华中师范大学：“人工智能+教育”复合型高水平人才培养
为响应国家人工智能发展战略和国家急需专业技术人才培养需求，华中师范大学以“人工智能+教育”复合型高水平人才培养为核心任务，在信息技术、教育教学和科研深度融合上作出了大量尝试与探索。
一、重构培养体系，创新教育教学模式
（一）知识体系融合促进课程体系改革
人工智能教育学部整合教育学、计算机科学等学科，重构培养体系。引进西安电子科技大学等高校的人工智能类课程，联合行业企业拟定人才职业能力认证培训标准，建立“人工智能+教育”领域关联课程体系。通过调整课程结构，压缩课内学时学分，增加实验实践环节比重，打造“自主学、翻转教、教研相融”新形态，全面推进人工智能与教育深度融合，培养学生从事各类智能信息领域工程实践、教学与科学研究的能力，开展理论与实践并重的多元化人才培养。以学部教育技术学专业为例，一方面兼顾算法、机器学习等人工智能“硬技能”与计算思维、批判性思维、人工智能应用伦理等“软实力”的培育，另一方面通过课程设置培育学生的教育理念、专业知识结构和专业能力以及综合素养，保证学生在有效掌握人工智能应用的同时，避免人工智能应用可能引发的社会和伦理问题，让人工智能赋能教育。
（二）“人工智能+教育”专业群的构建与专家师资的组建
以人工智能为核心驱动，以数据科学与大数据、数字媒体技术两个专业作为应用支撑，以教育技术学和科学教育专业揭示教育规律和问题，自主增设“人工智能与教育”交叉学科硕博士学位授权点，形成多层次、多类型的培养体系。为适应学生更加自主化的个性发展需要，学部设置专业学术型、交叉复合型等培养类型。
“人工智能+教育”人才培养需要组建专业的师资队伍，围绕“人工智能+教育”专业群的构建，学部对本、硕、博不同层次的人才培养工作进行了较为系统的导师组培养方案的探索。组建了包括国家级人才以及众多领域知名专家的多学科交叉人才队伍，吸纳了教育科学、智能科学、数据科学、认知科学等领域的校内外优秀专家、人才。对本科生采取“小班教学、精细化培养”的培养模式，实行“一对一导师制”，即“1位辅导员+1位班主任+1位导师”。研究生培养采用导师负责与导师组集体培养相结合的方式，以科学研究为主，注重培养博士生的思维能力和创新能力。
二、关注能力评价、转变教育教学方式，实现科研教学双向赋能
人工智能教育学部创造性地构建了“能力培养牵引+数据驱动的过程评价+混合型教育教学”的“人工智能+教育”复合型人才培养模式，依托智能学习空间的打造，通过学习行为数据分析平台，帮助教师有效地实现了科研教学双向赋能的人才培养模式创新。
（一）转变教学空间，实现三元融合
华中师范大学提出了“物理—资源—社交”三空间融合理论。在物理空间上，在原有可视化群控管理智慧教室基础上，新建141间新型智慧教室，实现课堂多媒体内容呈现、即时师生互动、学习情境感知、自适应教学服务。在资源空间上，向全校开放共享涵盖自主开发和引进的优质数字化课程。在网络空间上，依托国家数字化学习工程研究中心构建拥有自主知识产权的教学云平台，实现师生一人一网络空间，日常教学紧密围绕此空间开展，学生可以随时、随地进行“移动学习”。通过上述三方面举措，成功构建了线上线下打通、课内课外一体、实体虚拟结合的泛在式智能型教学环境。
（二）改革教学评价方式，以结果评价为主转为以数据驱动的过程评价为主
人工智能教育学部以人才培养目标及专业能力标准为导向，以多元化评价和差异化评价促进学生发展，构建“以学生为中心”的课程教学实时评价体系。建立健全教学基本状态数据库，采集学生在智慧教室的课内学习行为、云教学平台的在线作业和研讨、测验考试等多方面的数据，为学情诊断、综合评价和学业规划提供支撑。基于云端数据分析结果，提升过程评价占比，平时成绩占比从20%-40%提升至50%-80%。改变传统的侧重知识和技能的结果性评价体系，不再把学生的专业知识与专业技能作为唯一的评价指标，将自主管理、自主学习、自主合作、沟通协作创新等能力也列入评价体系。
（三）“智能助教”实现科研教学双向赋能
通过“智能助教”，全面管理学生的作业、自主学习等任务，全方位可视化呈现学生学情、课程画像、课堂教学轨迹和个人画像，全面支持小组合作学习、翻转学习等创新教学模式，并实现知识传递和思维培养相融合。旨在提供泛在式的混合教与学环境，支持多种教学模式，提供数据驱动的教、学、测、评、管服务体系，实现“个人空间+小组空间+课程空间+课堂空间”融合。基于教学数据的伴随式采集和数据驱动的综合性分析，实现了教学理论具象化、教学设计标准化、教学行为数据化、教师评价精准化，全面促进大数据、人工智能等新兴技术与教育教学的深度融合。
（摘编自《教科发展研究》2022年第3期 作者：夏立新 张雨萌等）