于数智技术蓬勃发展的当下，各领域正经历一场深刻的数字化、智能化、智慧化革新浪潮。党的二十大报告明确提出“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”，2023年，教育部发布的《推进学习型社会建设，助力教育强国建设》文件进一步强调了教育数字化战略的核心地位，将其视为推动教育形态与服务全面变革的“倍增器”。与此同时，《职业教育与继续教育2022年工作要点》也明确提出了职业教育与继续教育领域的数字化升级目标。在此背景下，高等教育自学考试课程建设与服务面临着新的机遇与挑战，亟需借助数智技术的力量，实现课程建设的创新与升级。对于高等教育自学考试课程建设而言，数智技术的应用不仅带来了全新的挑战，也孕育着巨大的发展机遇。一方面，新兴智能技术的快速发展要求课程建设必须紧跟时代步伐，不断更新教学内容与方法，以适应学习者的多样化需求。另一方面，数智技术也为课程建设提供了丰富的资源与工具，如大数据分析、智能化教学平台等，这些都有助于提升课程建设的效率与质量。

一、数智技术赋能高等教育自学考试课程建设的动因分析

外部环境动因：技术进步与信息化浪潮推动了数智技术的快速发展，特别是大数据、云计算、人工智能的广泛应用，这些技术深刻改变了教育领域。在自学考试领域，数智技术优化了课程内容，实现了教学过程的智能化管理，推动了个性化学习资源的精准推送，从而显著提升了自学考试的效率与质量。同时，数智技术打破了教育资源壁垒，促进了资源的多元化和共享。自学考试机构通过智能化平台整合优质教育资源，为学习者提供了丰富多样的学习途径。然而，这也带来了资源整合与管理的挑战，机构需确保资源的质量与公平分配。此外，在知识经济时代，社会对人才的需求趋于多样化、个性化。数智技术使自学考试机构能够精准识别学习者需求，优化课程内容，并推动个性化学习资源的推送，从而满足社会的多样化需求，促进自学考试课程建设的个性化和差异化发展。

内部需求动因：自学考试课程建设需要不断适应时代发展，提高课程质量和教学效果。数智技术通过构建智能化评估体系和学习支持系统，实时监测教学过程和学习成效，为课程优化提供了科学依据，确保了课程内容的时效性和准确性。数智技术还为自学考试教学模式的创新提供了有力支持。通过智能化学习平台，实现了线上线下混合式学习，提供了智能化管理和个性化辅导，提高了学习者的学习积极性和参与度，推动了自学考试教学模式的现代化和智能化发展。同时，数智技术为自学考试师资队伍的素质提升和专业发展提供了新机遇。通过智能化培训平台和学习资源库，为教师提供了便捷高效的培训和学习机会，促 进了教学理念和方法的更新，提高了教学水平和质量。

技术动因：数智技术的快速发展和成熟，为其在自学考试课程建设中的广泛应用提供了可能。大数据、云计算、人工智能等技术的普及，提高了教育资源的整合和利用效率，推动了教育教学模式的创新和发展。数智技术与教育领域的深度融合，推动了自学考试课程建设的现代化和智能化。通过智能化平台和系统，实现了对教学过程的实时监测、对学习行为的精准分析、对教育资源的高效整合，促进了教育公平和优质教育资源的普及。

数智技术将推动自学考试向个性化与定制化学习方向发展。通过收集和分析学习者数据，精准识别学习需求和兴趣偏好，为学习者量身定制学习计划和资源推送方案，从而提高学习积极性和效果。此外，数智技术还将实现自学考试教学模式的智能化和自动化。构建智能化教学平台，实现教学过程的智能化管理和自动化辅导，提高教学效率和质量，减轻教师负担，为学习者提供便捷高效的学习支持。在数智技术时代，自学考试机构将积极响应终身学习的趋势，为学习者提供丰富多样的学习资源和学习途径。通过智能化学习平台和资源库，为学习者提供终身学习的机会和支持服务，并加强与行业、企业的合作，推动自学考试课程建设的实用性和创新性发展。

二、数智技术赋能高等教育自学考试课程建设以技术支撑

在智能教育的背景下，教学内容与资源的整合变得更为高效和个性化。知名在线教育平台如Coursera、edX，借助大数据和人工智能技术，能够精准分析学生的学习行为和需求，为他们提供量身定制的学习路径和资源推荐。这种智能化的资源分配，使得每位学生都能获得最适合自己的学习内容，从而提高了学习效率。此外，虚拟现实（VR）技术的引入，更是为地理、历史等课程带来了沉浸式的学习体验。学生可以通过VR头盔“亲临”现场，观察生物多样性，感受历史事件的震撼，这种直观且生动的学习方式，极大地增强了学生的学习兴趣和理解深度。

数字技术的运用，也极大地丰富了教学方法和手段。AI导师和学习助手的出现，为学生提供了全天候的个性化辅导和学习支持。它们能够实时解答学生的疑问，提供解题思路，甚至进行一对一的辅导，让学生在学习过程中不再感到无助和迷茫。同时，模拟经营与角色扮演游戏等数字化教学工具，也激发了学生的学习兴趣和积极性。通过模拟经营游戏，学生可以学习经济学原理；通过角色扮演游戏，学生可以深入了解历史事件和人物。这些寓教于乐的游戏富含趣味性及交互性，让学生在愉悦氛围中悄然掌握新知，构建了一个轻松且成效显著的学习空间。

在教学评估与反馈方面，数字技术同样发挥了重要作用。许多在线教育平台都提供了即时评分功能，学生在提交作业或测试后，可以立即获得评分和反馈。这种即时反馈机制有助于学生及时了解自己的学习情况，发现问题并采取改进措施。此外，AI预测分析技术的应用，更是为教学评估带来了新的可能。通过分析学生的学习数据，AI能够预测学生的学习成果和潜在的学习障碍，为教师提供有针对性的教学建议，从而确保每位学生都能得到最适合自己的教育。

数字技术的广泛应用，也推动了教学环境与设施的智能化升级。智能教室配备了先进的智能硬件和软件设施，如智能黑板、智能课桌等，为学生提供了更加智能、便捷的学习环境。同时，在线考试系统的引入，更是简化了考试流程，提高了考试的公平性和效率。此外，远程教育平台也打破了地域限制，使得高等教育自学考试的学生能够随时随地访问学习资源。这些平台提供了丰富的在线课程、学习资源和考试服务，为学生的自主学习提供了有力支持。

三、数字技术赋能高等教育自学考试课程建设面临的现实困境

学生个体差异：自考学生群体呈现出背景与知识结构的多样性，他们中既有刚刚高中毕业的年轻人，也有已经在职场摸爬滚打多年的职场人士，甚至包括一些希望继续深造的家庭主妇和退休人员。这种多样性为课程设计带来了极大的复杂性，要求设计者必须充分考虑到每位学生的个性化需求。例如，一个刚从高中毕业的学生可能对基础理论知识有较为扎实地掌握，但缺乏实践经验；而一个在职场多年的学生则可能更看重实践技能的应用，对理论知识的兴趣不大。同时，学生在信息处理能力、数字技术应用等方面存在不均等现象，一些学生可能能够迅速掌握并运用新技术，如在线学习平台和智能辅助工具，而另一些学生 则可能因缺乏相关技能而面临学习障碍。此外，部分学生缺乏明确的学习目标和持续的学习动力，比如一些学生在报名时只是跟风或出于一时兴起，并没有真正明确自己想要通过学习达到什么目标，这直接影响他们的自主学习效果。因此，如何激发学生的学习热情，帮助他们明确学习目标，成为自考课程建设中的一大挑战。

自主学习能力：自考学生需要具备高度的自我管理能力，以应对学习过程中的各种挑战。然而，现实情况是，部分学生难以有效规划学习时间，导致学习进度滞后。比如，一些学生可能在报名时信心满满，制定了详细的学习计划，但在实际执行过程中却经常因为工作、家庭等琐事而打乱计划，导致学习进度严重滞后。在信息爆炸的时代，海量学习资源与信息导致学生选择迷茫，难以筛选出真正有价值的内容。这种信息过载现象不仅浪费了学生的时间，还影响了学习效率。例如，一些学生在面对网络上铺天盖地的自考辅导资料时，往往感到无从下手，不知道哪些资料是真正适合自己的。此外，缺乏明确的学习目标或兴趣，使得部分学生缺乏持续学习的动力。例如，一些学生可能只是因为朋友推荐或家人期望而报名自考，自己并没有真正对所学专业产生兴趣，导致在学习过程中缺乏足够的动力和热情。

学习活动设计：数智技术为学习活动设计提供了新的可能，但同时也带来了技术实现与融合的难度。如何将数智技术有效地融入学习活动，实现技术与教育的深度融合，是自考课程建设面临的一大挑战。例如，一些设计者可能希望利用虚拟现实技术为学生提供更加逼真的学习场景，但如何确保技术的稳定性和易用性，以及如何将技术与课程内容紧密结合，都是需要深入考虑的问题。此外，多种资源与工具的整合也面临兼容性与成本问题。如何创新整合策略，实现资源的优化配置，是提升学习效果的关键。例如，一些设计者可能希望将在线学习平台、智能辅助工具、纸质教材等多种资源进行有效整合，但如何确保这些资 源之间的兼容性和互补性，以及如何降低整合成本，都是需要认真考虑的问题。同时，传统评价方式已不适应数字化学习环境，需要探索新的评价机制。大数据分析、人工智能评估等新技术为评价机制的创新提供了可能，但也要求设计者具备相应的技术能力和创新思维。例如，一些设计者可能希望利用大数据分析技术来精准评估学生的学习效果和进步情况，但如何确保数据的准确性和可靠性，以及如何利用分析结果来指导教学改进，都是需要深入研究的问题。

课程与内容：自考课程内容需紧跟技术发展，以满足社会对人才的需求。然而，现实情况是，课程内容更新速度往往滞后于技术发展，导致课程的实用性与吸引力下降。例如，一些自考课程可能仍然停留在传统的理论讲解和案例分析上，而缺乏对新兴技术和行业趋势的探讨和介绍。此外，数智技术的应用需要持续的技术支持与维护，成本高且专业性强。对于自考学生来说，技术支持的缺乏可能成为他们学习过程中的一大障碍。例如，一些学生在使用在线学习平台或智能辅助工具时可能会遇到技术问题，但由于缺乏及时有效的技术支持而难以解决。同时，政策与法规的滞后性也影响了数智技术在教育领域的合法合规应用。例如，一些地区可能还没有出台关于在线教育和智能辅助工具的相关政策规定，导致这些技术在应用过程中存在一定的法律风险。因此，加强课程内容的更新与维护，提升技术支持的力度，推动政策与法规的更新，是自考课程建设不可忽视的重要方面。

四、探索数智技术驱动下的高等教育自学考试课程建设新路径

数智化，作为数字化进程的深化与升华，正引领教育领域迈向技术革新与系统升级的新纪元。在此背景下，高等教育自学考试课程建设亟需重构与优化，旨在打造一个多元化、高效协同的育人生态系统。系统思维在此过程中发挥着核心作用，它倡导从全局视角审视教育目标，对课程内容、教学方法及评价体系进行整体性规划与系统设计。

具体而言，系统思维注重将讲授、学习、互动及教学资源运用等关键环节整合为协调统一的课程结构，以提升教育的整体效能。同时，人工智能（AI）与虚拟现实（VR）技术的融入，为自考课程建设提供了革命性的解决方案。AI技术凭借深度学习和自然语言处理等先进手段，实现了智能化教学辅助、个性化学习路径推荐及精准评估，有效满足了学生的个性化学习需求。而VR技术则通过模拟真实或虚构环境，创造了沉浸式学习体验，极大地激发了学生的学习兴趣与参与度，深化了他们对知识的理解与记忆。结合数智化管理，自学考试课

程建设应积极探索混合式学习管理新模式，深度融合AI与VR技术，推动教育的科学化与现代化进程。课程内容与学习过程应构建为完整的体系，注重从学生视角出发，融合育人理念与系统思维，提升学生的自主学习能力，促使其成为学习的主体，不断探索与创新。这一新范式不仅顺应了数智化教育的发展趋势，也为自学考试课程的持续优化与升级提供了重要借鉴与参考。

成果导向教育（Outcome-Based Education, 简称OBE）作为一种聚焦于教学成效的先进教育理念，其核心要素涵盖学习者中心地位、明确成果导向及持续改进。在高等教育自学考试课程体系中，OBE理念与自考学生的独特性高度契合，为个性化学习路径的重构提供了有力支撑与指导。

具体而言，OBE模式通过精准界定学习成果框架，赋予学生灵活的学习时间安排，使其能够根据自身需求规划个性化学习路径。同时，该模式构建了清晰的目标导向评价体系，采用阶梯式等级评价，聚焦于个体从初学者至精通者的纵向成长轨迹，而非学生间的横向比较。成果导向教育（OBE）理念，要求对教学大纲进行全面革新，深度整合在线教育资源，设定以学生学习成效为核心的教学目标，并制定多维度、多层次的学习预期成果框架。坚持以学生为主体，细化课程目标为具体、可衡量的学生成果指标，并设计精细化学习任务体系，形成循序渐进、个性化的学习路径。通过深度剖析学生学习状态，灵活调整课程知识体系，确保教学内容与学生需求紧密相连。同时，将成果指标融入个性化学习策略，实施分层次教学方案，注重学生知识传授与能力提升。OBE理念下的个性化学习规划，极大调动学生学习自主性，优化学习体验，提高自考生的学习投入度和成效。此外，要引入数据驱动的评估与即时反馈机制，帮助学生实时监测学习进程，培养自我分析和解决问题的能力，提供个性化学习指导和支持，助力学生学术前行。

传统教学模式往往忽视学生的个性化差异，而智能教学平台以其个性化教学、智能推荐及实时评估等功能，为教育领域带来了深刻变革。然而，当前平台在智能分析和推荐方面仍存在资源不匹配、评估单一等不足。

为优化这一现状，首要任务是利用大数据进行学情分析。通过收集学生活动数据，构建学生的数字画像，包括学习习惯、兴趣偏好、强项和弱项等信息，为学生提供个性化的学习建议和资源推荐，使学习过程更加高效且富有趣味性。其次，智能推荐学习资源是优化在线教育平台的关键一环。利用大数据算法，根据学生需求与兴趣精准推荐视频、课程、书籍等资源。学生可以根据自己的学习进度和兴趣，自主选择适合的学习资源进行学习，这种个性化的学习方式不仅提高了学生的学习兴趣和积极性，还使学习过程更加自主和灵活。实时评估学习效果同样至关重要。在线教育平台通过实时评估提供反馈指 导，定期发布学习报告，帮助学生了解学习情况，调整学习策略，提升学习效果和自信心。同时，注重优化线下学习过程性数据采集，通过共同采集学生的学习过程性数据，包括课堂表现、作业完成情况、实践活动等，能够更全面地了解学生的学习情况，为线下教学提供有力参考。最后，科学调整教学策略是核心所在。教育平台依据学情数据动态调整教学策略，以满足学生个性化需求，提高学习兴趣和积极性，为教师提供科学的教学参考。这一系列举措共同提升了在线教育平台的数智化功能，进而显著提升了自学考试教育质量。

在教育领域，教师的教学理念正经历着深刻变革。在新一代信息技术的浪潮中，特别是大数据技术的快速进步，教学内容实现了向数字化的转型，决策流程日益数据驱动，而评价系统也正朝着过程化与科学化的方向迈进。在此背景下，强化专任教师智慧教学能力的培育，是自学考试课程优化与服务品质飞跃的关键驱动力，为教育质量的全面提升构建了坚实的支撑体系，引领着自学考试迈向更高水平的发展阶段。

为了提升这一能力，需从以下几方面着手：首先，加强教师的信息素养至关重要。教师需要掌握必要的信息技术，以提升课程建设中的教学与管理能力，从而更好地适应数字化教学的需求。其次，提升教师数据素养是关键。教师要转变思维方式，精准指导教学实践，融合线上资源与线下互动，创造高效学习环境，采用多元化、过程化评价方式，全面考查学生能力。同时，持续更新知识结构，深入挖掘课程思政元素，实现知识传授与价值引领的统一。通过深化混合式教学改革，教师需不断学习、勇于实践，精准把握学情，强化引导与辅助，确保每位学生都能在适合自己的节奏下成长，适应新时代教育发展的需要，推动自学考试课程建设与服务质量全面提升。最后，创新育人艺术和方法也是提升教学能力的重要途径。教师应不断探索新的教学方法和手段，以提高教学质量和效果。

在数智化转型的征途中，不断探索数智技术与高等教育自学考试课程建设的深度融合成为关键。例如，利用AI技术实现智能辅导，利用区块链技术保障数据安全与隐私等。同时，致力于构建开放、互动、共享的学习生态，促进自考学生、教师、企业与社会各界的交流与合作，共同提升学习价值，致力于构建一个高效、个性、互动、安全的数智化学习环境，为 自考学生提供更加优质的教育服务。展望未来，随着数智技术的不断发展和创新应用，高校自学考试课程建设将

迎来更加广阔的发展空间和更加丰富的教育成果，为构建终身学习体系、推动教育公平与高质量发展贡献出不可估量的力量。

作者系湘南幼儿师范高等专科学校 刘敏

作者：刘敏

责编：杨斯涵

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来源：湖南日报