AIGC 辅助计算机编程教学的机遇和挑战

1.AIGC 辅助编程教学的机遇

在教学内容的构建中，AIGC 具备强大的生成与整合知识能力，能够依据课程要求或学习需求自动生成示例代码、习题与学习指导等教学资源，从而显著提升教师备课效率与教学内容的规范性，就学习过程层面分析，AIGC 可借助对自然语言与代码的双向理解，为学生提供编程建议、错误分析与代码优化指导，提升学习反馈效率与交互性，并增强学生的学习主动性和探索能力，AIGC 还存在个性化支持能力，它通过分析学生学习数据，智能推荐学习内容与路径，推动构建适应性强且个性化显著的教学环境。在教学评价方面，AIGC 能够自动分析学生提交的程序结构、逻辑与运行效果，助力作业与项目的智能评分和反馈，此类方式不仅可减少教师负担，且评估过程的客观性与准确度也能够增强，就教育公平性层面，AIGC 工具的开放性与低使用门槛的特性，可使优质编程教学资源迅速覆盖不同地区、不同层级的学习者，为教育资源的普惠化与编程教育的大众化提供重要支撑。

2.AIGC 辅助计算机编程教学的挑战

从学习者角度来看，对 AIGC 生成代码与问题解答的过度依赖，可能在独立思考与逻辑推理能力方面形成削弱，导致编程思维训练不足，进而养成“即用即改”的学习方式，影响深层次问题解决能力的提升，AIGC 生成内容在准确性和可靠性方面存在难以完全确保的缺陷，尤其在处理复杂算法、边界场景或特定语义表达时，易出现语义不准确或不符合教学目标的内容，可能对学习方向形成干扰，甚至误导学生的认知。当前多数 AIGC系统在教学意图与课程体系的适配性方面缺乏深度处理，其生成内容往往基于通用大模型知识，难以精准适配不同教学阶段、教材体系与学生认知水平，进而影响教学的个性化与有效性。在教师层面，AIGC 的介入对传统教学角色构成挑战，部分教师在数字素养与技术适应方面存在短板，难以有效引导学生规范使用 AIGC 工具，同时面临职业焦虑与教学角色边缘化的潜在风险，在教学管理和评价体系中，AIGC 生成内容尚缺乏有效的审核机制，存在学术诚信问题、抄袭检测困难、评价失真等现象，对现有教学制度的公正性与可控性构成挑战，更重要的是，AIGC 应用过程中涉及大量用户输入与平台数据交互，其潜在的数据隐私泄露、知识产权归属与伦理合规问题尚无统一规范，亟需制定技术应用的政策引导与监管框架。

3.AIGC 辅助计算机编程教学的应对策略

3.1 构建AIGC 辅助教学的监管与规范机制

编程教学中引入 AIGC 技术，必须同步构建制度体系与操作准则以规范其应用，防止技术滥用、内容失控及教学目标偏移，教育主管部门应牵头制定 AIGC 在教育领域的应用标准与伦理规范，明确内容生成的边界、使用要求及责任主体，特别是在数据安全、内容可追溯性与学术规范方面提出明确标准，学校与教育机构应建设本地化的监管体系，结合课程目标和教学实际，对 AIGC 生成内容进行审核与分级管理，确保其在教学过程中服务于学生能力提升与课程知识体系的构建。可引入内容识别与溯源技术，对作业中引用AIGC 内容的情况进行标记与验证，从源头减少“工具代写”“机械复制”等现象，确保教学评价公平，在平台层面，应推动AIGC 工具开发商设置教育模式或教学接口，教师可对生成逻辑、内容类型、难度级别等进行可控配置，增强工具的可监管性与适教性，同时，应强化师生数字素养与技术伦理教育，使其在使用过程中树立正确的技术观念与规范意识，推动AIGC 应用从工具化逐步过渡为制度化。

3.2 建立“人机共教”模式下的教学范式

传统教学方式中，教师作为知识的主要传授者和课堂的主导者，其角色在教学过程主体性上存在单一性，而在 AIGC 技术推动下，教学主体正从“人教”逐步向“人机协同教学”过渡，这不仅包含教学内容与技术工具的整合，还要求对教学理念、流程和师生关系进行重构，在教学内容设计上，应引导教师将 AIGC 作为辅助资源整合工具，利用其自动生成能力，生成个性化代码案例、习题集与多样化学习材料，提升教学资源丰富性与适应性。在课堂教学中，可通过引导学生与 AIGC 交互完成学习任务，如问题引导式编程、自主调试与优化训练，促进学生在“人机对话”中提升逻辑思维与问题解决能力，教师需转变为学习促进者与过程引导者，强化学生对工具的理解与批判性使用。在教学反馈与评价方面，AIGC 可实时生成学习数据分析结果，为教师识别学生学习过程中的瓶颈与思维偏差提供辅助，同时助力教学策略的动态调整与个性化的辅导，在这一教学范式中，教师的专业判断与引导能力与 AIGC 的高效处理能力相互补充，共同构建出互动性、智能化和个性化的教学环境。

3.3 发展教师数字素养与AIGC 工具应用能力

教师在教育技术融合与教学质量保障中，其对 AIGC 技术的理解深度及应用能力直接决定了技术在教学中落地的效率与改革深度，应强化教师对 AIGC 技术原理、功能特点、适用边界及潜在风险的认知，助其在教学设计中科学合理地选择与应用各类 AIGC 工具，例如代码自动生成平台、智能评测系统、AI 答疑助手等，以提升课堂效率并实现个性化教学支持。借助系统化培训与案例化研修，提升教师对 AIGC 工具的运用能力，依据课程要求设定参数、控制生成内容质量，结合学生学习数据进行精准教学与差异化指导。

结论：

从个性化学习支持、教学资源的自动生成与智能化评估反馈中，AIGC展现出显著的技术优势与应用潜力，为提升教学效率、优化学习体验以及推动教育公平提供了重要机遇，技术的快速应用也伴随着一系列深层次问题，包括学生编程能力的弱化、教师角色转型的挑战、内容生成的准确性和可靠性问题、教学评价机制的不完善，以及伦理规范与数据安全等方面的隐忧。实现 AIGC 与编程教学的高质量融合，必须以教学目标为引领，以人机协同为核心，构建科学规范的治理机制，推动教师数字素养与教学创新能力的系统提升，同时完善教育平台的技术支持与评价体系设计。

参考文献：

[1]安勇龙. 计算机信息管理系统的编程设计与维护优化研究 [J]. 电脑编程技巧与维护, 2025, (05): 82-84+97 .

[2]宋荣华. 中职计算机编程技能培养实践探索 [J]. 中国新通信, 2025,27 (08): 116-118.

[3]张晋芳. 计算机编程中的算法优化策略分析 [J]. 电子技术, 2025, 54(04): 308-309.

作者简介：黄丽宏，性别：女1987 年出生，学历：本科，职称：讲师

，研究方向：计算机 大语言模型