682萬用戶訪問，用戶范圍覆蓋海內外183個國家和地區(qū)。教育部高等教育司相關負責人表示，將持續(xù)構建高質量、集成化的資源體系，提供智能化、個性化的學習服務，打造多樣化、沉浸式的教學場景，讓“金課堂”永遠在線。

“人工智能+”革新教育

復旦大學“AI賦能的語言分析和語言習得”課程開課一周，外國語言文學學院學生楚薇薇就已經上手，使用人工智能搭建了計算機編程語言環(huán)境。

“我用編程語言進行依存句法分析，讓計算機自動分析句子中詞語之間的依存關系，確定句子的句法結構?！背鞭睂Υ撕芨信d趣，“一個熟練的語音學家，能從波形中猜出這個人到底說了什么?！?/p>

2024年秋季學期開始，復旦大學全面啟動人工智能課程體系建設，推出100余門人工智能領域課程。“下一步，我們希望實現人工智能‘3個覆蓋率100%’，即人工智能課程覆蓋全體學生，‘人工智能+’教育覆蓋全部一級學科，人工智能素養(yǎng)能力覆蓋全部專業(yè)。”復旦大學校長助理、研究生院常務副院長陳焱表示。

生成式人工智能的快速發(fā)展，為高等教育數字化帶來新機遇。近年來，許多高校積極開展“人工智能+”教育改革，在育人方式、辦學模式、管理體制、保障機制等方面作出探索。

輸入一段編程代碼并提出問題，智能系統(tǒng)不僅可以給出問題分析，還能標注不足之處、提示可改進的地方——這是北京郵電大學開發(fā)的“碼上”智能編程教學應用平臺。通過這一平臺，學生可以隨時隨地體驗“一對一”編程輔導服務，老師則可以查閱學生的學習記錄，對難題補充答疑，并對學生的學習行為進行統(tǒng)計和分析。

“人工智能在教育教學實踐中不斷刷新學習場景和教學模式，為學生提供了更加個性化、智能化的學習體驗?！苯逃扛叩冉逃鞠嚓P負責人介紹，教育部公布了首批18個“人工智能+高等教育”應用場景的典型案例，接下來將繼續(xù)支持有條件的高校夯實人工智能算力基礎，推動通用大模型和教育教學領域垂直模型的研發(fā)與訓練，為人工智能賦能不同學科領域提供深度支撐。

數字成果“跨山越?！?/strong>