人工智能的融入可以让教师通过智能技术比较全面地了解中职生，利用数据挖掘技术和各种算法工具获取学生的思想倾向、爱好、特长、关注点等，使教师精准认识学生成为可能，从而在充分认识学生的基础上制定合适的教学目标。

        教学目标可分为认知类目标、方法类目标和价值类目标。认知类目标是要让学生通过自适应学习系统了解导游服务程序、导游文化基础知识、典型旅游客源地和目的地的基本知识，并通过系统收集整理旅游常识问题。方法类目标是让学生通过导游实战沙盘演练综合实训系统完成旅游接待计划、根据系统随机配备的不同游客有针对性地提供导游讲解服务、根据系统随机生成的突发事件提供合理的解决方式。价值类目标则体现在职业道德、工作态度和职业素养上。

        人工智能时代，尤其要注重教学内容的动态性优化。一是利用人工智能技术的数据分析和算法优势，根据旅游业的发展对导游人员的需求适应性调整教学内容，及时汲取前沿专业知识；二是要充分利用线上教学和学习资源，借助平台和技术，在知识图谱基础上创建融合线上资源的知识库，并有选择地将其纳入旅游教学内容中；三是要重视课程思政的融入，除了基本的职业道德和工作态度外，可适当加入人工智能与智慧旅游伦理规范的普及。

        借助人工智能技术建立的智能教学系统和自适应学习系统本身就会记录教师教学和学生学习过程中的数据痕迹，这些数据通过智能算法分析得出数据决策，数据决策支撑教师评价、小组互评和自我评价一起构成教学评价，贯穿教学评价的全过程。智能教学系统的监测数据可以为教师评估学生课堂学习表现提供依据，自适应学习系统的记录数据可以为教师评估学生的课前、课中和课后表现提供依据。

        基于人工智能的教学评价模式包括四个层级，即对象层、数据层、技术层、应用层。对象层毋庸置疑是教学过程中最重要的两个主体，即教师和学生。数据层是指整个教学过程中产生的所有数据，包括系统后台数据、课堂交互表现、行为监测数据、虚拟仿真实训以及学生作业完成情况。技术层是指完成数据爬取和模型分析所用到的核心技术，包括数据挖掘技术、人工智能算法、自然语言处理、生物特征识别以及学生心理状态捕捉技术等。应用层是指将技术分析数据获得的结果应用于具体的教学评价中，在这个过程中要重视重塑教学评价指标体系和有机融合多元多维度评价主体。