■中国农业银行武汉金融研修院课题组

在世界百年未有之大变局下，各国之间综合国力竞争归根结底是人才竞争，而人才竞争首先是人才培养的竞争，如何自主培养人才成为关键。农行武汉金融研修院历史可追溯至上世纪八十年代，长期以来该院始终重视人才的自主培养，为农行输送了大量人才。农银研修院成立后，武汉金融研修院各教室沿用学历教育时期基础设施，虽新增多媒体计算机、投影仪、音响设备等多种教学设备，但在互联网、大数据、人工智能等先进技术迅猛发展背景下，设备日常维护成本高、现代化教学辅助工具缺乏、数据资源利用不充足的现状与新时代人才培养工作的更高要求不匹配。

（一）老旧设备管理维护成本高

在激烈的人才培养竞争中，培养成本是重要影响因素。如何在可控成本内培养出更多适应业务需求的人才成为人才工作绕不开的话题。在武汉金融研修院早期教室内，硬件设备无集中管理控制系统，通常由计算机、投影机、功放、麦克风、摄像机等设备组成，对种类繁多的硬件设备管理往往会消耗较多的人力成本。一旦其中一个设备出现问题，会直接影响教室使用，影响培训工作开展。出现故障后，设备从报修到维护经多个环节，耗时费力且难以及时排除故障。老旧电子设备的管理一直伴随着管理维护成本高的特点，很难适应新时代的自主人才培养工作。

（二）教室布局限制互动教学运用

谁能在较短时间内通过培训帮助参训者完整掌握对应知识，谁就能在业务发展布局中占得先机。在武汉金融研修院早期教室内，固定讲台、固定投影机、固定幕布是标准配置，甚至连桌椅摆放位置也被固定。在教学过程中，教师为方便操作，坐在台上走动少、互动少，课堂互动形式表现为教师提问、学员作答、教师再评价等，这类互动形式虽一定程度上可以活跃课堂氛围集中学员注意力，但会导致学员参与机会不均衡，课堂互动效率低、缺乏趣味性等问题。在传统场景的教学空间内，学员跟随教师逐步展开思维的主观积极性不高，研讨式教学、分组式教学、场景式教学等多样化教学活动无法有效开展，学员通过单一途径获取知识效率不高，完整掌握知识的周期长。

（三）数据资源利用不充足

人才的全方位、多层次培养是党的十八大以来在人才工作领域提出的重要理念，要全方位多层次培养人才，离不开数据资源的有力支撑。在武汉金融研修院早期教室使用过程中，多数教师使用U盘、移动硬盘类存储设备携带教学资源，少数教师借助云盘、网络存储等方式传输教学资源，利用教学资源库、教学平台等方式传输使用课件和其他教学资源的教师少之又少，教学资源数据难以沉淀；
在传统场景教学过程中，往往只有录像资源才得以保存，其他教学过程无法以数据形式记录保存，数据资源的获取维度少，能够沉淀下来的数据量小，限制了数据资源的利用，无法为人才的持续培养提供先进技术支撑。

针对人才自主培养工作中降低管理成本、培训过程提质增效、数据资源积累利用等转型方向，武汉金融研修院从农银研修院智能化建设蓝图出发，围绕教学培训训前、训中、训后三个环节深入分析挖掘需求，从智慧环境、智慧课堂、数据赋能三个维度对教学环境进行智能化改造。智慧教室建设紧贴教育技术发展前沿，运用物联网、人脸识别、语音转录等现代信息技术，深度融合“线上+线下”培训要素，为教学培训提供先进环境支持，为培训学习构建积极“学习场”，为人才培养提供数据支撑。

（一）智慧环境

万物互联时代悄然而至，越来越多的设备将人、物、数据乃至一切连接在一起，这为教育培训领域带来更丰富多彩的体验和新的发展机遇。

智慧环境有效降低培训工作管理成本。小到不起眼的传感器，大到数百万像素点组成的显示主屏，智慧教室将智慧显示屏、音响、灯光、空调、窗帘等多样终端连接到一起，实现教室内所有设备的场景式控制，通过切换场景可实现对教室设备状态的一键切换。管理人员无需现场开机、关机，通过智慧教室APP即可对设备进行远程管理，如声、光、温度等环境状态根据课表自动调节，多路信号源投射到不同互动显示屏，学员考勤、课堂表现、学习神态等课堂数据自动记录，教学设施根据课表自启动，提升管理效能。

（二）智慧课堂

在疫情防控常态化形势下，线上授课形式依靠普惠性强的特点发展迅速，与之相比，传统课堂面授形式凭借管理模式成熟、师生互动强、学员专注度高等特点继续在特定领域，如核心人才培养方向，占据主导地位。智慧教室立足于面授教学互动性强，受众注意力集中的优势，又实现课堂场景云端共享，发挥线上课堂获取成本低、波及范围广的特点，融合线上线下培训要素，打造智慧课堂。

智慧课堂为培训学习构建积极“学习场”，推动培训服务提质增效。武汉金融研修院将智慧课堂作为智慧教室建设核心，围绕提升教师授课质量和效果，通过配备智慧教学辅助工具，实现教学材料定向分发，各类研讨方式智能引导，研讨结果智能汇总，课堂内外互动简单快捷，教学过程实时共享、录制点播等功能。教师借助智慧教室完善的硬件设施，可突破传统教学设计瓶颈，更好地发挥自身创造力，通过使用一系列互动工具，为学员营造出沉浸式的学习环境。通过智慧课堂，整体培训效率得到提高，受众完整掌握知识的周期缩短。

（三）数据赋能

传统教学模式下，教学信息往往归于纸质文档无法有效利用、一段时间后甚至无法再利用，宝贵的数据资源被浪费。智慧教室关注教学信息资源积累利用，新增多种数据采集手段。智慧教室全自动人像跟踪录播系统根据授课教师和学员肢体动作，自动识别、智能切换录播场景，实现无需人为干预的智能化录播，积累高品质课堂视频数据；
人脸识别系统实现学员进出教室无感知自动考勤，通过对学员表情、肢体语言进行分析，积累课堂行为数据；
语音转录功能可将授课教师及学员发言、会议音频等语音转化为文字实时显示在大屏上，并保存下来，积累课堂语音文字数据；
智慧课堂可将课堂上的课程资料、学员研讨记录、课堂点评等相关学习过程数据沉淀下来。

数据资源积累培训成果，为人才的持续培养注入新活力。培训数据管理分析平台，实现对培训行为数据资源的统计分析，生成整体教学效果、教师教学习惯、学员参训行为表现等分析报告，为培训工作提供数据参考。学员通过智慧教室APP回顾课堂过程，对知识温故知新，从综合能力报告中获取学习过程薄弱点，更全面地拓展学习成长边界；
教师可通过教学效果报表调整授课过程，不断优化学员学习体验；
农总行业务部门根据培训项目实施数据动态调整培训组织工作，适应下级行业务需求，更大限度发挥教育培训作用。

（一）应用思路

1.课前引导。传统课堂往往忽略课前环节，依赖在课堂较短时间内完成课程教授，对学员快速掌握知识的能力要求较高。智慧教室增加课前引导环节，学员充分利用课前教学资源，有针对性带着问题学，使后续教学质量得到提高。

一是教师使用智慧教室APP向学员推送PPT、文档、图片、视频等课前资料，引导学员进入教师营造的学习场景氛围中，激发学员内在学习动力。

二是教师使用智慧教室APP向学员发布调查问卷，既可发布开放性问题引导学员思考，也可发布互动性问题收集学员反馈，有针对性答疑解惑、调整课堂内容。

课前引导环节重在引导，如何引导学员是关键，课前资料和问题作为引导载体要选得巧用得准，从紧密联系学员工作生活的点切入，以点带面，带动学员对整体课程知识面的思考，提高培训转化率，保障人才培养工作的结果产出。

2.课堂互动。“三维目标”是教育教学领域重要理论成果，理论提出教育教学过程应关注的三个目标维度，包括知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观，在教学过程中，除了单纯的知识传递，方法与情感也十分重要。在课堂中，互动方法的引入兼顾智力因素与情感因素，引导学员在积极的氛围中迸发出更强烈的学习热情。

一是教师使用个性化研讨工具营造沉浸式学习氛围。研讨工具是教学互动理论模型与科技实践相结合、在课堂上连接教师和学员的互动工具，可将学员带入教师设计好的学习场景中，有效实现教学设计目标。以六顶思考帽工具为例，教师使用六顶思考帽工具提出开放性问题，学员通过交互工具参与研讨，预设好规则的交互工具易上手，学员按照指引轻松参与研讨，有效降低参与成本，显著提高学员参与热情，让学员全身心投入到学习环境中。

二是教师使用丰富的教学工具增强学员学习效果。智慧教室教学工具在保留传统教学场景原有功能基础上，新增交互设备作为互动载体，使学员轻轻一点即可参与互动，赋予学员更均衡参与机会，增强传统教学场景互动性，帮助学员更快消化吸收教学重点知识。

这一阶段，教师要把现代信息技术与教学过程有机融合，借助便携设备脱离讲台走到学员中去，用高科技工具辅助教学，实时调整授课节奏，营造互动场景，提高学员专注度，推动人才培养工作提质增效。

3.课后评估。在新时代下，数据作为愈发重要的生产要素在各行业被广泛开发利用。教育领域也不例外，教育信息化一个重要的特征是教育信息资源即数据的开发和利用，可以说在当下和未来，谁能更有效开发利用数据资源，谁就能在人才培养竞争中占据先机。智慧教室在传统教学模式外增加课后评估阶段，着重关注教学信息资源积累利用。培训组织管理者借助智慧教室搜集数据，可对学员因材施教，也可动态调整培训组织工作，更大限度发挥线下课堂作用。

一是课程结束后，学员对课程满意度进行评价，将该堂课学习收获、心得以及意见建议通过系统反馈给培训组织管理者，该评价结合学情分析数据，最终生成教师授课欢迎度报告，作为教师资源库建设及下次推荐依据。

二是系统自动记录课前、课中、课后数据，如抢答、随机挑人回答问题、屏幕广播、学员演示、课堂随测等，充分收集教学培训、学员学习数据，为后续决策提供数据支撑，更好地培养人才，帮助人才成长。

这一阶段将教学培训环节数据沉淀下来积累宝贵的“大数据”，培训组织管理者要利用好这些数据资源，把实际工作需求和学员个人发展诉求结合起来看，探索出一条适合员工的发展成长途径，用科技赋能人才工作行稳致远。

（二）应用实例

智慧教室建成后在人才培养工作中得到迅速应用，如成功举办“武院好讲师”比赛帮助一批青年内训师站上讲台，吸引多批农行内外教育培训工作者前来参观考察，为多家机构提供参考样板等，取得了较好的应用推广效果。

1.互动体验强学习。以某课堂教学为例，在授课准备阶段，教师提前两天将课程概述、学习视频和相关材料分发至学员端智慧教室APP，抛出背景问题引发学员的思考，让学员带着问题提前进入学习状态，强化后续学习效果。教师提前一天将课前调查问卷推送到学员端APP收集学员反馈，有针对性优化课堂内容设计。

授课过程中，教师设计了三个互动式教学环节：

一是小组研讨环节强化学习效果。教师根据课程内容设置一个核心论题，引导学员以小组为单位开展讨论。接下来，各小组成员集思广益，每名组员利用平板电脑发送答案，后台以小组为单位自动将学员答案汇总至智慧教室交互式显示设备中。教师依次将小组答案投影到教室大屏，并作总结点评。学员普遍认为通过小组研讨的头脑风暴，在观点的碰撞中，更容易掌握相关学习内容，通过总结点评更清晰地看到自身知识体系的不足或者改进的地方，深化对知识的理解。

二是问答环节调节课堂节奏。教师在授课期间开启提问功能，学员在智慧教室课堂上可随时利用教学软件发表提问或自身观点。系统不会直接展示学员的提问，只有当教师点开提问箱时才会看到提问内容。在课堂上，教师在适当时候打开提问箱回应学员言论，进而调整课程节奏。学员通过提问功能在不影响教学节奏前提下提出问题或见解，既满足补偿心理又活跃课堂气氛。同时，教师在课间多次利用随机挑人、抢答等功能与学员进行交流互动，抢答和随机挑人过程中营造的紧张氛围吸引学员注意力，使学员在较长时间都能保持良好学习状态。

三是随堂测验环节。教师在课程结束前向学员发布提前上传好的随堂测验试卷，学员作答完后，系统实时生成统计结果，教师根据统计结果掌握授课效果，对重点问题进行回顾解读。

授课结束后，学员通过智慧教室APP接收系统推送的课程统计，撰写学习心得、对课程作评价，同时也可翻阅过往课程学习资料、互动记录、统计分析等内容，并观看各类教学视频、精品微课、课程回放等。

此次授课取得良好效果，丰富的互动场景设计为学员营造专注积极的学习氛围，专注度的持续保持有效提高了整体培训效果，受众通过培训对相关知识有了牢固的掌握，人才培养效能得到发挥。

2.智慧场景增效能。以某线下培训项目为例，该项目参训人数较多，受疫情影响，部分学员无法前来现场参训，现场参训学员也需分散在多个地点来避免聚集。

针对现场参训学员需分散的情况，培训组织者使用智慧教室直播系统将授课老师所在教室的高清信号直播到其他教室内，使分散在不同物理地点的学员同步参与到课堂中。每间智慧教室配备多个智慧显示屏与扩音喇叭，即使是靠近角落的学员也能获得良好的视听效果。针对学员远程参训的情况，培训组织者借助智慧教室，将现场授课画面直播到农银e学，异地学员使用天枢APP可便捷观看课程直播。在防疫形式更严峻时，部分授课老师无法前来该院，课程转为通过行内视屏会议形式开展，授课方案调整为智慧教室接入视频会议信号，并将远端信号转播到新网络学院。

此外，智慧教室完备的硬件条件为开展特色活动提供助力。智慧教室配备有多机位高清摄像头自动追踪表演者，阵列式收音设备全方位收音，语音转录实时生成字幕，可实现良好的音视频录制效果。在培训项目临近尾声时，学员们借助智慧教室录制了各自准备好的表演节目，充分彰显农行人的激情活力。

在疫情防控常态化的情况下，线下培训更易受到冲击影响，高质量的网络服务支撑显得尤为重要，智慧教室融合“线上+线下”培训要素采用场景式功能切换设计，在满足行内视屏会议、个性化录制、直播互动、传统授课等多种场景需求的同时，实现了各个场景间的快速切换，提高了培训工作效能，提升了人才工作的普惠性。

（一）统一协调，进一步做好规划设计

智慧教室是教育培训智能化转型蓝图的重要组成部分，规划智慧教室时不仅要从自身培训需求出发，还要考虑更高层次统一协调的建设目标。要在规划阶段，做好与全行级别科技系统如网络学习平台、人力资源系统的对接工作，做好与所在地智慧院区系统的对接，增强各系统间数据共享，提高人才数据关联度，形成规模效应，积累下来更多有价值数据，使数据使用更全面地助力人才培养工作。

（二）因材施教，进一步与培训工作对接

开展培训时要关注线下培训和线上培训两者的差异，从培训需求出发制定培训计划，若培训需求是以问题为导向，重点在帮助参训者领悟总结解决问题的思路，建议将培训放在线下开展，通过智慧教室面对面因材施教，提高培训精准性；
若培训内容为通识类，对普惠性要求更高，则可通过线上开展。选择在智慧教室开展的培训项目，可从互动研讨式教学的角度来配置师资资源、设计教学环节，更好满足培训需求。

（三）数据赋能，进一步与人才工作对接

从各个系统多维度获取数据后，如何在更深层次整合利用这些数据资源是人才工作数字化转型的重点。在某些细分领域如人脸认证、贷款审批等，先进的人工智能应用已可直接进行决策，但现阶段人才培养工作多停留在统计报表层面。下一步可以从人才培养需求入手，将智慧教室积累的培训数据、学员学习数据与后续绩效考核、职位变化等人力资源数据放在一起分析，勾画出学员成长轨迹，借助机器学习、深度学习等技术手段，建立起学习转化为能力或绩效的分析模型，分析员工成长发展的内生动力。如一些基层行常面临普通员工考核晋升缺乏量化的情况，可以从学习转化能力指标入手，适量增加相关考核维度，从基层多挖掘一些“成长快”的人才，使人才数据利用从目前的简化工作、提升效率跨越到人才培养决策辅助的更高维度。

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