□王扬

继续教育是指面向成人或在职人员开展、在初始教育或原初教育之后的教育，是终身教育体系的重要组成部分。在持续推进中国式现代化进程中，继续教育不仅关乎个体的技能提升和素养发展，更是推动社会变革和经济转型的动力源泉。在信息化、数字化迅速发展的今天，智能化转型已成为各教育领域发展的重要趋势。人工智能、大数据等现代技术的应用，可以有效提升继续教育的质量和效率，扩大继续教育覆盖面。因此，在当前知识更新速度加快、职业转换频繁的背景下，继续教育的智能化转型显得尤为紧迫和必要。

继续教育智能化发展概念的提出和落实，旨在通过集成人工智能、大数据、云计算等技术优化继续教育资源配置，实现教学管理自动化和学习方式个性化。继续教育智能化发展的核心要素包括以下三个方面：一是继续教育资源的数字化，即将传统教育资源转化为数字形式，通过网络平台实现共享，使学习者可以随时随地访问所需的学习资源；二是继续教育教学管理的智能化，即利用大数据分析学习者的学习行为和效果，自动调整教学策略和内容，实现精准化教学和个性化指导；三是继续教育学习方式的个性化，即通过智能算法推荐与学习者水平相适应的学习内容和方法，从而满足不同学习者的个性化需求，不断提高学习效率。

面向中国式现代化建设需求，继续教育主体应加快推进继续教育智能化发展，通过技术手段的采用促进知识的广泛传播，构建灵活、开放的终身学习体系，提升全民的综合素质和创新能力，具体建设路径如下。

其一，完善顶层设计，全面推动继续教育智能化转型。继续教育智能化转型离不开政府的政策引导。国家需制定国家级智能化继续教育发展战略，而各地需据此逐步推进继续教育智能化发展。教育部门应构建全国统一的继续教育标准和认证体系，对线上继续教育课程内容开发、教师资格要求等进行合理规范，并成立专业的在线教育管理机构，负责线上继续教育的认证与监督，确保所有在线课程与教育平台均达到既定标准与质量要求。教育部门还需制定继续教育智能化技术标准，以统一对接标准实现各类教育平台和资源的互联互通，提高继续教育资源的利用效率。在继续教育智能化过程中，教育部门等监管单位必须高度重视数据安全和隐私保护，建立健全数据保护机制，明确继续教育平台和机构在收集、存储、使用和共享学习者数据时的责任和义务，确保学习者的个人信息不被滥用或泄露。教育部门可通过设立奖励和补贴等方式，激励高等院校、教育企业和社会教育机构等主体积极参与和支持继续教育的智能化发展。与此同时，教育部门应建立和完善继续教育和培训成果的认证体系，提高继续教育的学习成果认可度，激励更多人员参与继续教育，探索建立多种形式学习成果的认定转换制度，试行普通高校、高职院校、成人高校之间学分转换，实现多种学习渠道、学习方式、学习过程的相互衔接，构建人才成长“立交桥”。

其二，建立共享机制，逐步消解继续教育资源获取鸿沟。由教育部门领导、各高校和教育机构参与，共同建设智能化继续教育资源库，智能整合和优化各类继续教育资源，包括在线课程、教学资料、学习工具和评估系统等，使其能够更好地满足广大学习者的需求。这个过程中，教育部门需发挥自身的统筹协调作用，确保资源库的建设符合国家和地方的教育政策，推动继续教育的规范化和系统化。各高校则可以发挥并分享其在专业课程、师资力量和科研成果等方面的优势，提供高质量的继续教育资源。而各类教育机构可以引入行业实践、前沿科技和创新教学方法，为继续教育资源库注入新活力。在继续教育资源库建设过程中，相关主体需注重对用户需求资源的智能化供给，即为用户提供个性化的继续教育资源。如在老年大学、社区中心、公共图书馆，继续教育平台设计人员可以设计针对不同用户群体的功能模块。当用户为老年人时，教育平台可以针对老年期需求进行界面转变，提供更为简洁明了的操作指南、更大字号的文本、更清晰易懂的导航提示，还可以让老年人通过语音智能检索资源；当用户为残障人士时，教育平台则可以针对其设计屏幕阅读器、无障碍字幕、手语翻译等功能，帮助视听障碍者获取继续教育资源。此外，教育部门也应集成人工智能、大数据等技术，为学习障碍群体提供智能化继续教育平台，以满足其特殊的学习需求。

其三，创新教育模式，增强继续教育教学与学习的实效性。继续教育院校、老年大学等主体，在实施继续教育的过程中，应积极推进智能化教育模式的构建。院校可利用人工智能技术实现个性化的继续教育教学。例如，学生可以使用智能辅导系统对自己的学习进度、知识掌握程度和学习习惯进行整理与分析，识别在目标学习领域中的优势和弱点，进而自动获取相应的学习资源，如视频讲解、习题集和互动练习。此类个性化指导不仅能够帮助学生在薄弱环节上集中突破，还能激发其学习兴趣和学习动力。人工智能还能够实时监测学习者的进展情况，并根据反馈不断调整学习策略，如推荐特定的复习资料、调整学习节奏或引导学生参与更多的职业实践活动，以确保他们始终处于最佳学习状态。院校还可以利用人工智能技术中的自然语言处理和机器学习，构建更为智能的互动平台，使学习者在继续教育过程中能够随时获取帮助和指导。例如，智能助手能够及时解答学生问题，为其提供即时反馈，从而提高学习的自主性和效率。继续教育院校还可以利用大数据技术，智能化评估学生的学习效果，从而实施更为精准和个性的教学策略。通过数据分析，学校和教师能够收集和处理大量的学习数据，包括学生的出勤率、课堂参与度、作业完成情况以及考试成绩等，这些数据不仅能反映学生的学习状态，还能帮助教师识别出每位学生的学习优势与不足。继续教育院校运用大数据技术，可以进行整体的教学效果评估，从而不断优化课程设置和教学策略。教育管理者通过实时监测学习效果，能够及时调整教学计划，确保每位学生都能满足自己个性化的学习需求。这种智能化的评估体系，不仅提升了教育质量，也增强了学生的学习体验，使他们在愉悦的学习氛围中不断进步。

继续教育是我国国民教育体系现代化建设的重要组成部分，也是建设全民终身学习的学习型社会的基础支撑。在推进中国式现代化进程中，继续教育的智能化发展既需要政府的大力支持，也需要各类院校、教育机构的具体创新，将智能化技术持续运用到继续教育教学过程中，为继续教育学习者提供智能化、个性化学习体验。未来，各方主体应持续关注继续教育智能化的发展动态，积极探索其创新实践，为实现高质量发展和建设学习型社会奠定坚实基础。

[作者系新疆师范大学副研究员；本文系2023年中国高等教育学会高等教育科学研究规划重点课题“中西部欠发达地区师范院校教师教育者队伍建设现状及发展路径研究”（项目编号：23JS0314）的阶段性成果]