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      “大家好！我是天津大学刘艳丽教授的数字助手，你们的学习小伙伴！”

      4月2日，在“电力系统基础”的开学第一课上，天津大学电气自动化与信息工程学院2022级本科生潘凌蓝就被屏幕上的另一个“刘老师”深深吸引，她和同学们兴奋地交头接耳，对这位新来的“数字老师”充满好奇。

       这位“数字老师”，就是由天津大学电气自动化与信息工程学院教授刘艳丽主导打造的“全过程全环节AI助教”。这位1:1仿真模拟刘艳丽形像的“数字老师”身后，还隐藏着更多强大的功能。

    “全过程全环节AI助教可以覆盖课程的各个阶段，并实现全天候的在线服务。”刘艳丽介绍，“课前，AI助教会整理好课程知识的重点难点，方便学生提前预习；课程中，AI助教的答疑系统可以随时解决学生的课程疑问，为学生提供及时便捷的答疑渠道；课后，AI助教针对每章的知识点配备检测题，方便学生巩固知识，并通过知识图谱展现课程整体知识体系，方便学生进行查缺补漏。”

“数字老师”上线“电力系统基础”课  受访者供图

让“因材施教”成为现实

“过去，老师们需要亲自录制慕课课程，备课的过程会耗费大量的时间精力。”刘艳丽介绍，“而‘数字老师’可以根据老师导入的课件资料一键生成慕课，随时随地、高效快捷地生成并更新慕课资源，有针对性地巩固拓展学生的学习内容。”

“上完一节课后，如果我对课上的重难点理解不够深入，就会去观看AI助教系统里的网课讲解，然后做做检测题，加深掌握程度。”潘凌蓝告诉《中国科学报》，现在，AI助教已经成为学生们离不开的学习助手。

AI助教的另一大系统“答疑大模型”，则超越了课堂教学，帮助学生更好地完成高阶专业任务。

刘艳丽介绍，“答疑大模型”是一个服务于科研学习的纯国产人机对话大模型系统，“类似于国外的ChatGPT”。“一方面，它可以提供24小时的答疑服务，解决学生在专业知识方面的问题和疑问；另一方面，类似于网购平台向用户推荐个性化商品，它可以根据与每位学生的互动交流，向不同学生推荐不同的专业性问题，弥补学生专业知识的不足之处，实现真正的因材施教。”

除了基础性的答疑之外，“答疑大模型”还可以在编程技能方面给予学生充分的辅助性支持。“电力系统学科涉及很多分析计算，需要通过编程才能完成。而大模型可以帮助学生编写并调试程序，节省了编程技能培训所需的时间，这样，学生就可以释放出更多精力，专注于专业高阶任务。”

这一过程，既是进行专业实践的过程，也是培养学生数字化素养的过程。“学生只需要具备基本的程序设计思维，将指令输入到大模型中，便可以得到相应的代码。现在，学生对大模型的应用非常熟练，他们真正做到了把AI作为‘生产力’。”刘艳丽不无自豪地说。

设计理念源于虚拟主播和聊天机器人

“AI技术在教育领域中的融合应用是大势所趋。”刘艳丽表示，随着数据存储与计算能力的快速提高、核心算法的不断突破，人工智能技术支撑下的智能化教学条件将进一步拓展教学互动空间，推动教学方法的创造性应用。

然而，当前市面上的诸多大模型仍存在使用权限方面的风险。在此背景下，集成开发出一个服务于学生的纯国产教学工具，打造国产通用科研教学平台，成为刘艳丽一直以来的心愿。

“数字老师”的灵感最初来源于网络虚拟主播，刘艳丽讲到，“前两年在抖音平台上，经常可以看到一些虚拟主播的身影，于是我就联想到，将这一技术应用于高等教育的教学场景中，必然会大大缩减教师录制课程所需要的时间和精力，能够更加高效地为学生提供线上学习资源。”

除了录制课程，个性化答疑也是学生学习过程中迫切需要的功能。基于多年的教学经验，刘艳丽想到，在知识学习过程中，学生们的疑问基本可以归纳在一个范围里。“那么，完全可以训练一个24小时在线的我的‘分身’来回答这些问题。当人机对话技术出现后，我立刻产生了将其应用于学科教学的想法。”

在高等教育领域，让AI助教代替真人教师走进课堂，要求AI助教具备极强的专业知识储备，这对大模型的研发提出了更高的要求。  

“通专融合大模型的研发日益重要，我们在通用大模型的基础上，强化电力能源学科专业知识，搭建了电力能源专业大模型，能够在服务人工智能赋能新型电力系统的科学研究之外，成为时刻陪伴辅导学生学习的好助教。”刘艳丽介绍。

期待AI助教“遍地开花”

作为天津大学示范课程，“电力系统基础”课成为这位“数字老师”的首个亮相舞台。而不久后，这一“全过程全环节AI助教”将被全面引入一门契合度更高的本研贯通专业课程——“智能电网和人工智能（Smart Grid and AI）”中。

“我本人主要做电力能源和人工智能交叉研究，面向AI赋能新型电力系统数智化转型这一学科前沿开设了这门课程。将AI在新型电力系统的典型应用转化为学生课题，让学生真题真做，能够运用AI技术解决智能电网的核心关键技术研发。”刘艳丽告诉《中国科学报》，她还计划邀请国际师资共同授课与指导，让学生能够利用AI助教更高效地学习理论知识，并提高运用跨学科知识解决复杂工程问题的能力。

将AI助教服务于跨学科人才培养，既是刘艳丽打造AI助教的初衷，也是未来最核心的目标。

“按照以往的培养模式，学生想要入门交叉领域学习，可能需要辅修第二专业，花费较长的时间周期。”刘艳丽说道，“但在AI助教的协助教学下，学生可以直接聚焦交叉领域工程一线的研究课题，大大缩短了学习其他领域课程所需花费的时间，能够实现短周期、高质量、个性化的交叉人才培养任务。”

在跨学科师资团队组建和指导学生开展交叉课题研究方面，AI助教也可以提供很大助力。“不同学科可以通过人机协作指导学生完成跨学科知识的学习，培养多领域、综合型人才。同时，跨学科的人机交互还有助于探索交叉研究的创新点。”

多学科“数字老师”的打造，离不开更多高校和教师的参与。被问及“全过程全环节AI助教”的推广，刘艳丽很兴奋。

“我们的AI助教发布之后，有很多老师找我‘取经’，我都一一跟他们分享了我的研发过程。”

她认为，“当前，人工智能技术发展日益深化，纯知识讲解的课程完全可以由‘数字教师’课程替代。我们必须拥抱前沿技术，进行高等教育转型，培养高水平人才和拔尖创新人才。”

在刘艳丽看来，AI助教具有较强的可推广性，任何专业都可以尝试打造自己的“数字老师”。“我正在考虑把研发AI助教的经验也制作成慕课，由我的‘数字老师’给大家分享！欢迎大家来‘抄作业’！”她笑着说。