摘要：为了破解信息化教学中数字素养培养的难题，在剖析数字化学习资源建设滞后、教师培训体系不完善、教学模式创新不足、评估机制缺失等问题的基础上，提出构建智能资源库、建立智能培训平台、创新人工智能驱动的教学模式、开发智能评估系统等对策。研究表明，人工智能技术与信息化教学的深度融合，将为学生数字素养的提升开辟新路径。
关键词：信息化教学,数字素养,人工智能,智能平台
当今社会，信息技术的迅猛发展正深刻影响着教育的各个方面。2018年，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，提出到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标[1]。在此背景下，人工智能作为引领未来发展的战略性技术，正加速融入教育教学的全过程，助推智慧教育时代的到来。在人工智能赋能的信息化教学中，培养学生的数字素养尤为重要。数字素养已成为新时代背景下学生不可或缺的基本能力，是适应数字化社会发展、提高综合素质的必然要求。本文在厘清信息化教学中数字素养内涵的基础上，分析目前培养过程中存在的问题，提出基于人工智能的培养策略，以期为信息化教学改革提供参考。
一、信息化教学中数字素养的内涵及特征
数字素养是信息化教学的核心要素，它涵盖了在数字化环境中获取、理解、评估、创造和传播信息的知识、技能与态度。从知识维度看，数字素养包括计算机科学、数据科学、人工智能等领域的理论基础，如机器学习算法、自然语言处理技术、知识图谱构建方法等。从技能维度看，数字素养强调利用数字化工具和平台解决问题的能力，如运用Py⁃Torch深度学习框架实现图像分类，使用Neo4j图数据库管理复杂网络关系，基于TensorFlow开发智能对话系统等[2]。从态度维度看，数字素养要求具备数字化环境下的合作意识、创新精神和批判性思维，如在GitHub平台协作开发开源项目，运用TRIZ理论（萃智理论）创新教学方式，基于逻辑推理和事实论证分析技术发展趋势等。信息化教学中的数字素养具有鲜明特征：一是与前沿技术紧密结合，如融合5G、区块链、虚拟现实等新技术；二是强调人机协同，如利用自然交互实现无缝沟通；三是注重伦理道德，如遵循人工智能伦理准则，尊重数据隐私等。《中国教育现代化2035》明确提出要加快培养熟练应用信息技术的新型教师，实现新技术与教育教学的深度融合。
二、信息化教学中数字素养培养存在的问题
（一）数字化学习资源建设滞后
信息化教学的深入发展对数字化学习资源提出了更高要求，但当前资源建设仍存在诸多不足。第一，资源的智能化程度不高，缺乏像智能适应系统那样能够根据学情实时调整学习路径、生成个性化推送的智能资源。比如，市面上大多数在线课程平台提供的仍是统一的课件和视频，无法满足学生差异化的需求。第二，学习资源的质量参差不齐，缺乏基于学习数据分析和教育大数据挖掘技术的精准评估。许多资源偏重呈现表层知识，忽视深层知识结构的建构，难以促进学生高阶思维能力的培养[3]。第三，虚拟仿真实验、智能教育游戏等新型资源形态匮乏，难以充分激发学生的学习兴趣。造成这些问题的原因是资源研发团队缺乏前沿技术视野，并且资源建设缺乏科学规划引导，亟须从顶层设计和技术应用层面系统推进。
（二）教师数字素养培训体系不完善
教师是信息化教学的主导者，其数字素养水平直接影响教学效果，但当前教师培训体系仍不能适应数字化人才培养的需求。其一，培训内容缺乏前瞻性和系统性，多聚焦于Office办公软件、多媒体课件制作等基础应用技能，而对人工智能、虚拟现实、大数据分析等前沿技术涉猎不足，难以引导教师把握信息化教学的发展方向。其二，培训方式偏重理论讲授和案例分享，实践操作环节较少，教师难以深度参与技术实践。如在机器学习培训中，教师普遍反映算法原理晦涩难懂，缺乏动手训练模型、调试参数的机会，难以真正掌握技术的应用[4]。其三，培训评价重结果轻过程，缺乏基于学习行为分析和智能跟踪技术的精准评估，难以客观反映教师数字素养水平。导致这些问题的根源在于顶层规划滞后和资源投入不足，亟须制定系统培训方案，建立持续培训机制，多渠道促进教师数字素养提升。
（三）数字化教学模式创新不足
信息化教学的核心在于教学模式的创新，但目前多数实践仍停留在技术引入层面，未能实现教学范式的深刻变革。以翻转课堂为例，虽然学生可通过慕课等在线平台自主学习，但线下讨论环节往往流于形式，缺乏基于自然语言处理、情感计算等技术的智能引导，师生互动质量难以保证。虚拟现实技术虽已应用于创新实验教学，但多数系统仅提供预设实验场景和操作流程，缺乏沉浸式体验和开放式探究，学生主动构建知识的空间有限。究其原因，一方面是数字化教学模式的理论基础薄弱，缺乏学习科学、认知心理学等多学科支撑，难以实现技术与教学的最优匹配[5]；另一方面是部分教师数字化教学设计能力不足，对前沿技术的教学应用缺乏系统思考和整体规划，难以突破传统教学思维的桎梏。
（四）学生数字素养评估机制不完善
学生是信息化教学的主体，客观评估其数字素养水平是保障培养质量的关键，但当前仍缺乏科学完善的评估机制。部分学校采用的评估方式仍以传统的知识型考试为主，如技能操作测试、案例分析题等，难以全面衡量学生在真实情境中运用数字技术解决问题的能力。此外，缺少融合学习分析、教育数据挖掘等技术的过程性评估，难以动态跟踪学生数字素养发展轨迹。学生在数字化学习平台上的行为日志、学习数据等海量信息尚未得到有效利用，大大削弱了评估的针对性和及时性。造成这些问题的主要原因是评估工具和方法创新不足，数字化评估的理念尚未深入人心。
三、信息化教学中数字素养的培养策略
（一）构建智能化数字学习资源库
智能化数字学习资源是信息化教学的重要基石，针对当前资源建设滞后的问题，亟须充分发挥人工智能技术的优势，构建兼具个性、适应性和交互性的数字学习资源库。
第一，可利用知识图谱、语义分析等技术，对已有的优质资源进行语义化描述和关联，形成符合认知规律的资源本体，实现资源的精准检索和个性化推荐。比如，通过对学生在数字化学习平台上的行为数据进行深度挖掘，分析其知识掌握情况和学习风格，进而动态生成个性化的资源推送序列。
第二，引入自然语言处理、情感计算等技术，增强资源的人机交互能力。如开发具备语音识别和情感感知功能的智能导学系统，为学生提供富有人性化的引导和反馈。同时，综合运用虚拟现实、增强现实等沉浸式技术，开发形式新颖、体验感强的学习资源，促进学习由抽象走向具象，由平面延伸到立体。如开发AR（Augmented Reality）科普资源包，学生可利用移动设备扫描实物，获取物品的多维度信息。此外，在资源建设过程中，要遵循开放共享原则，促进优质资源的集聚与流通，提高资源的共建共享水平。建议依托区块链技术搭建开放的资源共享平台，通过智能合约和Token激励机制，调动广大师生参与数字学习资源建设的积极性。
（二）建立教师数字素养智能培训平台
面对教师数字素养培训体系不完善的问题，建立基于人工智能技术的智能培训平台是一条可行之路。借助大数据分析和机器学习算法，智能平台能够精准刻画教师个体特征，因材施教，提供个性化、递进式的培训方案。以Python编程语言培训为例，平台可通过对教师已有编程技能、认知风格等进行综合诊断，智能生成匹配其学情的课程内容和学习路径，并根据其在学习过程中的行为表现实时调整学习任务和难度，引导教师循序渐进地掌握Python知识。另外，为了提升培训的实践性和参与感，平台宜嵌入沉浸式教学场景。例如，在虚拟现实环境中搭建逼真的Python开发平台，教师可利用体感设备进行代码编写、调试、运行等实操练习，强化动手能力。
与此同时，智能平台还应充分发挥人工智能技术的优势，为教师营造智能化、人性化的学习体验。比如应用自然语言处理和知识图谱技术，为教师提供语义化的资源推荐和问题解答。教师在学习过程中遇到技术难题时，只需用自然语言提出问题，系统就能根据语义理解快速匹配相关资源，并给出有针对性的解决方案。类似地，智能平台可嵌入虚拟学习助手，通过语音交互、表情识别等技术准确感知教师的学习状态和情绪波动，适时给予个性化的鼓励和提醒，营造亲切友好的学习氛围。
（三）创新人工智能驱动的教学模式
人工智能技术的迅猛发展为破解信息化教学中教学模式创新不足的问题提供了新的思路和路径。当前，亟须深度探索人工智能驱动的教学新模式，以重塑教与学的边界，激发学生的数字化学习潜能。具体来说，可以充分运用知识图谱、智能推荐等技术，精准捕捉学生的学情特点和认知规律，动态生成个性化的学习路径和资源推送方案，因材施教。比如，通过对学生在线学习行为的深度分析，挖掘其知识掌握情况和薄弱环节，进而智能推送有针对性的微视频、练习题等，实现精准补差和拔尖培优。同时，教学过程应嵌入虚拟现实、脑机接口等前沿技术，营造沉浸式的交互体验。学生可利用VR（Virtual Reality）设备身临其境地开展项目探究，并进行仿真实验操作，将抽象的理论知识转化为感性的认知体验，强化知识内化。另外，机器学习算法还可应用于教学活动的实时监测和质量评估，形成数据驱动的教学优化闭环。通过分析师生的课堂表现数据，智能系统可自动诊断教学中存在的问题，并提供行之有效的优化策略，助力教师不断改进教学。总而言之，人工智能驱动的教学模式创新要立足于理技融合、以智促教，以有效落实立德树人的根本任务，培养具备数字素养的时代新人。
（四）开发学生数字素养智能评估系统
学生数字素养评估是信息化教学的关键一环，针对当前评估机制缺失的问题，开发基于人工智能技术的智能评估系统无疑是一条创新路径。这一系统的核心在于利用教育大数据和机器学习算法，对学生数字素养发展状况进行多维度、全过程、精准化的评估。设想在一个虚拟仿真实验平台上，学生操作完成一个物理实验后，系统自动抓取其实验过程数据，如操作路径、呈现方式、问题解决策略等，通过与预设的专家模型进行匹配比对，形成实验能力画像；结合学生在平台上的阅读、讨论、分享等社会性学习行为的文本数据，借助自然语言处理技术分析其数字化协作与交流能力；再综合个人简历、作品、获奖等方面的结构化数据，利用知识图谱技术刻画其数字化创新能力。这些碎片化、非结构化的海量数据，经过语义挖掘、关联分析、聚类建模等算法的处理，最终呈现为一个全景式的数字素养发展图谱。
智能评估系统的优势不仅在于数据处理的高度自动化，还在于其能实现评估模式的革命性转变。基于强化学习等算法，系统可针对不同学生的评估反馈持续调整评估任务与指标体系，因人而异、因时而变，让评估更加灵活多元。比如针对数字素养水平较低的学生，系统会适当降低评估任务难度，强化针对性练习；针对数字素养水平较高的学生，评估内容则会聚焦拓展项目，激发学生内在潜能。可以说，人工智能重构了数字素养评估的内涵和外延，突破了单一静态的局限，为创新评估范式提供了无限可能。
综上所述，信息化教学中学生数字素养的培养是一项复杂的系统工程，需要多方协同努力。本文立足人工智能视角，针对数字素养培养存在的资源、师资、模式、评估等问题，提出了一系列智能化解决方案，力图为教育变革提供新思路、新动能。未来，高校要进一步加强理论探索，优化技术路线，推动人工智能与教育教学的深度融合，为培养数字时代创新型人才提供坚实保障。
参考文献：
[1]杨晓宏,孟宝兴,王丹华.面向《教师数字素养》标准的师范生数字素养框架与培养路径[J].电化教育研究,2024(5):83-89.
[2]刘群,何碧漪.高职院校教师数字素养提升研究[J].江苏经贸职业技术学院学报,2024(2):58-61.
[3]刘润宇,吴凤菊.数字素养赋能应用型数字化人才培养策略研究[J].现代商贸工业,2024(10):98-100.
[4]方绪军,王屹.职业院校教师数字素养的合理辩护、现实挑战与培养路径[J].教育与职业,2024(8):53-60.
[5]张莹莹.高职设计人才数字素养框架模型与课程改革实践[J].浙江纺织服装职业技术学院学报,2024(1):80-86.
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