谢幼如，  李草茵，  李成军，  邱   艺

（华南师范大学 教育信息技术学院， 广东 广州   510631）

[摘   要] 新质生产力发展呼唤新质人才培养，课程作为人才培养的基本单元，其数字化转型已成为高等教育领域的广泛共识。随着国家教育数字化战略行动的纵深推进，智能时代高校数字课程应运而生。研究采用文献研究、理论分析等方法，以课程理论、教学理论、数字教育理论等为指导，提出智能时代高校课程数字化转型的“价值引领—结构重塑—数智赋能”理论逻辑。在此基础上，探析智能时代高校数字课程的内涵意义与功能作用，彰显课程育人价值；应用科技与教育双向赋能思维，构建智能时代高校数字课程D-OCAE形态特征框架；基于设计思维与系统工程方法，凸显“师—生”二元结构到“师—生—机”三元结构的教学模式变革，形成智能时代高校数字课程“设计—开发—实施”三环构建方法，并提出数字课程的设计模型、开发内容与实施路径。研究旨在通过高校数字课程这一“小切口”，支撑解决新质人才培养“大问题”，助力高等教育数字化转型和新质生产力培育发展。

[关键词]  智能时代；高校；数字课程；课程形态；课程构建

一、问题的提出

培育和发展新质生产力是推动经济社会高质量发展的内在要求，新质生产力的核心是创新驱动，创新驱动的实质是人才驱动。高校是创新人才培养的主战场，担负着培养智能时代新质人才的重要使命，亟须提升广大师生网络化、数字化、智能化等教与学的能力。当前，教育数字化转型已是国家战略，课程作为人才培养的基本元素和主要媒介，其数字化转型是教育数字化转型的重要前提、必要基础和关键所在，纵观世界各国及国际组织的教育数字化转型战略和计划，推动数字课程建设是共同趋势[1]。目前，高校课程普遍存在内容陈旧滞后、活动单向交互、评价同质单一等突出问题，课程数字化转型进展相对迟缓，数字课程的内涵、形态、构建方法等均需进一步探究。因此，本研究旨在阐明智能时代高校课程数字化转型的理论逻辑，明确高校数字课程的内涵与形态特征，力图形成高校数字课程设计模型、开发内容与实施路径，为建设高质量数字课程提供理论和实践借鉴，从而助力高等教育数字化转型与新质人才培养。

二、新质人才培养呼唤高校课程创新

（一）新质人才培养呼唤高校课程数字化转型

自2019年11月教育部启动一流本科课程“双万计划”[2]以来，已建设国家级、省级一流本科课程万余门，涵盖线上、线下、线上线下混合式、虚拟仿真实验教学和社会实践五种类别。这些凸显高阶性、创新性和挑战度“两性一度”特征的一流课程，通过泛在化的渠道和场景化的手段，持续转变学生学习方式、不断改变课堂教学结构，为高校人才培养改革创新提供重要支撑。随着人工智能、大数据、云计算、5G等数字技术的迅猛发展，特别是生成式人工智能的诞生和深化应用，培养具有全新知识结构、敏捷迁移能力、坚韧意志品格、高度社会责任特征的新质人才[3]，成为智能时代高校的重要使命。这就需要深度融合数智技术，对课程构成要素、结构模式、运行路径、结果成效等进行全方位变革，从理论和方法层面转变以往标准化、同质化的课程构建方法与应用场景，探索“师—生—机”多元交互、实践导向的课程设计与实施理论[4]，推动实现课程要素结构的创新性配置和数字化转型。

（二）数智技术赋能高校课程发展与创新

1. 数智技术赋能高校课程形态演进

形态是指事物在一定条件下的表现形式[5]。课程形态是指课程构成要素在不同时代背景下的表现形式，外显为目标、内容、活动、评价经过结构性重组与敏捷化变革后所呈现的样貌。高校课程受社会文化背景、政策导向、知识与技术发展的影响，不断演化变迁。谢幼如等认为，高校课程先后经历封闭式教学、半开放式教学、开放式自组织教学的发展历程，并以技术简单辅助的传统课程形态、技术重构流程的五类一流课程形态和技术再造结构的智慧课程形态，实现课程与知识、课程与个体社会的内外部平衡[6]；全晓洁等提出，人工智能视域下的课程价值人本化、内容拓展化、实施生成化、评价即时化新形态[7]；都柏林城市大学提出“学术创新框架”，基于成果导向建立课程“目标—工作量—成果”的一致性标准[8]；Lukita等面向工业4.0发展方向，结合印尼高等教育提质诉求，提出关注编程和数据分析、人工智能和软技能的“课程4.0”概念[9]；靳玉乐等认为，未来课程应以灵活契合性、多元融合性和跨界联合性为特征[10]。可以发现，课程形态能够反映社会人才需求的变化方向，以课程形态变革支撑人才培养模式变革，能够切实提升培养质量，为发展新质生产力注入人才动能。

2. 数智技术赋能高校课程建设发展

数智技术通过提供丰富的数字资源和个性化工具，为课程建设全面创新提供了各种可能。汪存友等提出，自适应学习系统支持下的，以掌握学习为理念，多级贯通结构的课程设计模式[11]；施江勇等基于知识图谱，实现知识的按需重组和资源的快速更迭，支撑个性化和交叉复合型课程的构建[12]；Huang等利用数据挖掘技术，分析计算机专业课程与高校思政教育的关联关系，提出优化课程设置和多课程融合建设的方法[13]。此外，不少学者关注到高校数字课程构建所面临的挑战，如仅遵循预设的线性规则[14]、线下课程线上搬家、为数字化而数字化[15]等问题。因此，明晰数智技术对高校课程系统性变革的模式和方法，建设高质量数字课程的议题仍需加以研究。

3. 数智技术赋能高校课程应用创新

人工智能是引领未来的战略性技术，是课程数字化转型的重要依托。现有研究聚焦不同场景，探索数智技术驱动的高校课程创新应用，如肖君等面向在线自适应学习场景，提出生成式人工智能辅助个性化学习的技术实施路径[16]；Xie等面向高校课程人机协同变革方向，构建出基于生成式人工智能的SOCAEE人机协同课堂模式[17]；武法提等基于协同探究学习场景，发挥学习分析技术与知识图谱等的作用，构建了精准学习干预实践模型[18]；王泽聚焦实验实训场景，提出利用虚拟现实等技术推动高校课程教学数字化转型的创新路径[19]。综上所述，算力、算法与数据正在以场景化的形式驱动高校课程创新应用，并逐步推动课程从“师—生”二元结构的辅助对话向“师—生—机”三元结构的人机协同演进。然而，如何充分发挥人工智能溢出效应，赋能课程应用实施仍需持续探索。

三、智能时代高校课程数字化转型的理论逻辑

高等教育数字化转型遵循“专业—课程—课堂”全方位系统化推进的基本逻辑理路[20]。课程作为数字技术与教育教学深度融合的现实载体，上承专业、下启课堂，是实现教育数字化转型的关键着力点。本研究以课程与教学理论为指导，基于系统性思维，形成了智能时代高校课程数字化转型的“价值引领—结构重塑—数智赋能”理论逻辑，如图1所示。

（一）价值引领：确定转型的方向

培养符合新质生产力需求的新质人才，迫切需要高校超越传统的知识传授与技能训练的范畴，站在促进人的全面发展的高度，重新定义人才培养规格，创新课程教学模式，发挥数据、数字、数智人技融合能力，改变以往内容滞后、活动单一、评价片面的课程形态，个性化、全方位、深层次培养创新型人才。

以培养适应社会发展的创新型人才，培育和发展新质生产力为最根本的价值内核，以服务国家发展战略、深化高等教育改革、优化人才培养规格等价值导向为引领，推动原有一流本科课程进行数字化转型，催生高校课程新形态，为数智赋能的学、教、评等育人环节创新提供更多动力，既是智能时代高校课程数字化转型的价值归属，也是高校课程系统性变革的转型方向。

（二）结构重塑：实现转型的关键

课程的目标、内容、活动和评价，是构成高校课程的关键要素。智能时代高校课程的数字化转型，不仅要将四个要素进行数字化转型，也要将数字化、网络化、智能化技术和数据，作为课程的第五要素，自本体到关系实现系统性变革，重塑已有课程结构。

落实立德树人、培育新质人才的育人诉求，和学习者多维数据画像的精准赋能，使课程目标与人才需求建立一致性；注重前沿性知识的动态更新与跨学科知识的交叉融合，和知识图谱等数字技术的模块化重构，使课程内容指向能力培养和素养达成；从“师—生”二元对话向“师—生—机”三元交互的教学活动整体性升维，结合生成式人工智能等技术的人机协同支持，使课程活动实现场景化迁移应用；关注素质素养、强调循证诊改、助推自我增值的评价理念，和多场景、多维度、多模态数据的一致性反馈，为学生全面发展和课程迭代提质提供有力支持。

在此基础上，将数据贯穿协同优化课程要素关系，打通课程全要素的价值链条，赋能素养导向、能力为本的课程目标转型，跨界融通、人机协同的课程策略转型和循证诊改、多元提升的课程评价转型。

（三）数智赋能：驱动转型的演进

在高校课程数字化转型过程中，数智赋能是驱动转型持续演进的关键基础。以5G、大数据、人工智能、区块链等数字基础设施为底座，为高校课程数字化转型提供信息共享与场景服务等赋能作用，即在信息共享方面，通过明晰数据收集规则，感知汇聚整合跨主体、跨场景、跨课程的数据，引发课程内部要素、学生的学、教师的教三者间相互关系发生改变；在场景服务方面，构建主体、场景、资源和服务的精准匹配机制，以提升学习者学习效率与质量。

四、智能时代高校数字课程的内涵探析

（一）高校数字课程的基本内涵

数字课程作为智能技术与课程融合发展的产物，是课程数字化转型的应然结果，建设高质量数字课程，能够有效回应新质人才需求，助力高等教育高质量发展。目前，现有研究大多对数字课程进行理论分析与实践探索，将其视作课程数字化后的产物[21]、用于开展数字化学习活动的教育资源[22]，或是集内容、平台和支持服务于一体的综合体[23]。根据智能时代高校课程数字化转型的“价值引领—结构重塑—数智赋能”理论逻辑，可以看出高校数字课程并非简单课程资源数字化，而是指向学生多元个性发展需要和教师全过程全方位育人要求，在“师—生”二元结构向“师—生—机”三元结构的教学模式变革基础上，充分发挥数据效能和技术功用，对课程目标、内容、活动、评价等要素关系进行系统化变革。基于此，本研究认为，数字课程是以培养创新型人才为目标，体现数智赋能思维，应用数字化、网络化、智能化技术对教学内容进行组织和表征，开展价值引领、成果导向、问题解决的场景化教学活动，并进行教学过程记录和效果循证评价的一种课程形态。

（二）高校数字课程的功能作用

1. 培养学生高阶能力

数字课程基于技术效用与数据价值，为学生提供个性化学习内容与学习路径，并基于问题开展人机协同学习，实现对知识的学习、理解与迁移应用，以逐步促进学生低阶认知向高阶认知的转化，进而培养学生问题解决、批判性思维、复杂沟通等高阶能力。

2. 重构新型师生关系

数字课程为教师的教与学生的学提供智能学伴、智能代理等工具的赋能支撑，促使传统“教师知识讲授，学生被动接受”的师生关系发生嬗变，通过“师—生—机”三元结构的多向交互，重构形成“教师协作指导、学生主动参与”的新型师生关系。

3. 推动教学模式创新

数字课程以培育支撑新质生产力发展的人才为建设起点，发挥人工智能技术的赋能作用，通过虚实结合设置教学场景、个性精准提供教学资源、数据驱动开展教学活动，推动实现人机协同的教学模式变革创新。

4. 优化课程教学管理

数字课程通过挖掘、融合、释放数据价值，支撑系统化课程设计开发、协同化课程组织实施、个性化课程策略调整、精准化课程教学评估、科学化课程教学决策等，以提高课程教学管理效能。

五、智能时代高校数字课程的形态特征

数字化、网络化、智能化技术和数据作为课程的第五要素，是构成高校数字课程形态特征的基础。数字课程深化技术赋能作用，通过数据（Data）表征要素、数字（Digital）映射要素、数智（Digital Intelligence）赋能要素激活数据的乘数效应，实现课程内部各要素目标（Objective）、内容（Content）、活动（Activity）、评价（Evaluation）的协同创新与关系映射，进而呈现出“数字教学，数智育人”的整体特征，形成了D-OCAE形态特征框架，如图2所示。

（一）课程目标：指向新质人才培养

数字课程以国家培育和发展新质生产力所需的创新型人才为价值导向，强调聚焦高阶能力培养，通过数据画像等精准定位学生需求，注重价值引领、知识传授和能力培养等目标的协调统一。

（二）课程内容：强调“两性一度”

数字课程强调高阶性、创新性和挑战度，即不仅限于基础知识的传授，更需注重学生批判性思维和问题解决能力的提升，且应与学科发展前沿、学生的兴趣和需求相结合，进而呈现出内容的开放生成、跨界整合与个性定制。

（三）课程活动：凸显人机协同

数字课程凸显“师—生—机”三元结构的协同创新教学，即利用学习分析、生成式人工智能等技术，以多渠道融通的课程场景进行教学，并通过推送多元个性化的学习资源，促进学生开展人机协同建构学习。在此过程中，可通过回溯分析教师、学生和机器在课程教学环节中的角色和行为，帮助提炼课程要点和识别教学短板，提升教学质量和效率。

（四）课程评价：注重“教—学—评”一致

数字课程利用人工智能、大数据等技术，开展教与学全流程纵向智能分析和学生“思政—知识—能力—素质”全要素横向综合评价，并基于数据证据，教师与学生作出全方位的人机协同诊断，并据此做出对应的教与学策略调整，最终实现“教—学—评”一致的诊断、评价与改进。

六、智能时代高校数字课程的构建方法

本研究基于设计思维与系统工程方法，强调“师—生”二元结构转向“师—生—机”三元结构的教学模式变革，形成智能时代高校数字课程“设计—开发—实施”三环构建方法，并提出数字课程的设计模型、开发内容与实施路径等。

（一）高校数字课程的设计

本研究以课程与教学论、教学设计理论等为指导，沿着智能时代高校课程数字化转型的“价值引领—结构重塑—数智赋能”理论逻辑，基于高校数字课程的内涵特征，提出智能时代高校数字课程的设计模型，如图3所示。

1. 多模数据融合定位目标

课程目标是课程设计与实施的逻辑起点，也是课程力图推动学生所要达到的预期水平的具体描述。数字课程设计应对标社会发展需求、人才培养标准与学生发展需要，收集分析课程多模态数据，并从中挖掘、融合有效信息，进而从价值塑造、知识习得、能力达成、素质培养等方面精准定位目标。

2. AI+图谱动态重构内容

数字课程内容应体现“两性一度”，展现出满足国家战略需求、强调课程思政融入、注重能力培养导向等多重特质。此外，发挥人工智能与知识图谱的赋能作用，对内容进行模块化组织与多模态表征，通过动态更新迭代资源，确保课程与学科前沿和行业发展的同步，实现知识习得、能力培养与跨学科素养的纵向衔接和横向配合，最终呈现专思融通和个性供给的有机统一。

3. 师—生—机三元协同活动

数字课程活动设计应在教学全流程数据的驱动下，利用课程目标图谱、课程知识图谱与课程问题图谱，将学生目标达成度与知识、任务、场景的设计紧密结合，推动实现课程活动流程重组和结构再造，即以“师—生—机”三元结构为主体，指向问题解决，设置富有挑战性的学习任务和项目，并以场景化的形式组织活动的开展，促进师生、生生、生机进行协同合作，共同参与知识建构。

4. 教—学—评循证增值评价

数字课程评价应以学生全面发展为中心，关注课程目标达成情况，围绕思政、知识、能力、素质等方面制定相应的评价指标，并建立评价指标与学习流程数据的映射关联规则，以增值评价、过程性评价等方式收集效果证据，通过数据联动互证的人机协同诊断，发现课程教与学中所存在的问题和不足，进而进行针对性的指导和干预，达成“教—学—评”一致性。

（二）高校数字课程的开发

1. 高校数字课程的开发内容

本研究基于泰勒课程开发理论，应用智能时代高校数字课程的设计模型，充分释放知识图谱、生成式人工智能、大数据、区块链等技术的价值功用，明晰高校数字课程的开发内容，主要包括确定结构、编制内容、策划活动、设置评价、提供服务等方面。

确定结构是数字课程开发的关键起点，即根据专业人才培养目标与新质生产力发展要求，基于学生学情特征，精准定位数字课程的开发需求，确定数字课程目标矩阵，进而以内容、活动、评价、服务等部分划分开发的模块层次，最终确定数字课程的整体框架，为系统性的课程开发提供支撑。

编制内容是将数字课程内容可视化呈现的关键环节。首先，需基于课程目标矩阵与课程内在逻辑，结构化编排组织课程内容，确定课程模块与课程项目；其次，利用多媒体技术将课程内容表征为音视频、文档、虚拟仿真、测试等多模态形式；最后，结合图谱技术，实现多媒体资源与课程内容的紧密结合，并通过链接聚合数字教材等开放资源，形成内容丰富、系统完整的数字化学习单元^[24]，进而拓宽课程深度与广度。

策划活动是将场景和任务二者有机结合，促进师生交互的关键步骤。首先，对教育主体数据进行多维解析与挖掘，并发挥目标、问题、知识多类型图谱之间的强耦合效用，拓展学习场景的边界与连接，进而实现人、资源、场景三者间的融合，让学习者在适恰的场景中开展学习与交互，以促进知识的深化^[25]；其次，根据学习者学习情况，灵活组织各类学习任务，通过适当接入学习助手等智能工具，提供学情分析、资源推荐、内容生成、学习指导等功能，实现人机协同的知识掌握、知识建构与知识创造^[26]，进而推动学习者素养能力的培养。

设置评价是衡量课程效果和指导教学改进的关键手段。首先，以大数据等技术为基础，实时客观地采集全流程、多场景、多维度的学习数据，并按照时间顺序推进存储，以确保学习过程数据的可追溯性^[27]；其次，基于多据循证、个性增值的创新评价理念，采用人工价值判断、机器数据感知和人机协同诊改的方式，全面评价学习者的价值塑造、知识习得和能力达成；最后，融合贯通评价数据价值，挖掘可信证据，为课程多元主体提供干预改进的依据，进而推动课程诊改决策从经验判断转向科学分析。

提供服务是增强学生学习体验的关键配置。首先，需建立质量保障、个性推送等机制，为形成高效智能的学习支持服务架构创造条件；其次，利用人工智能等技术，构建如虚拟学伴、服务中心等支持资源；最后，通过数据驱动动态调适匹配不同学习场景下学习者的学习需求，实现精准化的导学、督学与助学。

2. 高校数字课程的开发路径

本研究应用系统工程思维，基于Scrum敏捷开发理念，提出“明确数字课程开发需求—组建数字课程开发团队—进行数字课程敏捷开发—开展数字课程运行测试—数字课程交付使用”的数字课程开发路径。首先，围绕价值归属、人才规格、专业内容、应用场景、开发方式等方面，明确数字课程的开发需求；其次，组建一个包含课程教师、学科专家、教学设计师、技术工程师、开发工程师在内的开发团队，明晰团队内部的分工；再次，对标需求列表，围绕结构、内容、活动、评价、服务五个方面，进行数字课程的敏捷开发；紧接着，通过单元测试、集成测试、系统测试等方法，对数字课程进行运行测试；最后，通过持续的测评反馈，实现数字课程的迭代优化，最终开发形成可交付使用的数字课程。

（三）高校数字课程的实施

本研究基于能力本位教学理念，以数字教育理论、课程理论等为指导，提出高校数字课程的实施路径，如图4所示。

1. 定义人才培养规格

定义人才培养规格是高校数字课程实施的立足点与依据。坚持立德树人，以《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》、行业标准与学校标准等为引领，紧跟经济社会和专业学科发展以及教育利益相关方对人才培养诉求的变化，提出“知识—能力—素养”专业人才培养目标。

以教育技术学专业为例，对专业人才培养目标中的能力维度进行分解，构建专业人才培养能力框架，包括面向学生内部认知的学科能力与思维能力、面向学生外部实践的协作能力与职业能力，以及面向学生个体未来的发展能力。

2. 确定课程培养目标

确定课程培养目标是高校数字课程实施的方向标。以新质人才培养为基本导向，通过“目标集—问题链—知识点”一体化推进，定位课程培养目标，以推动实现“知识促进能力习得，能力促进知识生成”的螺旋式增长，即明确学生在思政育人、知识传授、能力培养等方面应达到的预期目标；对标目标集，设计匹配且具有现实价值的问题链，注重核心问题驱动和层次化进阶；以核心概念统领知识点，并利用知识图谱链接目标集、问题链与知识点。

以教育技术学专业核心主干课程“教学设计原理与方法”为例，首先，通过分析能力框架与课程内容体系之间的关联关系，基于学生学情特征，明确具体的课程目标；其次，对标学术发展前沿，提出课程核心问题“如何设计数字教学资源和智慧课堂教学？”以及向下分解的组合问题等；最后，将知识点与目标、问题相关联，如图5所示。

3. 开展人机协同活动

开展人机协同活动是高校数字课程实施的核心关键。在实施过程中，对标课程目标，围绕“师—生—机”三元结构，以理论学习、技能实训、实验操作、案例研讨、项目实践、科研训练等不同类型的有机组合开展课程活动，通过让学生进行技术赋能的深度学习，内化新知并解决一系列相互衔接、难度递增的问题，实现知识的迁移运用与高阶能力的培养。在数据要素的驱动下，充分发挥人工智能等技术的功效，设置人机协同交互、数实融合探究、自适应自主学习等教学场景，为学生提供绿色鲁棒的数字学习环境[28]与个性化的学习支持服务，加强学生与课程的知识、情感联接。

以“教学设计原理与方法”课程为例，设置人机协同交互、自适应自主学习等场景，引导学生聚焦问题解决与成果产出，学习具有智能切片与智能总结功能的课程内容片段，并充分利用AI助手等，层次化分解问题，循序渐进地解决问题，创生教学设计方案，对教学环节进行分角色回溯，明晰课程重点与学习盲点，通过开展一系列人机协同活动，有效培养学生问题解决、创造性思维等高阶能力，如图6所示。

4. 进行多元循证评价

进行多元循证评价是高校数字课程实施的重要环节。在实施过程中，强调对标课程目标，关注学生在价值塑造、知识习得、能力达成、素质培养等方面的发展，通过对全流程学习数据的即时收集、融合、分析和应用，循证评价学生在课程学习过程中的表现，基于考试、论文、项目展示等方式验证学生学习成果，明确学生的课程学习效果，帮助其反思课程学习的问题，进而实现个性化发展的精准改进。

以“教学设计原理与方法”课程为例，该课程基于数字化、网络化、智能化平台工具，围绕课堂小测、视频学习、项目实践等方面，对学生学习过程与成果进行循证评价，并通过数据汇聚分析，教师快速掌握教学情况，精准定位学生学习进度和薄弱点，进而实施数据驱动的精准干预与指导，如图7所示。

七、结束语

本研究面向新质生产力发展和新质人才培养需要，聚焦课程这一核心要素，采用文献研究、理论分析等方法，以课程理论、教学理论、数字教育理论等为指导，提出了智能时代高校课程数字化转型的“价值引领—结构重塑—数智赋能”理论逻辑；探析了智能时代高校数字课程的内涵意义与功能作用；形成了智能时代高校数字课程D-OCAE形态特征框架；提出了智能时代高校数字课程“设计—开发—实施”三环构建方法以及数字课程设计模型、开发内容与实施路径，以期为智能时代高校课程高质量建设与发展提供理论支持和实践引领。

[参考文献]

[1] 刘宝存，岑宇. 世界教育数字化转型的动因、趋势及镜鉴[J]. 现代远程教育研究，2022，34（6）：12-23.

[2] 中华人民共和国教育部. 教育部关于一流本科课程建设的实施意见[EB/OL]. （2019-10-30）[2024-08-05]. http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201910/t20191031_406269.html.

[3] 祝智庭，戴岭，赵晓伟，等. 新质人才培养：数智时代教育的新使命[J]. 电化教育研究，2024，45（1）：52-60.

[4] 杨清，郝志军. 指向新质生产力发展的课程与教学改革向路[J]. 人民教育，2024（7）：20-24.

[5] 中国社会科学院语言研究所词典编辑室. 现代汉语词典[M]. 7版． 北京：商务印书馆，2016：1467.

[6] 谢幼如，吴利红，邱艺，等. 用互联网思维创新教学实践研究：课程视角[J]. 中国电化教育，2017（10）：1-7.

[7] 全晓洁，邱德峰. 论人工智能视域下的课程新形态[J]. 当代教育科学，2020（6）：33-39.

[8] HUGHES J， TAN E. The dynamic curriculum：shared experiences of ongoing curricular change in higher education[J]. Students learning with communities，2017：47.

[9] LUKITA C， SUWANDI S， HARAHAP E P， et al． Curriculum 4.0：adoption of industry era 4.0 as assessment of higher education quality[J]． Indonesian journal of computing and cybernetics systems，2020，14（3）：297．

[10] 靳玉乐，林浩扬，胡瑜洁，潘淑苹. 未来课程的变革趋势[J]. 中国教育科学（中英文），2023，6（6）：48-58.

[11] 汪存友，黄双福. 自适应学习支持下的美国高校课程设计和教师角色研究——以科罗拉多理工大学IntelliPath项目为例[J]. 电化教育研究，2020，41（7）：35-41，54.

[12] 施江勇，唐晋韬，王勇军，等. 基于知识图谱的新兴领域课程教学资源建设[J]. 高等工程教育研究，2022（3）：15-20.

[13] HUANG X Y， ZHAO J Z， FU J Y， et al． Effectiveness of ideological and political education reform in universities based on data mining artificial intelligence technology[J]． Journal of intelligent & fuzzy systems，2021，40（2）：3743-3754．

[14] YANG Z K. Empowering teaching and learning with artificial intelligence[J]. Frontiers of digital education， 2024，1（1）：1-3.

[15] 刘宝存，李紫璠. 数字技术赋能高校教学：进展、问题与对策[J]. 北京教育（高教），2023（7）：13-17.

[16] 肖君，白庆春，陈沫，等. 生成式人工智能赋能在线学习场景与实施路径[J]. 电化教育研究，2023，44（9）：57-63，99.

[17] XIE Y R， XIA W， QIU Y． Construction and implementation of generative AI-based human-machine collaborative classroom teaching model in universities[C]//International Conference on Blended Learning． Singapore：Springer Nature Singapore，2024：102-116．

[18] 武法提，田浩. 人机协同的精准学习干预：动力机制、逻辑理路与实践模型[J]. 开放教育研究，2023，29（2）：81-90.

[19] 王泽. 德国高等教育教学数字化转型：历史演进、实践探索与现实镜鉴[J]. 外国教育研究，2023，50（5）：116-128.

[20] 谢幼如，陆怡，夏婉，等. 国家智慧教育平台赋能高校课堂数字化转型探析[J]. 中国教育信息化，2024，30（3）：15-24.

[21] 王卉. 争议颇多的数字化课程：现状与未来[J]. 四川师范大学学报（社会科学版），2020，47（1）：102-107.

[22] 许晓玲. 数字化转型：中国式教育现代化的范式创新[J]. 发展研究，2023，40（11）：72-76.

[23] 高瑾，路秋丽，赵莉，等. 基于网络教学平台的数字课程研究与开发[J]. 现代教育技术，2011，21（12）：131-134.

[24] 宋毅，王繁. 教育数字化背景下高等教育数字教材的内涵特征、发展现状与建设思路[J]. 中国大学教学，2024（3）：4-7.

[25] 黄石华，武法提. 场景化分析：一种数据驱动下的学习行为解释性框架[J]. 电化教育研究，2023，44（5）：51-59.

[26] 王一岩，刘淇，郑永和. 人机协同学习：实践逻辑与典型模式[J]. 开放教育研究，2024，30（1）：65-72.

[27] 张恩，杨翠，王春丽，等. 融入区块链的课程目标达成评价系统建构与应用研究[J]. 现代教育技术，2024，34（2）：72-80.

[28] 黄荣怀，虎莹，刘梦彧，潘静文，ADARKWAH M. 迈向数字时代教学变革的基本理论：数字教学法[J]. 电化教育研究，2024，45（6）14-22，33.