在科技迅猛发展的当下，人工智能技术正对社会的各个领域产生深远影响，其中亦包括高等教育的继续教育领域。继续教育的核心目的在于提升全民的学术素养、满足社会成员多样化的学习需求以及推动构建终身教育体系。然而，传统的继续教育模式面临着诸如教育资源分配不均衡、教学内容缺乏个性化以及管理效率低下等挑战。人工智能技术的引入为克服这些难题提供了新的可能性，通过优化教育资源配置，促进了优质教育资源的公平获取。此外，人工智能能够提供定制化的教学方案，从而增强教学成效，并辅助教育管理者进行数据分析和决策制定，进而提升管理效率。因此，人工智能技术为高等教育的继续教育注入了新的活力，支持并推动了教育的现代化和智能化进程。

一、高校继续教育的现状

随着教育改革的不断深化，高校继续教育逐渐受到重视。教育部办公厅发布了《关于做好2025年度高等学历继续教育专业和校外教学点设置与管理工作的通知》，对优化专业设置与管理、做好校外教学点设置与管理等作出了明确规定。这一举措旨在深化高等学历继续教育改革，加快建设泛在可及的终身教育体系。高校也被要求将继续教育作为学校人才培养体系和社会服务的重要组成部分，充分考虑学校办学定位和学科专业优势，严格对照教育部发布的学历继续教育办学基本要求，充分论证拟新设专业点，持续优化专业结构。

高校继续教育仍面临一些挑战。在管理体制上，部分高校存在管理者职责不清、管理部门相互脱节的情况，导致管理体制不顺畅。同时，继续教育在高校教育体系中受重视程度相对较低，导致管理队伍和师资队伍整体素质有待提高。在思想认识方面，重学历教育、轻继续教育的现象仍然存在，这在一定程度上阻碍了高校继续教育的发展。

此外，随着社会的快速发展和科技的不断进步，高校继续教育也需要不断创新和改革。例如，需要增设先进制造、人工智能、量子科技等新兴领域相关专业，以及托育、养老、照护、家政等民生紧缺领域急需专业，以满足社会对人才的需求。同时，也需要加强校外教学点的设置与管理，优化布局结构，强化日常监管。

高校继续教育在受到重视的同时，也面临着管理体制、思想认识、师资队伍等方面的挑战。未来，需要不断加强改革和创新，以适应社会发展的需求。

二、人工智能赋能高校继续教育的意义

人工智能能够提升继续教育的效率与质量。通过智能教学系统，可以根据学生的学习进度和能力，提供个性化的学习路径和资源，实现因材施教。同时，利用大数据分析，可以实时监测学生的学习状态，及时发现学习中的问题，提供针对性的辅导和支持，从而提高学习效果。

人工智能有助于拓展继续教育的边界。通过在线学习平台和智能教学工具，可以打破时间和空间的限制，使更多人能够享受到优质的教育资源。此外，人工智能还可以支持多种学习模式和场景，如虚拟现实、增强现实等，为学生提供更加丰富、多元的学习体验。

人工智能能够推动继续教育的创新与发展。通过智能分析和预测，可以洞察教育市场的需求和趋势，为高校继续教育提供有针对性的课程设计和教学改革方案。同时，人工智能还可以促进教育与其他领域的融合，如与产业、科技、文化等领域的结合，为高校继续教育开辟新的发展方向和增长点。

人工智能赋能高校继续教育，不仅能够提升教育的效率与质量，拓展教育的边界，还能够推动教育的创新与发展，为构建更加开放、包容、可持续的教育体系贡献力量。

三、人工智能在高校继续教育中的作用

（一）人工智能驱动教学模式的个性化蜕变

随着人工智能技术的发展，高等教育继续教育领域正经历着前所未有的变革。借助大数据挖掘与分析技术的强大能力，教育工作者现在能够深入洞察每位学生的学习习惯、知识基础以及学习进度，从而制定出极具针对性的教学方案。这种精准发力的教学模式，使得教学效果得到了显著提升。例如，通过运用知识图谱技术，可以将庞大而复杂的知识体系拆解为许多细小的知识单元，并依据它们之间的逻辑关系进行重新整合。这样的处理方式，使得传统上“一刀切”的教学方式得以转变为更加个性化、精准的“因材施教”的教学策略。同时，智能推荐算法通过对学生在学习平台上的各类行为数据进行深度分析，例如课程浏览记录、作业完成情况等，结合学生的职业发展规划与个人兴趣，能够为其量身定制个性化学习路径。不仅如此，智能系统还能在合适的时间推送匹配的学习资源，帮助学生在繁忙的工作与生活间隙，高效地开展学习，最大程度地发挥碎片化时间的价值。

此外，智能教学助手依托自然语言处理技术，能够随时响应学生的问题，并给予即时解答。它不仅能够理解学生提出的问题，还能通过对学生交互过程中的语气、用词等进行情感分析，感知学生的学习状态与情绪变化。基于这些分析，智能教学助手能够适时调整引导方式，为学生营造更加优质的学习体验。这种智能化的互动方式，显著提升了教学效果，使得学生在学习过程中能够得到更加个性化的关注和支持，从而在学习的道路上取得更好的成绩。

（二）人工智能推动管理服务的智能化进阶

随着人工智能技术的快速发展，其已全面且深入地渗透至高等教育继续教育的各个阶段，包括招生、教学管理以及学业评价等流程，实现了管理工作从传统人工操作向智能化、自动化的转型。智能招生预测系统依托大数据分析的强大力量，对不同地区、不同专业的生源需求进行精确预测与分析，进而辅助高等教育继续教育部门依据市场需求及时调整专业结构和招生规模，确保教育供给与市场需求的紧密对接。智能教务管理系统则借助人工智能的自动化流程处理能力，在课程安排、教师调配、教学资源分配等方面实现智能优化，显著减少人工操作环节，从而大幅提高管理效率。

此外，该系统通过对学生学习数据的持续收集与深入分析，能够构建学生专属的学习档案，为教师掌握学生学习状况、进行个性化指导提供有力的数据支持和依据。在学业评价方面，利用图像识别和自然语言处理技术，智能系统能够实现作业与考试的自动批改，这不仅极大地提升了批改效率，还能确保评分的客观性与公正性。通过人脸识别、行为分析等先进技术手段，实现考试全程的智能监考，有效遏制考试作弊现象，维护教育的公平公正。此外，基于区块链技术构建的学分管理平台，能够确保学分信息的安全存储与可信流转，方便学生进行学分积累与转换，为构建全民终身学习的“学分银行”奠定了坚实的基础。

四、探寻人工智能与高校继续教育融合发展的创新途径

为促进人工智能与高等教育继续教育的深度融合，必须积极探寻创新路径。首先，应构建一个人工智能开放创新平台，该平台旨在吸引高校、科研机构及企业等多方参与，共同致力于人工智能技术在教育领域的应用研究。本研究鼓励开源合作，推动大语言模型等关键技术的创新发展，为教育场景提供更加强大和先进的技术支撑。其次，需强化自主可控的人工智能技术研发，特别是针对高等教育继续教育特点的技术优化。本研究支持产学研用协同创新，以企业为主体，联合高校和科研机构，围绕继续教育的实际需求，开展应用场景创新探索，加速科研成果向实际教育应用的转化。

此外，本研究建议建立行业联盟或产学研合作共同体，由大型企业牵头，整合各方资源，共同设立专项研究基金，支持跨学科团队开展联合攻关。通过构建数据共享机制，汇聚多方教育数据，开展基于大数据的人工智能教育应用研究，为人工智能与高等教育继续教育的深度融合提供坚实的数据基础和技术保障。这将有助于更好地理解教育领域的需求，从而设计出更加贴合实际、更加有效的教育解决方案。

人工智能与高等教育持续教育的整合已成为时代发展的必然趋势，被视为推动教育现代化进程的关键策略。借助人工智能的技术优势，我们能够有效弥补传统高等教育持续教育中的缺陷，为广大学习者提供更优质、高效、个性化的教育服务。然而，在此整合过程中，我们亦需关注数据安全、算法偏见等潜在问题，构建科学合理的监管与治理体系，以确保人工智能在高等教育持续教育领域的健康、有序应用。唯有如此，我们方能真正实现人工智能与高等教育持续教育的深度整合，为构建学习型社会、促进全民终身学习做出积极贡献。