教育数字化在高校课程设置和教学方法上应该做出哪些变革，以适应新时代对人才的需求？

在高校课程设置和教学方法上，教育数字化应进行以下变革以适应新时代对人才的需求： 1. 课程数字化转型：高校需要深度融合数智技术，对课程构成要素、结构模式、运行路径、结果成效等进行全方位变革，从理论和方法层面转变以往标准化、同质化的课程构建方法与应用场景。这包括将数字化、网络化、智能化技术和数据作为课程的第五要素，自本体到关系实现系统性变革，重塑已有课程结构。 2. 增加数字经济相关课程：高校和职业院校应根据市场需求，开设数据分析、人工智能、大数据等前沿课程，培养学生的专业技能和实践能力。同时，还应加强对学生跨学科知识的培养，提高他们的综合素质和创新能力。 3. 校企合作与产教融合：加强校企合作，推动产教融合。高校和职业院校应与企业建立紧密的合作关系，共同制定人才培养方案，开展实践教学和实习实训。通过校企合作，学生可以更好地了解企业需求，掌握实际操作技能，提高就业竞争力。 4. 教学方法创新：教育数字化为教师提供了丰富多样的教学方法和手段。教师可以利用在线课程、虚拟实验室、智能教育软件等资源，设计更加生动、有趣且富有挑战性的教学活动。 5. 教育管理变革：加强数字交互课程建设，探索数字化评价方式，就需要改变教育事业的管理方式，促使教育管理数据化、便捷化、智能化。 6. 培养信息素养：在课程目标的设置上，要注意培养学生的数字意识、计算思维、数字化学习与创新、数字社会责任，培养学生数字化信息处理能力。 7. 课程内容与数字化的联系：加强课程内容与数字化的联系，注重前沿性知识的动态更新与跨学科知识的交叉融合。 通过这些变革，教育数字化能够更好地培养学生的数字素养、思辨性思维、创新能力和终身学习能力，使他们能够适应未来社会的挑战。

教育数字化在高校课程设置和教学方法上的变革应包括： 1. 课程设置：跨学科融合：增设数据科学、人工智能等跨学科课程，培养复合型人才；动态更新：根据行业需求快速调整课程内容，保持前沿性。 2. 教学方法：混合式教学：结合线上与线下教学，增强互动与自主学习；个性化学习：利用AI分析*，提供定制化学习路径；虚拟仿真：引入虚拟实验室和模拟环境，提升实践能力。 3. 评估方式：过程性评价：通过数据分析实时评估学习效果，及时反馈；多元化考核：采用项目制、实践操作等多样化考核方式。 这些变革有助于培养适应新时代需求的高素质人才。

教育数字化在高校课程设置和教学方法上应做出以下变革以适应新时代对人才的需求：首先，课程设置应注重跨学科融合，增设数据科学、人工智能等前沿课程，培养学生的综合能力；其次，增加实践导向课程，如项目式学习和创新创业课程，提升学生的实践能力；最后，教学方法上应采用混合式教学和翻转课堂，结合在线学习与面对面互动，增强学生的自主学习能力和课堂参与度。同时，利用AI技术实现个性化学习路径推荐，满足学生的多样化需求，为培养创新型、复合型人才提供有力支持。

教育数字化在高校课程设置和教学方法上的变革应包括： 1. 课程设置：跨学科融合：增设数据科学、人工智能等跨学科课程，培养复合型人才；动态更新：根据行业需求快速调整课程内容，保持前沿性。 2. 教学方法：混合式教学：结合线上与线下教学，增强互动与自主学习；个性化学习：利用AI分析*，提供定制化学习路径；虚拟仿真：引入虚拟实验室和模拟环境，提升实践能力。 3. 评估方式：过程性评价：通过数据分析实时评估学习效果，及时反馈；多元化考核：采用项目制、实践操作等多样化考核方式。 这些变革有助于培养适应新时代需求的高素质人才。

- 优化专业结构 ：加大对计算机科学与技术、数据科学与工程等人工智能核心学科的建设投入，同时加快布局智能教育、人工智能金融等人工智能应用场景新学科。如华东师范大学推出“AI+数学”“AI+地理”等系列微专业，还开设了“新闻学—数据科学与大数据技术”等AI+双学位项目。

打破学科壁垒，围绕真实场景设计课程。比如开设“数字经济与法律合规”“AI医疗伦理”“智慧环境监测”等课程，让学生在解决跨领域问题中，培养数字化时代的综合分析与创新能力。

人工智能与教育的融合正深度改变传统教育范式，主要体现在诸多教学实践场景中，同时其发展也面临一些挑战，具体介绍如下 ： 人工智能在教育中的实践 - 课堂教学创新：搭载 AI 大模型的智能黑板可助力创新教学。像搭载了星火教育大模型的讯飞 AI 黑板，能自动识别手绘图形、进行 3D 剖分与动态展示等，构建 “师-生-机” 三元课堂。其已覆盖全国 5.8 万所学校，互动学习超 40 亿次。 - 优化作业批改环节：基于 AI 技术的智能批阅机，可快速全自动批阅作业，并原卷留痕打印及给出精准反馈。如讯飞星火智能批阅机能按步骤判数学题分并剖析错因，对英语作文逐句点评，每月生成超 1000 万份学情报告辅助精准教学，已用于 4.2 万余所学校。 - 助力教师备课：借助生成式 AI 可辅助教师制作 PPT、设计教案等，并提供多元教学素材。中国教科院联合讯飞以高中数学为例，开发基于 “思维链-问题链” 的智能教师助手，帮助教师创编课件，已有超 20 万教师借此开展教学。 - 教育治理与资源配置：教育行政部门及学校利用 AI 建设智慧校园，分析监测学业水平、师资流动数据等，辅助区域决策，探索对压力较大学生的干预预警机制。大数据和 AI 还能助力政府及机构更科学合理地管理、分配教育资源。 面临的挑战 - 加剧教育资源差异：发达地区或重点学校往往更易获取先进 AI 教育技术，偏远薄弱区域较难企及，如此易产生 “智能鸿沟”，冲击教育公平。 - 教师的适应难题：若缺乏充足培训与配套支持，教师易因难以把握 AI 算法原理，出现依赖系统或害怕被替代等状况。 - 伦理与隐私问题：教育常涉及未成年人信息，AI 应用中易产生算法偏见、数据滥用及隐私泄露等状况，需完善法规保障机制。

搭建数字化“跨学科课程池”，鼓励学生跨专业选课并完成项目。例如工科学生可选修“数字营销数据分析”，文科学生可学习“基础编程与数据可视化”，通过数字化工具（如在线协作平台、虚拟仿真软件）完成跨领域实践项目。