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2025年大学人工智能教育专业题库——人工智能驱动的人才培养模式

考试时间:______分钟总分:______分姓名:______

一、名词解释(每小题3分,共12分)

1.人工智能驱动的人才培养模式

2.自适应学习

3.智能教育

4.算法偏见

二、简答题(每小题5分,共20分)

1.简述人工智能对传统教学模式的冲击主要体现在哪些方面。

2.教师在人工智能驱动的人才培养模式中应扮演怎样的新角色?

3.阐述在AI时代背景下,学生需要培养哪些关键能力以适应未来发展。

4.分析人工智能技术在教育评价中可能带来的变革及其潜在影响。

三、论述题(每小题10分,共30分)

1.深入论述人工智能如何赋能个性化学习,并分析其面临的挑战。

2.从教师专业发展的角度,探讨人工智能教育对教师素养提出的新要求及应对策略。

3.结合实例,论述在人工智能驱动的人才培养过程中,如何应对数据隐私与算法偏见等伦理挑战。

四、案例分析题(15分)

假设某中学引入了一套基于人工智能的个性化学习平台,该平台能够根据学生的学习数据分析其知识薄弱点,并推送相应的学习资源。同时,平台还配备了智能辅导系统,可以回答学生的问题并提供反馈。请分析该AI教育应用模式可能带来的积极影响和潜在问题,并提出改进建议。

试卷答案

一、名词解释

1.人工智能驱动的人才培养模式:指以人工智能技术为核心驱动力,对教育理念、教学方式、学习体验、师资发展、教育管理等进行系统性变革,旨在培养适应未来社会需求、具备AI素养的创新型人才的教育范式。

**解析思路:*定义需包含核心要素:人工智能是驱动力、影响范围是教育各环节、目标是培养适应AI时代的人才。

2.自适应学习:指利用人工智能技术,根据学习者个体的实时学习状态(如知识掌握程度、学习习惯、学习节奏等)动态调整学习内容、学习路径、学习资源呈现方式和学习活动难度,以实现个性化学习目标的学习模式。

**解析思路:*定义需突出其核心机制:基于个体状态实时调整、利用AI技术、目标是实现个性化。

3.智能教育:指在教育教学的各个环节广泛应用人工智能技术,实现教学智能化、学习个性化、管理精准化、评价多元化,提升教育系统整体效能和教育公平性的教育形态。

**解析思路:*定义需强调AI技术的广泛应用及其带来的多重效益:教学、学习、管理、评价的智能化/个性化/精准化/多元化,以及最终目标。

4.算法偏见:指人工智能算法在设计和运行过程中,由于训练数据、算法模型或应用场景等因素的影响,可能无意识地学习并放大现实世界中的固有偏见(如性别、地域、种族等),导致在决策或推荐中产生歧视性或不公平结果的现象。

**解析思路:*定义需说明来源:算法设计、运行过程、训练数据等;核心特征:学习并放大固有偏见;后果:产生歧视或不公平。

二、简答题

1.人工智能对传统教学模式的冲击主要体现在:打破以教师为中心的单向知识传授模式,转向以学习者为中心的个性化、交互式学习;改变相对固定的教学内容和进度,实现教学内容的智能化生成和学情的精准分析,支持自适应学习路径;革新教学评价方式,从侧重结果评价转向过程性与结果性相结合的多元评价;促使教师角色从知识传授者转变为学生学习的引导者、促进者和伙伴,并对教师的AI素养提出更高要求。

**解析思路:*从教学模式的核心要素入手分析变化:教学主体(教师vs学生)、教学内容(固定vs智能/个性化)、教学过程(单向vs交互/自适应)、教学评价(结果vs过程多元)、教师角色(转变)。

2.在人工智能驱动的人才培养模式中,教师的新角色应包括:学习的设计者与引导者(设计融合AI的学习活动与体验);学习的促进者与协作者(利用AI工具辅助教学,与学生进行人机协作或师生协作学习);学生发展的支持者与评价者(关注学生高阶能力发展,利用AI进行精准学情分析和个性化反馈);教育技术的整合者与研究者(掌握并有效运用AI工具,研究AI与教育教学的深度融合);学生数字公民与伦理的引导者(培养学生负责任地使用AI)。

**解析思路:*围绕教师核心职责(教、学、辅、评、研、育),结合AI特点进行重新定义和扩展,强调教师的主导作用与AI的辅助作用相结合。

3.在AI时代背景下,学生需要培养的关键能力包括:基础计算思维与AI素养(理解AI基本原理、算法规律);数据意识与数据素养(理解数据价值、具备数据解读与分析能力);信息检索与批判性评价能力(在海量信息中有效筛选、辨别真伪、批判性吸收);人机协作能力(学会与AI工具高效互动、协同完成任务);终身学习与适应能力(在快速变化的技

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