智能时代高校数字课程的设计（模型、开发内容与实施路径）

1. 多模数据融合定位目标

课程目标是课程设计与实施的逻辑起点，也是课程力图推动学生所要达到的预期水平的具体描述。数字课程设计应对标社会发展需求、人才培养标准与学生发展需要，收集分析课程多模态数据，并从中挖掘、融合有效信息，进而从价值塑造、知识习得、能力达成、素质培养等方面精准定位目标。

2. AI+图谱动态重构内容

数字课程内容应体现“两性一度”，展现出满足国家战略需求、强调课程思政融入、注重能力培养导向等多重特质。此外，发挥人工智能与知识图谱的赋能作用，对内容进行模块化组织与多模态表征，通过动态更新迭代资源，确保课程与学科前沿和行业发展的同步，实现知识习得、能力培养与跨学科素养的纵向衔接和横向配合，最终呈现专思融通和个性供给的有机统一。

3. 师—生—机三元协同活动

数字课程活动设计应在教学全流程数据的驱动下，利用课程目标图谱、课程知识图谱与课程问题图谱，将学生目标达成度与知识、任务、场景的设计紧密结合，推动实现课程活动流程重组和结构再造，即以“师—生—机”三元结构为主体，指向问题解决，设置富有挑战性的学习任务和项目，并以场景化的形式组织活动的开展，促进师生、生生、生机进行协同合作，共同参与知识建构。

4. 教—学—评循证增值评价

数字课程评价应以学生全面发展为中心，关注课程目标达成情况，围绕思政、知识、能力、素质等方面制定相应的评价指标，并建立评价指标与学习流程数据的映射关联规则，以增值评价、过程性评价等方式收集效果证据，通过数据联动互证的人机协同诊断，发现课程教与学中所存在的问题和不足，进而进行针对性的指导和干预，达成“教—学—评”一致性。

1. 高校数字课程的开发内容

本研究基于泰勒课程开发理论，应用智能时代高校数字课程的设计模型，充分释放知识图谱、生成式人工智能、大数据、区块链等技术的价值功用，明晰高校数字课程的开发内容，主要包括确定结构、编制内容、策划活动、设置评价、提供服务等方面。

• 确定结构是数字课程开发的关键起点

即根据专业人才培养目标与新质生产力发展要求，基于学生学情特征，精准定位数字课程的开发需求，确定数字课程目标矩阵，进而以内容、活动、评价、服务等部分划分开发的模块层次，最终确定数字课程的整体框架，为系统性的课程开发提供支撑。

• 编制内容是将数字课程内容可视化呈现的关键环节

首先，需基于课程目标矩阵与课程内在逻辑，结构化编排组织课程内容，确定课程模块与课程项目；其次，利用多媒体技术将课程内容表征为音视频、文档、虚拟仿真、测试等多模态形式；最后，结合图谱技术，实现多媒体资源与课程内容的紧密结合，并通过链接聚合数字教材等开放资源，形成内容丰富、系统完整的数字化学习单元，进而拓宽课程深度与广度。

• 策划活动是将场景和任务二者有机结合，促进师生交互的关键步骤

首先，对教育主体数据进行多维解析与挖掘，并发挥目标、问题、知识多类型图谱之间的强耦合效用，拓展学习场景的边界与连接，进而实现人、资源、场景三者间的融合，让学习者在适恰的场景中开展学习与交互，以促进知识的深化；其次，根据学习者学习情况，灵活组织各类学习任务，通过适当接入学习助手等智能工具，提供学情分析、资源推荐、内容生成、学习指导等功能，实现人机协同的知识掌握、知识建构与知识创造，进而推动学习者素养能力的培养。

• 设置评价是衡量课程效果和指导教学改进的关键手段

首先，以大数据等技术为基础，实时客观地采集全流程、多场景、多维度的学习数据，并按照时间顺序推进存储，以确保学习过程数据的可追溯性；其次，基于多据循证、个性增值的创新评价理念，采用人工价值判断、机器数据感知和人机协同诊改的方式，全面评价学习者的价值塑造、知识习得和能力达成；最后，融合贯通评价数据价值，挖掘可信证据，为课程多元主体提供干预改进的依据，进而推动课程诊改决策从经验判断转向科学分析。

• 提供服务是增强学生学习体验的关键配置

首先，需建立质量保障、个性推送等机制，为形成高效智能的学习支持服务架构创造条件；其次，利用人工智能等技术，构建如虚拟学伴、服务中心等支持资源；最后，通过数据驱动动态调适匹配不同学习场景下学习者的学习需求，实现精准化的导学、督学与助学。

2. 高校数字课程的开发路径

本研究应用系统工程思维，基于Scrum敏捷开发理念，提出“明确数字课程开发需求—组建数字课程开发团队—进行数字课程敏捷开发—开展数字课程运行测试—数字课程交付使用”的数字课程开发路径。首先，围绕价值归属、人才规格、专业内容、应用场景、开发方式等方面，明确数字课程的开发需求；其次，组建一个包含课程教师、学科专家、教学设计师、技术工程师、开发工程师在内的开发团队，明晰团队内部的分工；再次，对标需求列表，围绕结构、内容、活动、评价、服务五个方面，进行数字课程的敏捷开发；紧接着，通过单元测试、集成测试、系统测试等方法，对数字课程进行运行测试；最后，通过持续的测评反馈，实现数字课程的迭代优化，最终开发形成可交付使用的数字课程。

本研究基于能力本位教学理念，以数字教育理论、课程理论等为指导，提出高校数字课程的实施路径，如图4所示。

 1. 定义人才培养规格

定义人才培养规格是高校数字课程实施的立足点与依据。坚持立德树人，以《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》、行业标准与学校标准等为引领，紧跟经济社会和专业学科发展以及教育利益相关方对人才培养诉求的变化，提出“知识—能力—素养”专业人才培养目标。

以教育技术学专业为例，对专业人才培养目标中的能力维度进行分解，构建专业人才培养能力框架，包括面向学生内部认知的学科能力与思维能力、面向学生外部实践的协作能力与职业能力，以及面向学生个体未来的发展能力。

 2. 确定课程培养目标

确定课程培养目标是高校数字课程实施的方向标。以新质人才培养为基本导向，通过“目标集—问题链—知识点”一体化推进，定位课程培养目标，以推动实现“知识促进能力习得，能力促进知识生成”的螺旋式增长，即明确学生在思政育人、知识传授、能力培养等方面应达到的预期目标；对标目标集，设计匹配且具有现实价值的问题链，注重核心问题驱动和层次化进阶；以核心概念统领知识点，并利用知识图谱链接目标集、问题链与知识点。

以教育技术学专业核心主干课程“教学设计原理与方法”为例，首先，通过分析能力框架与课程内容体系之间的关联关系，基于学生学情特征，明确具体的课程目标；其次，对标学术发展前沿，提出课程核心问题“如何设计数字教学资源和智慧课堂教学？”以及向下分解的组合问题等；最后，将知识点与目标、问题相关联，如图5所示。

 3. 开展人机协同活动

开展人机协同活动是高校数字课程实施的核心关键。在实施过程中，对标课程目标，围绕“师—生—机”三元结构，以理论学习、技能实训、实验操作、案例研讨、项目实践、科研训练等不同类型的有机组合开展课程活动，通过让学生进行技术赋能的深度学习，内化新知并解决一系列相互衔接、难度递增的问题，实现知识的迁移运用与高阶能力的培养。在数据要素的驱动下，充分发挥人工智能等技术的功效，设置人机协同交互、数实融合探究、自适应自主学习等教学场景，为学生提供绿色鲁棒的数字学习环境^[28]与个性化的学习支持服务，加强学生与课程的知识、情感联接。

以“教学设计原理与方法”课程为例，设置人机协同交互、自适应自主学习等场景，引导学生聚焦问题解决与成果产出，学习具有智能切片与智能总结功能的课程内容片段，并充分利用AI助手等，层次化分解问题，循序渐进地解决问题，创生教学设计方案，对教学环节进行分角色回溯，明晰课程重点与学习盲点，通过开展一系列人机协同活动，有效培养学生问题解决、创造性思维等高阶能力，如图6所示。

  4. 进行多元循证评价

进行多元循证评价是高校数字课程实施的重要环节。在实施过程中，强调对标课程目标，关注学生在价值塑造、知识习得、能力达成、素质培养等方面的发展，通过对全流程学习数据的即时收集、融合、分析和应用，循证评价学生在课程学习过程中的表现，基于考试、论文、项目展示等方式验证学生学习成果，明确学生的课程学习效果，帮助其反思课程学习的问题，进而实现个性化发展的精准改进。

以“教学设计原理与方法”课程为例，该课程基于数字化、网络化、智能化平台工具，围绕课堂小测、视频学习、项目实践等方面，对学生学习过程与成果进行循证评价，并通过数据汇聚分析，教师快速掌握教学情况，精准定位学生学习进度和薄弱点，进而实施数据驱动的精准干预与指导，如图7所示。