在人工智能技术飞速发展的时代，教育迎来了第四次革命。作为防城港职业技术学院教务科研处的老师，我深刻认识到人工智能与教务工作深度融合的重要性和紧迫性。通过对学校相关文件及人工智能在教育领域应用案例的学习，我对人工智能赋能教务工作有了一些思考。

一、人工智能赋能教务工作的背景与意义

人工智能技术具有强大的数据处理、分析和预测能力，能够为教务工作提供智能化的支持，提升工作效率和质量，推动学校高质量发展。在课程建设中，人工智能能够辅助教师进行课程设计、教学资源开发和教学方法创新；在专业建设上，人工智能可以帮助学校精准把握行业发展趋势，优化专业结构，提升专业人才培养质量。此外，人工智能还能为学生提供个性化的学习支持，促进学生的全面发展。

（一）课程建设的智能化支持

1. 课程设计与资源开发

人工智能可以根据专业人才培养目标和行业需求，辅助教师进行课程设计。通过分析大量的行业数据和教学案例，生成个性化的课程标准和教学计划。同时，利用人工智能的生成式技术，如AI生成PPT、教案等，帮助教师快速开发教学资源，可使用的AI工具包括讯飞智文、Deepseek、秘塔AI搜索、勤秘等。例如，浙江工商职业技术学院、广西金融职业学院、广西民族大学相思湖学院的教师利用AI辅助进行PPT设计和教案制作，提升了教学质量和效率。

在虚拟仿真教学资源开发方面，人工智能可以生成虚拟仿真环境，实现沉浸式虚拟交互实训。如在环境艺术设计专业的教学中，利用AI生成虚拟的室内设计场景，让学生在虚拟环境中进行设计实践，提高学生的实践能力。可使用的AI工具包括inibiru、inibiru creator、deepseek等。

2.教学方法创新

人工智能技术为教学方法的创新提供了新的思路。例如，利用数字人技术创建生成式教学场景，增强教学互动性；运用deepseek做课堂游戏动画，丰富教学活动，提升课堂活跃度；运用智能体担任课程助教，方便学生随时随地提问；运用AI个性化作业评价系统，实现对学生作业的实时评价和反馈，促进学生个性化学习。在高职英语作文评价中，AI可以自动分析学生作文的语法、词汇、逻辑等方面的问题，并给出针对性的修改建议。

（二）专业建设的智能化决策

1.专业结构优化

通过分析行业发展趋势、人才需求数据等，人工智能可以为学校专业结构优化提供决策支持。例如，学校可以利用人工智能技术对区域产业发展动态进行监测，及时调整专业设置和招生计划，确保专业与产业的对接度。

2.人才培养质量提升

人工智能可以通过对学生学习数据的深度分析，了解学生的学习特点和需求，为学生提供个性化的学习建议和指导。同时，利用AI技术对教学过程进行监控和评估，及时发现教学中存在的问题，调整教学策略，提升人才培养质量。如在教学数据分析与优化方面，利用AI技术对学生的考试成绩、作业完成情况等数据进行分析，找出学生的薄弱环节，为教师的教学改进提供方向。

二、人工智能赋能教务工作的实施路径  

（一）加强组织领导与团队建设

学校成立了人工智能赋能职业教育高质量发展研学实践活动工作领导小组，负责活动的组织领导。教务科研处作为重要的职能部门，应积极参与领导小组的工作，协同各部门共同推进人工智能在教务工作中的应用。同时，要加强自身团队建设，提升教师和管理人员的人工智能素养，通过组织专题培训、学术交流等活动，让教务管理人员和教师熟悉人工智能技术的基本原理和应用场景，掌握相关工具的使用方法。  

（二）推进智能化教学平台建设 

搭建集教学管理、教学资源开发、教学评价等功能于一体的智能化教学平台是人工智能赋能教务工作的重要基础。该平台应具备以下功能：

1.教学资源管理：实现教学资源的集中存储、共享和更新，支持教师通过AI技术快速检索和整合教学材料。

2.教学过程管理：对教师的教学计划、教学进度、课堂教学等进行实时监控和管理，利用AI技术对教学过程进行分析和评价。

3.学生学习管理：跟踪学生的学习轨迹，分析学生的学习行为和学习效果，为学生提供个性化的学习建议和支持。

4.教学评价与反馈：构建智能化的教学评价体系，实现对教师教学质量和学生学习成果的客观评价，并及时反馈评价结果。

（三）开展试点项目与案例推广

选择基础较好的专业和课程开展人工智能赋能教务工作的试点项目，积累经验后逐步推广。例如，在课程建设中选择几门重点课程进行AI辅助课程设计和教学资源开发试点，总结成功经验。同时，要注重收集和整理人工智能在教务工作中的应用案例，通过校园网、微信公众号等平台进行宣传推广，营造良好的学习氛围。

（四）加强与企业的合作与交流

人工智能技术的发展离不开企业的支持和参与。我们应加强与人工智能领域的企业合作，引入最新的AI产品和技术，如AI教学辅助工具、虚拟仿真软件等，为教务工作提供技术支持。同时，邀请企业专家来校开展讲座和培训，分享人工智能在教育领域的应用经验；组织教师到企业进行调研和实践，了解企业的实际需求和技术发展趋势，提升教师的实践能力和科研水平。

三、人工智能赋能教务工作的挑战与应对策略

（一）数据安全挑战与隐私保护策略

人工智能技术的应用依赖大量数据支撑，涵盖学生个人信息、学习行为数据及教师教学数据等敏感内容，数据安全与隐私保护问题尤为关键。学校需构建完善的数据安全管理制度，强化对数据采集、存储、使用及共享全流程的监管，综合运用加密技术、访问控制、数据脱敏等技术手段，确保数据在流通与应用中的安全性和隐私性。同时，通过定期开展数据安全培训、发布风险预警案例等方式，提升师生的数据安全意识，形成全员参与的隐私保护机制。

（二）技术应用的适应性挑战与培训策略

人工智能技术迭代速度显著，对教务人员的技术应用能力提出更高要求。一方面，学校需定期组织人工智能技术专项培训与交流活动，结合教务工作实际场景（如智能排课、教学评价分析等），设计理论讲解与实操演练相结合的课程体系，为教务人员提供沉浸式学习与实践机会。另一方面，在引入新的AI产品或技术（如智能教学平台、AI学情分析工具）时，需充分调研教务人员的使用习惯与功能需求，联合技术供应商提供“定制化+阶梯式”培训方案，通过一对一指导、模拟场景训练等方式降低技术应用门槛，保障技术落地的顺畅性与实效性。

（三）教育理念与教学模式的转变及适应性策略

人工智能赋能教务工作不仅是技术工具的革新，更需推动教育理念与教学模式的深层变革。传统以教师为中心的单向知识传授模式，已难以适应AI时代对创新型、实践型人才的培养需求。学校需引导教师树立“学生中心+AI辅助”的教育理念，鼓励采用启发式、探究式、项目式等教学方法，将AI技术深度融入课堂教学（如利用AI生成教学案例、创设虚拟仿真实验场景）。同时，通过开展教学创新大赛、AI教学设计工作坊等活动，推动教师从“知识传授者”向“学习引导者”转型，借助AI技术实现学情精准分析、个性化学习路径规划，真正实现以教促学、以学定教的教学模式重构。

（四）算力资源支撑挑战与优化策略

人工智能技术的高效运行高度依赖稳定的算力支持，尤其在智能教学平台运行、大数据学情分析、AI模型训练等场景中，算力不足可能导致系统响应滞后、分析结果偏差等问题。学校需将算力基础设施建设纳入信息化发展规划，通过“本地服务器集群+云端算力租赁”相结合等模式，构建弹性可扩展的算力供给体系。例如，针对日常教学管理中的数据统计与分析需求，可依托本地服务器实现轻量化计算；对于复杂的AI教学应用（如生成式教学内容开发、智能评测系统运行），则通过与云计算服务商合作，按需调用云端算力资源。同时，建立算力监控与优化机制，定期评估算力使用效率，根据教学与管理需求动态调整资源分配，确保AI技术应用的流畅性与可靠性。 

四、总结与展望

人工智能技术为教务工作带来了新的机遇和挑战。作为教务科研处的老师，我们应积极拥抱人工智能，充分发挥其在课程建设和专业建设等方面的作用，提升教务工作的智能化水平。在今后的工作中，我们将在学校党委的领导下，加强与各部门的协同合作，推进人工智能技术在教务工作中的深入应用，为学校的高质量发展贡献力量。同时，我们也要清醒地认识到人工智能技术在教育领域的应用还处于探索阶段，需要不断地实践和总结经验。我们相信，随着人工智能技术的不断发展和教育改革的深入推进，人工智能将在教务工作中发挥更加重要的作用，为学校高质量发展提供强大助力。