当前，人工智能技术正在对高等教育教学模式、教学管理、教师和学生、教学评价等产生重要影响，并将促使高等教育发生深刻变革。
随着人工智能技术的不断发展，我国教育信息化已步入由初步应用融合阶段向着全面融合创新阶段过渡的信息化2.0时代，加快发展智慧教育的呼声也渐近渐响。2020年至今，南京邮电大学教授卢锋及其团队承担了江苏省教育科学规划课题“智慧教育环境下高校教学改革研究”，围绕智慧教育环境下高校教学基础理论、教学资源与教学环境、教与学方式等多方面的革新进行了一系列研究。卢锋在与本刊的对话中提出，研究的意义在于探索技术运用于教学的可能性，为今后教师的教育教学拓宽道路。
卢锋：人工智能等技术的发展改变了人才的需求和教育形态，也深刻影响到教学模式的变革和整个教育文化生态。目前，我国面临着大规模教学与个性化教学均衡发展的难题。教育技术学科对这一问题也有很多探讨。一方面，我国的教学环境还欠完善，教学资源整体也比较欠缺；另一方面，要提高教学质量，就需要对学生进行非常充分的或者说个性化的指导。
面对高等教育发展的智能化浪潮，进一步思考、总结人工智能技术在助推高校教育教学创新方面已经发挥和可能发挥的效用，破解当前高校教学中存在的问题，推动高校教学模式的深刻变革，已成为当前教育技术、高等教育研究领域的时代性课题。
人工智能等技术更新迭代的速度非常快，这给教育教学，尤其是一线教师的教学应用带来了什么影响？
卢锋：人工智能技术给教育带来了一些挑战，挑战之一就是教师的发展。有些人会担心，人工智能来了，教师会不会被替代？类似的疑问也包括记者，是不是也不需要记者了？但这些担心有些言之过早。在人工智能的发展历史中，有一个现象叫莫拉维克悖论，指的是对于人来讲看似很简单的事情，比如4岁的小孩可以自己在房间里根据路线找到想要的东西，人工智能却很难做到。所以，目前人工智能还无法替代教师。
人工智能的发展给教育教学带来了挑战。一方面，新技术层出不穷，对教师提出了新的要求，但不是所有的教师都能够积极地接受并应用新技术，还有部分教师需要一个适应期。要避免教师在面对新技术时产生无力感和焦虑感，就需要人工智能与教师之间形成协同，也就是通常所说的人机协同。
另一方面，从政府的角度来讲，需要考虑到地区之间的数字鸿沟问题。比如新冠肺炎疫情暴发以来，网络教学普遍化，同时也凸显出我国西部地区教育信息化发展滞后的问题。地区之间不仅信息化的软硬件设备存在差异，而且在使用方面也存在“鸿沟”。相对而言，发达地区的学校能够更好地将教育技术合理地运用于教育教学之中。
但总的来说，人工智能技术把许多优秀的教育教学资源带到了相对比较落后的地区，有效地促进了优质资源共享和教育公平。
您主持的“智慧教育环境下高校教学改革研究”课题已完成中期报告，目前该项课题取得了哪些进展？其中提到高校的教学变革有五个方面的创新，您认为最重要的是哪一方面？
卢锋：目前，该项课题已取得了一些成果，包括积极建设了虚拟仿真类、线上线下等一流课程，建成国家级一流课程1门、省级一流课程 2门，同时发表了一系列论文阐述智慧教育环境下高校教学的变革。智慧教育环境下，高校的教学变革涉及五个方面，包括教学基础理论、教学资源与教学环境、教与学方式、教学评价、教学管理。不同的教育学学科，关注的重点也各不相同。就我研究的教育技术学而言，由于这一专业学科最早就是研究电视教材等资源建设，有着良好的基础，所以研究重点是教学资源建设和教学环境创新，这也是教育技术学区别于教育学中其他二级学科的特色所在。
最早，南国农先生提出“电化教育”的概念，即利用现代媒体教学手段实现教学的最优化，后来又在新定义中将“现代媒体技术”改为“现代教育技术”。传统的媒体包括投影、幻灯，以及录音机，特别是20世纪80年代中后期兴起了很多电视教材的媒体技术。后来，多媒体计算机技术不断发展，体现为多媒体课件，再到提出“教育新基建”的概念，教学资源和教学环境的变革创新更加趋于智能化、个性化和精准化。
卢锋：人工智能技术在教育教学中的运用还处于初级阶段，仍旧是以技术为中心，我刚提及的教学平台由于不是基于学习过程为中心来进行的设计，所以实用性并不是很强。
我们在进行这个课题的时候，经常会将“人工智能”戏称为“人工智障”。目前来说，教学计划的制订等工作只能由教师来承担，要实现系统根据学生情况设定有针对性的学习路径，在专业课程教学方面还存在比较大的困难，这是需要深入探讨与研究的问题。作为教育技术人员，我更愿意把人工智能称为“类智能”，就是看到技术运用于教学的可能性，提早进行这方面的研究与探索，为之后教师的教育教学拓展道路，这是一项非常有意义且需要信念的工作。
南京邮电大学的教育技术学专业最早是为了呼应国家网络教育的发展需求才开办的，多年来，我们坚持强化技术特色的办学方向，力求探索理工科院校教育技术学专业的办学特色。作为学院教育技术学专业负责人，我一直按照学院办学要求，密切关注各项新技术的发展。前几年人工智能掀起新浪潮，我感到这是一个不可错过的机会，所以就大力宣传、组织力量，鼓励本专业教师开展研究，申报课题、撰写论文。经过共同努力，这个思路成为大家的共识，学院也成功申报了江苏省高校哲学社会科学重点研究基地——教育人工智能研究中心。自2020年教育人工智能研究中心在学校揭牌以来，中心与团队、学院一直保持共同促进、共同发展。
现在，我们整个学院的教师和课程都在向教育人工智能的方向发展，学院至少在五到十年内会持续研究人工智能对高校教育改革的影响。
卢锋：美国教育传播与技术协会（aect）对于学习资源的定义非常广泛，包括了学习过程中所要利用的各种信息和环境条件。而在国内，我们通常会将教学资源和教学环境分开来讨论，教学资源偏软件，教学环境偏硬件。
综合考虑教学资源和教学环境，可以将我国教育技术学发展分为以媒体技术应用为主的专业起步、以教育技术应用为主的学科独立、以信息技术整合为主的学科成熟和以教育人工智能为方向的学科新发展四个阶段。从早期的电视教材、课件，到国家精品课程、开放教学资源运动、网络课程，从传统课堂到多媒体教室、智慧教室，教学资源和教学环境都发生了巨大的变革。在教育信息化2.0行动计划、一流学科建设、新文科建设等任务和机遇接踵而至的背景下，我国教育资源建设的智能化方向更加明确。由于一流课程建设需要教师投入很大的精力，所以现在许多学校和教师选择与机构合作，开展基于知识图谱的课程教学资源建设，这也使得教学资源的应用更加智能和便捷。
按照资源建设要求，现在高校基本少不了三样东西：第一是智慧教室，有些学校叫做翻转课堂，是促进课堂教学变革的硬件设备；第二是演播室，用以录制共享的教学课程与资源；第三是教学平台，比如中国大学mooc，blackboard网络教学平台等。
如今，面对海量的学习资源，如何为学习者推荐与情境相匹配的学习资源是亟需解决的问题。我在论文《基于情境感知的学习资源个性化推荐机制研究》中提出，要在学习资源个性化推荐中融入情境感知技术。情境感知就是利用情境为用户提供与其任务相关的信息或者服务，将情境感知技术应用于学习资源的个性化推荐，可以展示学习者的整体学习情境，在一定程度上能提高学习资源的智能化和个性化程度，未来可通过实证研究进一步探讨学习资源个性化推荐系统在实际教学中的应用效果。