（来源：新华日报）

□ 刁元凯

当前，全球数字化浪潮与教育现代化深度交汇，数智技术正重塑高等教育的教学样态、管理方式及育人取向。智慧校园、虚拟仿真实验、教学大数据等创新实践，为高校教学效能提升注入强劲动能，也为新时代育人理念创新开辟广阔空间。然而，高校推进教育数字化转型过程中仍面临一些现实问题，制约智慧教育对教学效能与育人价值的充分释放。唯有推动智慧教育发展与育人理念创新深度融合，方能为构建高质量教育体系提供必要理论参照与实践支点。

高校智慧教育面临的现实问题

技术应用与育人目标存在脱节。部分高校过度强调技术先进性，相对忽视实际育人需求，“以人为本”的育人内核缺乏深入体现。智慧课堂的建设，容易聚焦于硬件设备的单纯叠加，教学互动与情感交流功能体现较为不足；虚拟仿真实验室虽在操作技能训练方面取得进展，但在学生价值观塑造、社会责任感培育等维度存在一定短板。

数据驱动与人文关怀欠缺平衡。智慧教育管理系统未能充分回应学生个性化诉求。大数据教学平台强调量化分析，易将学生简化为若干数据点，其思想动态、心理健康及成长规律等深层要素较难得到足够关注；智能排课系统优化资源配置，但对学生学习习惯与教师职业发展的兼顾有所欠缺；部分智慧管理工具弱化师生间情感纽带，教学服务较缺少温度。

教育资源供需适配性相对不足。一些高校在智慧教育资源的开发与建设过程中，尚未有效契合师生真实所需。部分资源偏重理论知识呈现，实践性与多样性相对不足；高校间资源共享机制尚不健全，优质资源容易集中，资源相对薄弱高校的学子较难获得同等水平的智慧教育服务。

智慧教育发展与育人理念创新的关系

二者应形成“技术赋能—理念引领—实践反馈—持续改进”的互动关系。数智技术拓展教育的能力边界，育人理念为技术应用确定方向，教学实践检验二者结合的实际效果，再通过评价与反馈不断调整。

首先，智慧教育能够提高教学资源配置和教学反馈的效率。教师可依据学习平台记录的学习进度、作业表现和课堂互动等情况，及时发现学生在知识掌握上的差异，调整教学节奏和内容；优质课程资源通过平台共享，也有利于扩大覆盖范围。从育人角度看，教学效能是否真正提升，还应包括学生是否形成自主学习能力、问题解决能力、合作能力和可持续发展意识。技术提高效率只是第一步，关键是将节省出来的时间和新增的教学空间用于更有价值的教学活动。

其次，智慧教育使“以学生为中心”“因材施教”“全过程育人”等理念具备更丰富的实现方式。传统课堂受时间、空间和班级规模限制，较难实现教学的精细化，数字平台则为分层教学、个性化辅导和学习支持提供支撑；项目式学习、线上协作和虚拟实践可将课堂知识与真实问题联系起来，使学生在解决问题的过程中形成责任意识、创新意识和合作精神。

再者，育人理念应成为技术选择和制度设计的前提。高校在引入人工智能、学习分析、智能评价等工具时，需要回答三个基本问题：是否有利于学生发展，是否有利于教师开展更高质量的教学，是否符合教育公平和安全要求。对于可能造成标签化评价、隐私泄露、算法偏差或过度依赖技术的应用，需建立必要边界和人工复核机制。

总的来说，智慧教育发展与育人理念创新应从“技术推动教育变革”的单向逻辑，转变为“育人理念引领技术应用、技术应用拓展育人方式”的双向融合逻辑。

基于育人理念创新的智慧教育优化路径

高校发展智慧教育的重点，应从“有没有技术”进一步转向“技术是否真正服务于人”，既要完善技术条件，又要优化育人逻辑、数据管理、课程教学、教师发展、评价治理和改进机制，形成相互衔接的实施体系。

锚定育人目标，重构智慧教育逻辑。高校在规划智慧校园、智慧课堂和数字平台等建设时，应先明确人才培养目标，再确定技术需求，避免从技术出发反推教育场景的情况。围绕知识学习、能力培养、价值塑造三个维度建立应用清单，将技术伦理、社会责任等内容纳入设计，使技术应用与育人目标形成明确对应。

以学生为中心，充分发挥数据价值。教学数据的价值不应限于简单分类，而应体现在发现问题和提供支持上。可将学习预警与教师辅导、学业咨询、心理支持等衔接起来。当系统发现学生长期缺课、学习投入明显下降或面临学业困难时，应由教师和相关人员进一步了解原因，避免直接依据算法得出结论；对于个性化推荐，也应给予学生选择权，防止形成固定标签。通过“数据识别—人工判断—分类支持—持续反馈”，让数据真正成为育人的有效辅助工具。

聚焦课程课堂，提升教学实际效能。智慧教育最终要落实到课程和课堂。高校应鼓励教师根据课程性质选择适配数字工具，避免所有课程采用统一模式。理论课程可利用大数据分析掌握学生理解难点，通过线上讨论和即时反馈提高参与度；实践课程可引入虚拟仿真、数字项目和真实案例，强化操作训练；综合课程可依托跨专业项目，让学生围绕真实社会问题开展协作学习。减少形式化数据填报和重复性平台操作，将教师从相对低效的浅层事务中释放出来，将更多精力投入教学设计、学生指导和学术交流。

坚持开放共享，实现资源供需匹配。从追求数量向强调质量和使用效果转变，建立智慧教育资源使用评价与动态更新机制，根据教师调用频率、学生学习反馈和课程目标达成情况，及时淘汰低效资源，补充实践性、交互性和跨学科资源。高校间可通过课程联盟、虚拟实验平台和资源库的共建共享，探索学分互认和跨校选课，扩大优质资源覆盖范围。对于资源基础相对薄弱的高校，应加强平台开放、技术支持和教师培训等，降低数智化应用门槛，避免校际差距继续扩大。

强化教师赋能，培育数字素养与能力。教师是技术与学生之间最关键的连接者。数字技能培训不应停留在软件操作层面，而应增加教学设计、数据分析、人工智能伦理和价值引领等内容。通过示范课程、教学工作坊、案例研讨和同行互助等方式，让教师深刻理解不同技术适合解决哪些教学问题，以及哪些问题不能简单交给技术处理。

着眼技术伦理，完善评价与安全保障。建立包含教学效果、学生体验、教师发展、资源利用、育人成效和教育公平等指标的综合评价体系，定期评估智慧教育项目是否达到预期目标。同时，应完善数据采集、授权、存储和使用规范，明确学生数据使用边界，重要评价和决策保留人工复核。

围绕长期发展，打造技术与育人协同闭环。智慧教育建设不是一次性工程。高校可通过课程评价、学生访谈、教师反馈和平台数据等多种方式持续收集反馈，对技术工具、教学设计和管理制度进行周期性调整。新技术应用前可先开展小范围试点，重点观察其对教学质量、师生关系和教育公平的影响，再决定是否扩大应用。通过“目标设定—试点应用—效果评价—问题修正—推广完善”的闭环机制，使智慧教育始终围绕人才培养需求迭代，而非被动应对技术更Hehson潮。

当前智慧教育中存在的技术与育人脱节、数据与人文失衡、资源与需求错配等问题，说明数智化转型必须重新回归教育的根本问题：培养什么人、怎样培养人、为谁培养人。从这一意义上看，智慧教育发展与育人理念创新应当形成双向互动关系。一方面，大数据、人工智能、虚拟仿真等技术拓展个性化教学、过程评价和实践育人等的实现空间；另一方面，以学生发展和立德树人为核心的育人理念，又必须对技术应用进行方向引领和价值约束。只有当技术效率转化为教学质量、数据分析转化为精准支持、智能工具与人文关怀相互补充，智慧教育才能真正服务于学生全面发展，成为建设高质量教育体系的重要支撑。（作者单位：苏州城市学院）