2025年大學教育技術專業(yè)題庫——高等教育智能化管理技術研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.智慧校園2.學習分析3.教育大數(shù)據(jù)4.自適應學習5.教育智能化管理二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述人工智能技術在高等教育招生管理中的應用形式。2.比較學習分析與教育數(shù)據(jù)挖掘在智能教學系統(tǒng)中的作用異同。3.闡述高等教育智能化管理對提升教學管理效率的主要途徑。4.描述在教育智能化管理中，保障學生數(shù)據(jù)隱私與安全的幾項關鍵措施。5.簡述教育智能化發(fā)展對高校教師角色可能產(chǎn)生的影響。三、論述題（每題10分，共30分）1.論述大數(shù)據(jù)技術如何支撐高等教育管理決策的科學化與精準化。2.結合實際，論述在教育智能化管理實踐中，技術倫理問題的主要表現(xiàn)及應對策略。3.試析構建智慧教室環(huán)境的關鍵技術要素及其對教學互動體驗的提升作用。四、方案設計題（20分）假設某大學計劃引入智能化管理系統(tǒng)提升學生綜合評價的智能化水平，請設計一個初步的方案框架，說明系統(tǒng)需要整合哪些關鍵數(shù)據(jù)源（如學習過程數(shù)據(jù)、參與活動數(shù)據(jù)、社會實踐數(shù)據(jù)等），利用哪些核心分析技術（如情感分析、能力圖譜等）來實現(xiàn)對學生學習投入度、創(chuàng)新能力、綜合素質等維度的智能評估，并簡述該系統(tǒng)可能帶來的管理效益。試卷答案一、名詞解釋1.智慧校園：指利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代信息技術，實現(xiàn)校園物理空間與信息空間的深度融合，通過智能化應用和服務，提升校園運行效率、優(yōu)化教學生態(tài)、改善師生體驗的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化校園環(huán)境與管理模式。**解析思路：*定義需包含核心技術（物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等）、融合狀態(tài)（物理與信息空間）、目標（提升效率、優(yōu)化生態(tài)、改善體驗）和本質（數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化環(huán)境與管理模式）。2.學習分析：指運用信息技術手段收集、處理、分析學習者產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)（如學習行為數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、評價數(shù)據(jù)等），以揭示學習規(guī)律、診斷學習問題、提供個性化反饋與支持、優(yōu)化教學策略和改進學習環(huán)境，從而促進學習效果提升的跨學科研究領域。**解析思路：*定義需包含核心動作（收集、處理、分析數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)來源（學習行為、交互、評價等）、分析目的（揭示規(guī)律、診斷問題、提供支持、優(yōu)化策略與環(huán)境）、最終目標（促進學習效果）以及學科性質（跨學科研究）。3.教育大數(shù)據(jù)：指在教育教學活動中產(chǎn)生和積累的，具有體量大（Volume）、速度快（Velocity）、多樣性（Variety）、價值密度低（Value）等特征的數(shù)據(jù)集合，涵蓋學生、教師、課程、資源、環(huán)境等多方面信息，為教育決策、教學改進、學情分析等提供數(shù)據(jù)支撐。**解析思路：*定義需點明來源（教育教學活動）、特征（大、快、多、價值密度低，可簡寫或展開）、構成（學生、教師、課程等多方面）、以及價值（支撐決策、教學改進等）。4.自適應學習：指基于人工智能技術，能夠根據(jù)學習者的實時學習狀態(tài)、能力水平和學習需求，動態(tài)調整學習內容、學習路徑、學習資源呈現(xiàn)方式或反饋策略的學習模式或系統(tǒng)。**解析思路：*定義需強調核心技術（人工智能）、核心機制（動態(tài)調整內容、路徑、資源、反饋）、調整依據(jù)（學習者狀態(tài)、能力、需求）。5.教育智能化管理：指將人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術深度融合于教育管理全過程，通過智能化手段優(yōu)化管理流程、提升管理效率、實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動決策、促進教育公平與質量提升的管理理念與實踐模式。**解析思路：*定義需包含融合核心（AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等）、應用領域（管理全過程）、方式手段（智能化手段）、目標效果（優(yōu)化流程、提升效率、數(shù)據(jù)驅動決策、促進行動）。二、簡答題1.人工智能技術在高等教育招生管理中的應用形式包括：構建智能咨詢系統(tǒng)，提供招生政策、專業(yè)信息、歷年錄取數(shù)據(jù)的智能問答與推薦；開發(fā)基于學生綜合素質（成績、競賽、活動、畫像等）的智能評估模型，輔助進行生源質量預測與篩選；建立智能選課與匹配系統(tǒng)，根據(jù)學生興趣、能力與專業(yè)要求推薦合適專業(yè)或課程；利用機器學習分析歷史錄取數(shù)據(jù)，預測未來生源趨勢，優(yōu)化招生計劃。**解析思路：*回答需緊扣“招生管理”，列舉具體應用場景，如咨詢、評估、選課匹配、數(shù)據(jù)預測等。每個場景需簡述應用方式或實現(xiàn)形式，體現(xiàn)人工智能的技術特征（如智能問答、模型預測、機器學習）。2.學習分析與教育數(shù)據(jù)挖掘在智能教學系統(tǒng)中的作用各有側重。學習分析更側重于以學習者為中心，通過對個體或群體學習過程數(shù)據(jù)的分析，深入理解學習行為模式、識別學習困難、提供個性化學習建議與干預，直接服務于改進教學設計和提升學習效果。教育數(shù)據(jù)挖掘則更側重于從宏觀層面或大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的關聯(lián)、模式和趨勢，例如分析不同教學干預措施的效果、預測課程失敗風險、構建學生能力畫像等，主要服務于教學優(yōu)化、資源推薦策略制定和大規(guī)模教育質量監(jiān)控。兩者相輔相成，學習分析為數(shù)據(jù)挖掘提供具體應用場景和目標，數(shù)據(jù)挖掘為學習分析提供更強大的發(fā)現(xiàn)能力。**解析思路：*首先點明兩者關系（各有側重、相輔相成）。然后分別闡述學習分析的作用（以學習者為中心、微觀層面、理解行為、識別困難、個性化支持、服務教學設計和學習效果）和教育數(shù)據(jù)挖掘的作用（宏觀或大規(guī)模、發(fā)現(xiàn)關聯(lián)模式趨勢、分析干預效果、預測風險、構建畫像、服務教學優(yōu)化和監(jiān)控）。最后總結兩者聯(lián)系。3.高等教育智能化管理通過以下途徑提升教學管理效率：一是實現(xiàn)業(yè)務流程自動化，如智能排課、自動選課、成績自動錄入與分析、學籍在線辦理等，減少人工操作，降低出錯率；二是構建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，整合分散在教學、科研、學生事務等各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，打破信息孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與互通，為管理決策提供及時、全面的信息支撐；三是利用數(shù)據(jù)分析技術進行學情監(jiān)測與預警，及時發(fā)現(xiàn)問題，精準推送資源與服務，提高管理工作的針對性和預見性；四是優(yōu)化資源配置與調度，如智能教室使用管理、實驗設備預約管理等，提高資源利用率；五是支撐管理決策的科學化，通過數(shù)據(jù)可視化、趨勢預測等手段，輔助管理者進行更科學、合理的決策。**解析思路：*圍繞“效率提升”這一核心目標，從自動化、數(shù)據(jù)整合共享、數(shù)據(jù)分析應用（監(jiān)測預警）、資源優(yōu)化、決策科學化等多個方面展開論述，每個方面給出具體例子或說明。4.教育智能化管理實踐中，保障學生數(shù)據(jù)隱私與安全的幾項關鍵措施包括：建立完善的數(shù)據(jù)安全管理制度與規(guī)范，明確數(shù)據(jù)采集、存儲、使用、共享、銷毀的權限、流程和責任；采用先進的數(shù)據(jù)加密、訪問控制、脫敏處理等技術手段，保障數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的安全；加強網(wǎng)絡基礎設施安全防護，防范外部攻擊和數(shù)據(jù)泄露；嚴格遵守國家關于個人信息保護和數(shù)據(jù)安全的法律法規(guī)，特別是涉及學生敏感信息的處理；提升師生的數(shù)據(jù)安全意識與隱私保護能力，進行相關教育培訓；建立數(shù)據(jù)安全事件應急響應機制，及時發(fā)現(xiàn)和處理數(shù)據(jù)安全風險。**解析思路：*從制度層面（管理制度）、技術層面（加密、控制、脫敏、防護）、法律層面（合規(guī)性）、意識層面（培訓）、應急層面（響應機制）等多個維度提出保障措施，確保覆蓋全面。5.教育智能化發(fā)展對高校教師角色可能產(chǎn)生的影響體現(xiàn)在：首先，教師的角色從傳統(tǒng)的知識傳授者為主，向知識傳授、能力培養(yǎng)、智能輔導、學習引導等多重角色轉變，需要更強的綜合素養(yǎng)；其次，部分重復性、事務性的工作（如部分評分、排課輔助、信息通知等）可能被智能化系統(tǒng)替代，教師需要從繁瑣事務中解放出來，更專注于教學設計、個性化指導和創(chuàng)新性教學活動；再次，教師需要具備與智能化工具協(xié)同教學的能力，學會利用智能平臺、學習分析報告等輔助教學決策和學情監(jiān)控；最后，教師的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和能力得到提升變得尤為重要，需要能理解并有效利用相關技術手段改進教學、評價學生。**解析思路：*分析智能化發(fā)展帶來的角色變化，從角色多元化、工作內容調整、與智能工具協(xié)同、數(shù)據(jù)素養(yǎng)要求提升等角度進行闡述，既點出變化趨勢，也指出對教師能力提出的新要求。三、論述題1.大數(shù)據(jù)技術通過多維度數(shù)據(jù)匯聚、深度挖掘與智能分析，有力支撐了高等教育管理決策的科學化與精準化。首先，大數(shù)據(jù)技術能夠整合來自教學、科研、學生管理、后勤服務等多個業(yè)務系統(tǒng)的海量、多源異構數(shù)據(jù)，構建起全面、動態(tài)的校園運行視圖。其次，通過數(shù)據(jù)挖掘算法（如聚類、分類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、機器學習模型），可以深度分析這些數(shù)據(jù)，揭示隱藏的規(guī)律、趨勢和關聯(lián)性。例如，分析學生選課數(shù)據(jù)可以優(yōu)化課程設置與資源配置；分析教學過程數(shù)據(jù)可以評估教學效果，診斷教學問題；分析學生行為與社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)可以預測學生發(fā)展風險，提前進行干預。最后，基于數(shù)據(jù)分析結果生成的可視化報告和智能預測模型，能夠為管理者提供直觀、精準的決策依據(jù)，使其能夠超越傳統(tǒng)經(jīng)驗判斷，做出更具前瞻性、針對性和有效性的管理決策，從而提升管理效能和辦學質量。**解析思路：*論述需緊扣“大數(shù)據(jù)技術”、“支撐”、“科學化”、“精準化”。分點闡述：大數(shù)據(jù)技術的特點（多源、海量、異構）；大數(shù)據(jù)技術在教育管理中的應用（數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)挖掘算法應用，舉例說明）；大數(shù)據(jù)技術對決策支持的提升作用（揭示規(guī)律、提供依據(jù)、超越經(jīng)驗、決策效果）。邏輯清晰，論證充分。2.在教育智能化管理實踐中，技術倫理問題主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)隱私泄露風險加劇、算法偏見導致不公平、技術異化影響師生關系、過度監(jiān)控引發(fā)自由擔憂等方面。學生個人隱私（如學習習慣、成績、心理狀態(tài)、社交關系等）通過智能化系統(tǒng)被大規(guī)模收集和深度分析，一旦數(shù)據(jù)安全管理不善或被濫用，可能導致隱私泄露，甚至被用于歧視或操縱。同時，用于管理或決策的算法可能因訓練數(shù)據(jù)偏差、設計缺陷或應用場景不當而帶有偏見，導致對特定群體（如性別、種族、地域學生）的不公平對待，例如在資源分配、評優(yōu)評獎甚至招生錄取中產(chǎn)生歧視性結果。智能化管理強調效率和監(jiān)控，可能導致師生互動減少，教師更依賴系統(tǒng)而非人文關懷，學生則可能感受到被過度監(jiān)控，影響其自主性和創(chuàng)造性，甚至破壞信任關系。此外，對智能化系統(tǒng)的過度依賴可能導致師生數(shù)字鴻溝問題，以及管理者對技術效果的盲目樂觀，忽視人文關懷和師生真實需求。應對策略包括：完善數(shù)據(jù)隱私保護法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)權利歸屬和使用邊界；加強算法透明度和可解釋性研究，建立算法審計和糾錯機制，減少偏見；倡導人機協(xié)同教學與管理，強調人文關懷在教育中的核心地位，避免技術異化；加強師生數(shù)字素養(yǎng)和權利意識教育，提升其對智能化系統(tǒng)的理解和運用能力；建立健全倫理審查機制，對智能化應用項目進行倫理風險評估和監(jiān)管。**解析思路：*論述需點明“技術倫理問題”的主要表現(xiàn)，結合智能化背景具體展開（隱私泄露、算法偏見、技術異化、過度監(jiān)控等），每個問題闡述其具體表現(xiàn)和可能后果。然后提出相應的“應對策略”，涵蓋法律、技術、理念、教育、監(jiān)管等多個層面。3.構建智慧教室環(huán)境的關鍵技術要素及其對教學互動體驗的提升作用主要體現(xiàn)在：首先，多模態(tài)交互技術（如語音識別、手勢識別、人臉識別、眼動追蹤等）打破了傳統(tǒng)單一鍵盤鼠標交互的限制，支持教師和學生在自然狀態(tài)下進行更豐富的交互，如語音控制設備、通過手勢進行內容批注、眼神交互判斷學生關注度等，增強了參與感和便捷性。其次，環(huán)境感知與自適應調節(jié)技術（如智能照明、溫濕度控制、環(huán)境音感應、自動窗簾等）能夠根據(jù)課堂活動、天氣、人員密度等因素自動調節(jié)教室物理環(huán)境，為學生提供更舒適、專注的學習體驗，減輕環(huán)境干擾。再次，高清沉浸式顯示與傳輸技術（如大尺寸高清顯示屏、交互式智能平板、無線投屏、VR/AR設備集成等）提供了更豐富、更直觀的教學內容呈現(xiàn)方式，支持多媒體教學、虛擬仿真實驗、遠程協(xié)作教學，使教學內容更生動、立體，拓展了教學時空。最后，集成化的管理與控制平臺（如統(tǒng)一的后臺管理系統(tǒng)、智能課表調度、設備狀態(tài)監(jiān)控、能源管理、安全管理聯(lián)動等）將教室內的各種智能設備和服務整合到一個易于操作的界面中，簡化了教師的管理負擔，使其能更專注于教學本身。這些關鍵技術要素的綜合應用，使得智慧教室不僅能支持多樣化的教學活動，更能營造積極、高效、舒適、安全的課堂環(huán)境，顯著提升師生的教學生態(tài)體驗和互動效果。**解析思路：*論述需點明“關鍵技術要素”及其“提升作用”。列舉關鍵技術（多模態(tài)交互、環(huán)境感知自適應、高清沉浸顯示傳輸、集成管理平臺），并分別闡述每項技術的具體功能以及它如何“提升”教學互動體驗（增強參與便捷性、提供舒適環(huán)境、豐富呈現(xiàn)方式、簡化管理負擔），強調綜合應用帶來的效果。四、方案設計題構建高等教育智能化學生綜合評價系統(tǒng)方案框架如下：1.系統(tǒng)目標：實現(xiàn)對學生學習投入度、創(chuàng)新能力、綜合素質等維度的全面、客觀、動態(tài)、智能的評價，為學業(yè)指導、評優(yōu)評獎、畢業(yè)鑒定、人才選拔等管理決策提供數(shù)據(jù)支持。2.數(shù)據(jù)源整合：*學習過程數(shù)據(jù)：來自LMS（學習管理系統(tǒng)）的課程成績、作業(yè)提交記錄、在線討論參與度、學習時長、知識點掌握情況（來自練習、測驗、自適應學習平臺）。*參與活動數(shù)據(jù)：來自校園卡系統(tǒng)、活動報名平臺的講座、競賽、社團、志愿服務、社會實踐參與記錄及成果。*能力表現(xiàn)數(shù)據(jù)：來自能力測評系統(tǒng)、項目式學習（PBL）平臺、實習基地的實習報告、項目成果、能力認證記錄。*基礎信息數(shù)據(jù)：來自教務系統(tǒng)、學工系統(tǒng)的基本信息、獎懲記錄、體質健康測試結果。*（可選）學生自評與互評數(shù)據(jù)：通過系統(tǒng)提供的平臺進行的學習反思、目標設定、同伴互評等。3.核心分析技術：*學習投入度分析：利用學習分析技術，結合學習時長、資源訪問頻率、任務完成質量、在線互動活躍度等數(shù)據(jù)，構建學習投入度指標體系，進行學情診斷和趨勢分析。*能力畫像構建：運用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類、關聯(lián)規(guī)則等技術，分析學生在不同維度（如知識、技能、素養(yǎng)）的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，構建多維度的學生能力畫像。*綜合素質評價模型：結合不同數(shù)據(jù)源，利用機器學習中的線性回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等模型，融合學習投入度、能力畫像、活動參與、基礎信息等多方面因素，構建綜合評價模型，實現(xiàn)對學生在校表現(xiàn)的量化評