当前，传统的高校课程教学模式呈现出同质化倾向，被称为“互联网原住民”的新一代大学生存在被动接受教师传递的知识、对传统课堂教学兴趣不足等问题。随着社会的进步和科技的发展，人工智能正在重构教学模式，塑造教育新生态，高校课程教学模式也呈现出从单向到互动、从平面到立体、从单层到多层、从统一到个性等趋势。然而，这种面向人工智能的高校课程教学模式变革也面临着诸多风险和挑战。比如，课堂教学正从单向性的知识输入模式转变为多向性、互动性、探究合作性模式，但由于学生个体差异较大，他们对新模式的认知和适应还需要加强；技术、资源驱动的学习方式已经改变了大学生的学习行为，但学习行为向学习效能转化的过程和结果均难以掌握；学习方式日益多样化，教学模式和学习方式无法匹配的矛盾也逐渐凸显。因此，当前亟须基于人工智能视角探讨高校课程教学模式的风险并建立规避机制，以有效促进人工智能时代高校课程教学模式的变革和重构。
创新与风险并存
人工智能时代，新型教学模式不断涌现。比如，线上线下相结合的混合教学模式将在线教学和传统教学的优势结合起来，促使教学进一步向“以学习者为中心”的个性化、精准化和智能化方向发展；“虚拟现实+增强现实”（VR and AR，简称VaA）教学模式基于未来课堂环境，强调个性化学习、交互、丰富的教学资源、一键操控、技术领先和生态健康等新型课堂理念；深度教学模式则借助SPOC平台的技术、资源、交互等多维支持，强调认知、技能、情感等全方位参与和发展。然而，当前高校依托这些模式开展的教学实践普遍存在教学资源单一、学生学习自主性不强、课堂教学与在线学习缺乏有机结合等问题。这表明，人工智能与高校课程教学模式并非无缝衔接，二者之间存在着一定的鸿沟。人工智能构建新教学模式的同时，也带来诸多潜在的风险，具体表现在如下几个方面。
第一，混合教学模式强调线上线下有机结合，但线上和线下的内容分布、比例分配、结合方式等应该如何规约和限制？人工智能技术在推动混合式教学模式走上创新发展之路的同时也带来一定风险，使得混合式教学模式的应用与其设计理念相背离。其一，混合式教学模式往往应用于大班教学，学生数量庞大，人工智能技术的运用使得学生个性化需求得到满足成为现实，但也使得教学的开放性加大，教师难以完全驾驭。其二，人工智能技术推动混合式教学中个性化教学资源建设，但过度的个性化资源使教学内容的统一性受到破坏，对实现教学目标和对位人才培养目标产生影响。其三，技术驱动混合式教学过程愈加智能化，但机器的介入隔离了师生的情感交互，教师情感支持的缺失使学生的心智发展需求得不到充分满足。其四，在现实的混合式教学中，线上学习部分的监督评价机制尚不完善，造成线上学习效果不佳，线上学习不能与线下教学无缝衔接。其五，人工智能技术融入混合式教学模式，并没有真正带来学生在深度学习能力上的提升，特别是学生的批判性思维能力、解决复杂问题的能力以及团队协作能力等方面仍有待加强。
第二，虚拟现实视域下的“VaA”教学模式对加强学生的理论认知和培养学生的实践能力都能够起到积极的提升作用，其有效性如何评价？“VaA”教学模式在理论教学部分和实践教学部分架起“桥梁”，使学生的理论认知和实践认知最大限度地整合起来。然而，虚拟现实技术、课堂教学模式和人工智能评价之间存在彼此衔接不紧密、反馈过程不流畅等风险。一是如何通过人工智能技术对“VaA”教学模式中理论知识的掌握程度进行评价？如果不能真正了解学生理解理论知识、建构直观认识、掌握相关常识的情况，就会对“VaA”教学模式中学生实际技能、实践认知的提升产生负面影响，增加教学设计的不确定性和教学实施的不可预见性。二是如何通过人工智能技术对“VaA”教学模式中实践能力的发展情况进行评价？仅以成果为导向和标准难以有效评价学生实践能力的发展。例如，在工科教学中，学生根据“VaA”教学模式中掌握的理论知识进行产品设计，并对产品的实用度、满意度、易用性等进行形成性评价，这一评价过程就忽略了人工智能技术在评价中的支撑作用以及作为技术使用者的师生的反馈作用。
第三，指向深度学习的深度教学模式帮助学生建构自己的“个体知识”并引导学生提升深度学习能力，但如何运行、如何落地？深度教学模式必须以“学习内容之深”和“培养能力之深”两大目标的实现为先决条件。然而，实际运行离这两大目标还有一定的距离。这说明，人工智能技术与深度教学模式的融合还存在间隙。一是人工智能技术无法真正嵌入学习内容的设计中，如技术对学习活动的时序重构和学习资源的逻辑组合的支持力度不够，高质量、有深度的学习内容作为支撑的深度学习难以有效发生。二是目前高校课堂教学中普遍存在学生批判性思维和创新能力不足等弊端，这与缺乏教学交互不无关系。人工智能技术“高体验”的物理属性较之于“强交互”的社会特点更加突出，而教学交互不足会导致人工智能教学模式下师生、生生有意义的交流协商、知识的共同建构和能力的自我发展等方面甚至不及传统的课堂教学。
风险规避与提升路径
人工智能技术正在推动高校课程教学模式从传统走向创新。然而，在人工智能技术切实融入高校课程教学模式改革的过程中，还有许多具体问题值得探讨。一是人工智能技术作用于高校课程教学模式的改革，哪些可改，哪些不可改？二是如何发挥教师和学生的能动性，以使人工智能技术最大限度地优化高校课程教学模式？三是当人工智能技术充斥课堂时，如何利用有效的情感交互支撑课堂教学的“温度”？为了解决这些问题，我们需要从教学模式改革的限度、教学主体的能动性和教学中的积极情绪三个方面来探讨人工智能技术的风险规避，以提升人工智能技术优化高校课程教学模式的效果。
第一，关于人工智能技术与教学模式改革的限度。人工智能技术对高校课程教学模式的改革应集中在三方面。首先，改内容。人工智能时代的高校课程教学内容必须强调定制化，体现学生的个体特征，促进学生的深度学习，将学生课程学习和身心发展的规律、特点作为规划教学内容的首要考虑因素，通过教学内容的变化实现学生学习能力、创造能力、解决问题能力、自我反思能力等综合素养的提升。其次，改方法。人工智能技术推动了诸如启发诱导、情境创设、感悟体验、自主探究等教学方法的普及，这些方法的核心就是以人为主，在人工智能技术的作用下做到人机协同，实现人的能动性和机器的自适应性有机结合，通过技术的精准化分析为学生提供个性化学习指导。最后，改环境。一方面，人工智能技术将传统教学模式下单一的物理空间转变为新模式下线上与线下相结合、虚拟与现实相结合的多维环境；另一方面，人工智能技术通过识别教师、学生的课堂情绪来改变其心理环境，拓展积极情绪带来的学习心理和社会认知上的积极影响，同时控制或消除消极情绪的影响。
第二，关于人工智能技术与教学主体的能动性。不同学生在学习目标、学习方式、学习行为等方面差异巨大，差异化的学习者因素和人工智能环境会给学习带来更大的挑战，对学生能动性的要求更高。例如，人工智能技术支持的学习要求学生随时随地感知、捕获和传递有关人、设备、资源的信息，这些信息需要对接学生的个体特征（学习偏好、认知特征、注意状态、学习风格等）和学习情境（学习时间、学习空间、学习伙伴、学习活动等），才能有效地作用于学习过程。因此，学生必须具备学习能动性并运用认知、元认知与意志策略，方能保证学习效果。更重要的是，学生需要领悟人工智能支持的学习的本质并沉浸其中。同时，随着人工智能技术的迭代更新，学生可以更加自主地决定学习内容、学习工具和学习方式，摄取信息的途径和方式变化很大，学习发生的条件转变为知识的自我建构和优化。教师通过人工智能学习平台的实时预测技术来监测每个学生的知识空白，并即时调整，为每个学生提供个性化教学。与传统教学相比，人工智能环境下的教师需要具备更大的能动性和内驱力，以掌握与技术本身相关的知识以及如何在教学中运用技术的知识，这导致了教师学科教学知识（专业知识+教学知识）向整合技术的学科教学知识的转化。
第三，关于人工智能技术与教学中的情感支持。人工智能技术手段和应用软件可以跟踪和获取学生行为、学习轨迹等数据，并从行为分析层次进入心理认知分析层次，实现精确的学习心理分析，进而做到差异化教学管理。对于教师而言，人工智能技术提供了全新的沟通机制和资源丰富的学习环境，教师需要给予学生足够的教学支持服务，包括教学的过程性支持和情感性支持，其中情感性支持尤为重要。教学的情感性支持旨在让学生主动适应并积极投入人工智能技术支持的深度学习中。学生感知到的教师支持与其在人工智能环境下的学习投入呈现显著的正向关系。除了自主支持和认知支持外，教师情感支持的影响效应在技术化的学习环境中更加明显。借助人工智能技术和工具，教师向学生提供的基于人际交流和技术媒体的增进学生积极情感体验的双向通信交互活动，能够缓解或消除学生沉浸在技术环境中完成学习任务时累积的学习倦怠，也能够提高学生的自我情绪调控能力。
人工智能时代，高校课程教学模式改革得益于技术的有力支撑。AI课程资源和学习平台共同构建了一个无时不在、无处不在的“泛在”课堂，实现了对个性化学习的精准再造。通过对不同教学模式在人工智能环境下可能面临的风险进行分析，并阐述相应的风险规避与完善措施，可以丰富高校课程教学模式的理论研究，并为后续实证调研打下基础。这有助于我们规划出更有针对性的路线，以全面提升人工智能时代高校课程教学的质量。
（作者系江苏高校“青蓝工程”中青年学术带头人、金陵科技学院外国语学院教授；山东大学外国语学院副教授）
