構建線上線下全場景融合的大規模混合靈活的智慧教學模式，實現無邊界教學；通過運用人工智能、物聯網、大數據等技術，上海開放大學為師生提供線上線下融合、課內課外融合、遠程現場融合、虛擬現實融合的全場景教學空間和場所，助力師生智能化、個性化學習。

作為一所面向成人開展學歷和非學歷教育、社區教育的新型高校，目前注冊在讀學生約8萬名，學生普遍面臨工學矛盾。這所高校如何讓學生做到“工作學習兩不誤”？

“智能教學”有輔助，個性化服務伴隨授課全程

上海開放大學兼顧了線上線下學生的學習需求，實現了部分學生在教室、部分學生在遠程的同步協作學習，為在職學習者提供“現場、遠程同步以及課后回看”的靈活教學方式。

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例如在小組討論環節，課程教師可以組織線上線下學生開展分組討論；同時以同步畫面、視頻來聚焦學生注意力、引起興趣和思考機會，通過點名、搶答、選人、討論、分組、隨堂測試等多元互動工具活躍課堂氣氛，拉近線上線下學生距離，促進了學生的課堂參與，引發了學生主動式學習。

學校教師介紹，通過數字形象人、全渠道接待、語音交互等多項智能化功能，上海開放大學智能助教、學伴更好地融入到日常教學場景中，覆蓋了課前、課中、課后學習的不同階段，提供了豐富的協同輔助教學服務。

在教師側，智能助教很好地輔助教師解決重復性的認知性工作。以教學輔導階段為例，教師可以查看并修訂課程的知識圖譜，管理課程知識問答，根據學生問答的反饋情況進行相應補充；同時，在資源和題庫的管理方面，智能助教也提供了知識輔助工具，幫助老師將資源和題庫實現細顆粒度的關聯課程知識點。

在學生側，智能學伴如同“私人學伴”，貫穿整個學習過程，從學習指導、難點答疑、資源推薦、課后評估等環節為學生提供全方位學習輔導。當學生進入課程學習時，智能學伴可以對學習任務及時提醒，提供快速通道讓學生直達學習任務；當學生在學習過程中時，智能學伴會在關鍵時間點主動提供包括關聯知識點補充講解、推送關聯資源、題目自測等互動，幫助學生高效學習；在學習過程中，隨時可以向智能學伴咨詢課程知識相關的問答并得到回答，對回答不滿意可以反饋給教師進行補充，未命中的問題也會反饋到教師端進行補充。

目前，上海開放大學針對智能助教、學伴的建設已逐步開展對400門課程的信息抽取、知識融合以及知識加工、存儲工作，通過信息抽取、知識融合以及知識加工，構建了215門以教材為核心的課程專題知識庫，完成面向開大專本科學歷教育課程的26門課程的知識加工，覆蓋學生數4.2萬人。

“教學評價”可視化，數據先行讓成長可知可控

上海開放大學牢牢把握教與學這兩個關鍵環節，以數據驅動教學為目標建設大數據分析平臺，通過數據挖掘和建模，從學生投入度、參與度、活躍度、持續性、完成度等指標切入，形成了智慧教學監測指標體系，服務于學習者和總分校教師，并產生了四種應用場景。

基于多模態數據，實現對學生學習過程的評價。教學數字化實驗室使用面部表情捕捉設備、腦電頭環、眼動儀等交互系統，采集學習者在線學習中的多模態在線學習行為數據；在此基礎之上研究、挖掘、發現如學習互動狀態、學習成效預測等有教學意義的規律，優化教學過程和質量。

基于大數據和區塊鏈支撐，實現對學習者畫像的智能解析。通過采集學習者在上海開放大學范圍內各個平臺的學習過程和學習成果數據，搭建可信數字學習賬戶，形成出勤率、學習時長、學習進度、作業完成率、學習偏好等30多個學習行為指標。同時，為教學管理人員、教師和班主任提供了個性化的學情分析可視化報表，以幫助其提高教學干預的及時性和有效性。

基于網絡直播課，實現對多模態數據的智能提煉與應用。通過采集線上模態數據（如互動數據、評論數據、臉部數據）等各類信息，上海開放大學提供實時和事后分析，建立統一遠程直播課數據標準，通過與教師、教材、學生學習行為等特征庫的比對，人工標記特征、模型訓練，不斷挖掘、提煉特征，推出面向師生增值服務。

基于學生和教學數據，智能精準推送分析報告。在對學習者行為數據分析的基礎上，形成以投入度、參與度、活躍度、持續性、完成度等為核心指標的學習者課程綜合評測報告，并定期向學習者推送，達到了學習預警的目的。此外，老師可以通過學習平臺的學情分析平臺查詢每個學習者的課程綜合評測報告。

近年來，上海開放大學也在積極探索元宇宙在開放教育場景化教學方面的應用。依托現有的智慧學習中心，利用虛擬和增強現實（VR/AR）、全息、數字人等多項技術，打造了智慧學習中心元宇宙，并具備沉浸體驗、游戲趣味、網絡社交、群體創造、虛實共生等多個特點。例如在老年護理這門課程中，學生戴上VR設備即可進入虛擬教學課程，并體驗到真實的實踐操作場景，這一模式解決了線下面對人體事物模型無反饋的不足；同時，學生的學習過程也更富有趣味性，通過每個環節匹配積分，設置成就點，課程利用實時反饋和獎勵機制給予學生強認同感，激發學生學習熱情，驅動學生自我提升。

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