生成式人工智能与高等教育的课程重构

一、引言

随着生成式人工智能的发展，教育领域迎来了深刻变革的机遇。生成式 AI 能够自动生成教材、案例和练习题，支持个性化学习路径，并提供智能化评估和反馈。高等教育课程重构不仅可以提升教学效率和学习效果，还能够促进教师角色转型，推动课程内容和教学方法的创新。因此，研究生成式人工智能在高等教育中的应用及其对课程重构的影响，具有重要的理论价值和实践意义。

二、生成式人工智能概述

（一）生成式人工智能的定义与技术基础

生成式人工智能（Generative AI）是指利用机器学习和深度学习技术，通过训练模型生成新的内容，如文本、图像、音频和代码等。其核心是基于大规模数据进行模式学习，通过概率模型或神经网络生成具有逻辑和语义连贯性的输出结果。技术基础主要包括大语言模型（LLM）、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）以及强化学习等方法。

（二）生成式人工智能的发展历程

生成式人工智能的发展经历了从规则驱动到数据驱动、再到智能化生成的演变过程。早期的生成式系统依赖预设规则和模板，生成内容受限且缺乏灵活性。随着深度学习技术的兴起，特别是循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和 Transformer 架构的出现，生成式 AI 开始能够处理复杂语义和多模态数据。近年来，大语言模型如 GPT 系列、图像生成模型如 DALL•E 及 Stable Diffusion 的出现，使生成式 AI 在文本创作、图像设计、代码生成等领域表现出前所未有的创造力和应用潜力，逐步向教育、医疗、艺术等多行业渗透[1]。

（三）生成式人工智能在教育领域的应用潜力

在教育领域，生成式人工智能具有广泛的应用潜力。它可以辅助教师生成教材、课件、习题和案例库，提高教学资源开发效率。AI 能够根据学生个体差异提供个性化学习方案和即时辅导，实现因材施教。生成式 AI 可在教育评价中发挥作用，如智能测评、作业批改和学习行为分析，从而为教师提供数据支持，优化教学策略。

三、生成式人工智能对课程重构的影响

（一）教学内容生成与优化

借助大语言模型和知识图谱，教师可以快速生成课程教材、案例分析、练习题以及实验设计方案，实现内容更新的高效化。AI 还能够根据课程目标和学生需求进行内容定制，自动优化知识呈现顺序，突出重点难点，使教学内容更具逻辑性和针对性。生成式 AI 可以跨学科整合信息，为课程提供丰富的多模态教学资源，如图像、音频和视频材料，增强学生的感官体验和理解深度。通过自动化内容生成与智能优化，课程内容的开发周期大幅缩短，同时保证了内容质量和适应性。

（二）教学方法创新

生成式人工智能对教学方法创新的推动作用同样明显。生成式 AI 能够支持个性化学习路径、交互式学习和虚拟实验等新型教学模式。学生可以在 AI 平台上进行自主学习，系统根据其学习进度和知识掌握情况生成定制化学习任务和指导建议。虚拟实验室和模拟场景可让学生在安全环境中进行操作训练，拓展实践能力[2]。AI 还可支持协作学习，提供智能提示和评价反馈，激发学生主动参与课堂讨论和项目实践的兴趣。这

（三）教学评价与反馈机制

AI 系统可以对学生作业、测验和课堂表现进行智能批改与分析，提供客观、即时的评价结果。同时，系统能够基于学生行为数据和学习轨迹进行学习诊断，识别知识漏洞和理解偏差，为教师提供精准的数据支持。通过可视化报告，学生能够实时了解自己的学习状况和改进方向。生成式 AI 还可以模拟多种评测情境，如开放性问题和实践操作测试，实现对学生能力的全面评价。

（四）教师角色与能力转型

随着生成式人工智能在课程重构中的应用，教师角色和能力也发生了深刻转型。教师从传统知识传授者转变为学习引导者、技术整合者和课程设计者，重点在于指导学生使用 AI 工具、制定个性化学习方案、解读学习数据并优化教学策略。教师需要掌握 AI 技术基础，包括内容生成工具的使用、智能分析平台操作以及数据安全与伦理规范的理解。

四、生成式人工智能课程重构的实施策略

（一）课程设计与内容重构方法

在生成式人工智能背景下，高等教育课程设计应注重个性化、模块化与互动化。课程内容可以通过 AI 工具快速生成和优化，包括教材、案例库、练习题及多媒体教学资源，实现内容的动态更新和知识结构重构。教学模块应根据不同学习目标进行拆分，支持学生自主选择学习路径，从基础知识到应用实践逐步深化。课程设计还应融入跨学科内容，通过 AI 技术整合不同学科的案例和数据，提高课程的综合性和实用性。课程设计需充分考虑生成式 AI 的辅助功能，例如虚拟实验、模拟场景和智能测评，使教学内容更加贴近实际需求和学生认知水平。

（二）教学资源与技术平台建设

实施生成式 AI 课程重构需要依托完善的教学资源与技术平台。学校应建立集教材、案例库、试题库、多媒体资源及 AI 工具于一体的综合平台，保证资源的可访问性与可扩展性。技术平台应支持大数据分析和学习轨迹记录，能够实时收集学生学习数据，为个性化教学提供依据。同时，平台需具备开放接口与兼容性，便于整合第三方 AI 应用和教育软件，形成可持续发展的生态系统。

（三）教师培训与能力提升

教师是课程重构成功实施的关键主体，因此必须加强培训和能力提升。教师需掌握生成式 AI 工具的使用方法，包括内容生成、智能评测、学习数据分析和互动教学设计等技能。教师应具备创新课程设计和跨学科整合能力，将 AI 生成内容与课堂实践有效结合。培训还应涵盖技术伦理、数据安全及学术诚信教育，确保教师在使用 AI 时遵守规范[3]。通过持续的培训与实践，教师能够从知识传授者转变为学习引导者和技术整合者，推动课程的智能化、个性化和高质量发展。

（四）教学评价体系与保障机制

评价体系应兼顾过程性与结果性评价，结合 AI 分析的学习数据，对学生的学习进度、知识掌握情况和能力发展进行实时反馈。同时，应设计多维度评价指标，包括知识理解、实践能力、创新思维和团队协作能力。保障机制方面，需要建立课程设计、平台运维、教师培训及数据安全管理的制度体系，确保课程重构过程规范、持续和可控。

五、结论

生成式人工智能能够实现教学内容的高效生成与优化，推动教学方法创新，提升评价与反馈的科学性，并促使教师角色向引导者和技术整合者转型。通过合理设计课程、建设技术平台、加强教师培训及完善评价保障机制，生成式 AI 能够显著提升课程质量和学生学习体验。未来，高等教育课程重构将依托生成式 AI 实现更加智能化、个性化和高效的教学模式，为教育创新提供持续动力。

参考文献

[1]黄婕.生成式人工智能赋能高等教育的价值意蕴与实践路径探索[J].创新创业理论研究与实践,2025,8(3):132-134.

[2]蔡君韬.生成式人工智能技术赋能高等教育现代化[J].中国高校科技,2025(4):43-48.

[3]赵博,王海福.生成式人工智能赋能高等教育的价值、风险与纾解路径[J].人工智 能,2024(1):100-107.