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    智能教学系统在“中国近现代史纲要”课教学中的应用研究

    随着人工智能技术的不断进步,智能教学系统已经成为推动高校教学改革的重要力量。在高校思政课教学领域,智能教学系统的应用为现有教学模式改革带来了多种可能性。作为高校思政课的重要组成部分,“中国近现代史纲要”课教学质量直接关系到新时代大学生对“四个选择”和“三个为什么”的认识和领会。然而,现有教学模式已难以满足新时代大学生的个性化学习需求,亟需新技术介入以提升“中国近现代史纲要”课教学的针对性和实效性。因此,研究智能教学系统在“中国近现代史纲要”课教学中的应用具有重要的理论和实践意义。

    智能教学系统的起源可以追溯到20世纪50年代,其雏形是计算机辅助教学(CAI)。随着人工智能技术的不断进步,尤其是机器学习、自然语言处理等学科的发展,智能教学系统开始向更加个性化的方向发展。进入21世纪,大数据和云计算的兴起为智能教学系统提供了强大的数据支持和计算能力,这使得大部分系统能够更好地理解和满足学生的个性化学习需求。近年来,随着深度学习技术的突破,智能教学系统在高等教育领域的应用越来越广泛,从简单的作业批改到复杂的学习路径推荐,人工智能技术正在逐步改变高等学校各类课程现有教学模式。

    一般来说,当代智能教学系统是指运用人工智能技术,通过网络等途径整合教学资源并进行科学分析、判断,有针对性地提供个性化服务的教学工具。它有四大核心功能。其一,自适应学习。自适应学习功能是指系统能够根据学生的学习进度和对知识的掌握程度灵活调整教学内容和难度。其二,个性化推荐算法。个性化推荐算法功能是指系统能够根据学生的学习习惯和偏好提供定制化的学习资源。其三,自然语言处理。自然语言处理功能是指系统能够理解和生成人类语言,实现人机自然交互。其四,大数据分析。大数据分析功能是指系统能够从收集到的海量数据中提取有价值信息,用于优化教学模式、提高教学质量。

    进入新时代以来,由课堂讲授、分组讨论、课外实践三个教学环节有机组合在一起的教学模式逐渐成为“中国近现代史纲要”课主流教学模式。大多数“中国近现代史纲要”课任课教师利用课件讲授教学内容,引导学生参与课堂讨论,以提高抬头率和点头率。一些“中国近现代史纲要”课任课教师尝试使用网络教学平台,发布学习视频和相关资料,便于新时代大学生自学、复习。然而,现有教学模式和方法仍然存在着一定的局限性,例如课堂互动不足、无法实现个性化教学等问题。如何解决这些问题,不断提升“中国近现代史纲要”课教学的针对性和实效性?

    智能教学系统能够帮助“中国近现代史纲要”课任课教师提升教学的针对性和实效性,解决课堂互动不足、个性化教学难以实施等问题。通过对教学内容的智能化处理,系统能够对相关知识点进行动态更新。利用自然语言处理能力,系统可以自动提取教学内容中的核心信息,并将其转化为结构化的知识库。通过机器学习、算法分析教学内容的重要性、关联性,系统可以为学生提供更为精准的学习重点。此外,系统还能够根据最新学术研究成果对教学内容进行更新,确保新时代大学生学习的内容是最前沿的,提高其学习效率。

    在“中国近现代史纲要”课教学活动中,智能教学系统通过对学生学习行为、学习成绩的分析,可以为新时代大学生提供个性化学习路径。通过查找学生学习的薄弱点,系统能够快速为新时代大学生提供针对性的学习材料。根据学生的学习进度和学习兴趣,系统能够为新时代大学生提供相关的阅读书目,鼓励学生课后进行拓展阅读。这种个性化学习路径不仅提高了新时代大学生的学习效率,还能够有效激发新时代大学生的学习兴趣。

    在“中国近现代史纲要”课教学活动中,为了构建高效互动课堂,智能教学系统可以创设互动式教学环境。借助虚拟现实技术,系统能够“重现”中国近现代史重大事件,新时代大学生可以“亲历”其中,学习相关知识点。借助语音识别和自然语言理解,系统能够迅速回应学生提问。系统还支持学生之间的在线讨论和协作学习,创造了一个开放的交流平台。通过构建高效互动课堂,新时代大学生的历史思维能力可以得到有效提升。

    总之,将智能教学系统应用在“中国近现代史纲要”课教学中是大势所趋。新时代新征程上,思政课建设面临新形势新任务,必须有新气象新作为。要始终坚持马克思主义指导地位,不断提高思政课的针对性和吸引力。通过智能化处理教学内容、提供个性化学习路径、构建高效互动课堂等方式,智能教学系统能够不断增强“中国近现代史纲要”课的针对性和吸引力,能够提升新时代大学生学习“中国近现代史纲要”课的获得感和满意度。随着人工智能技术的不断发展、完善,智能教学系统将在“中国近现代史纲要”课教学中发挥更加重要的作用,为提高“中国近现代史纲要”课的教学实效性作出更大的贡献。

    (作者系天津外国语大学马克思主义学院中国近现代史纲要教研室主任、天津市中国特色社会主义理论体系研究中心天津外国语大学基地研究员)

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