生成式 AI 技术驱动下《程序设计基础课程设计》教学改革与研究

1. 引言

生成式 AI 技术以其强大的自然语言处理、代码生成与理解能力，为程序设计教学改革提供了全新视角与技术支持。ChatGPT、GitHub Copilot 等大语言模型在代码生成、解释与优化方面展现出惊人能力，不仅改变了软件开发生态，也正深刻变革着编程教育方式。研究对促进计算机基础教育变革、提升编程教学质量具有重要理论价值与实践意义。

2. 生成式AI 驱动下的教学内容改革

2.1 动态化知识模块构建

编程语言与开发工具迭代速度快，传统教材内容往往滞后于技术发展。生成式 AI 持续追踪编程语言标准演进、主流框架更新，实时整合最新特性与最佳实践到教学内容中；Python 教学模块融入最新版本特性，如结构化模式匹配、类型提示增强等功能；Java 教学内容涵盖项目Amber、Loom 等JDK新特性；C++课程单元包含C++20 标准中的模块系统、协程支持等内容。语言特性更新不仅停留在语法层面，AI 分析其背后的设计理念 应用场景，帮助学生建立更深层次理解[1]。同时，开发工具链知识随技术发展获取了同步更新，版本控制从基础 Git 命令扩展至 GitFlow 工作流、CI/CD 流水线；调试技术涵盖传统断点调试、内存分析工具、性能分析器等全栈内容。AI 系统分析不同开发环境特点，为学生推荐最适配的工具组合，帮助建立现代化开发能力。

2.2 个性化学习路径设计

学生编程基础、学习风格存在显著差异，统一的教学内容难以满足个性化需求。生成式 AI 构建多维度学生能力画像，推荐个性化学习路径与任务。AI 系统综合分析学生编程作业质量、在线评测数据、代码风格特征、问题解决模式等因素，构建包含技术熟练度、算法思维、抽象能力、调试效率等维度的能力画像，这一画像不是静态标签，而是随学习过程持续更新的动态模型。基于能力画像，系统分配差异化学习任务。编程基础薄弱的学生获得更多基础语法练习、代码阅读理解任务；算法思维突出的学生接触更具挑战性的算法设计问题；项目经验丰富的学生参与复杂系统设计与重构。任务难度沿学生最近发展区边缘设计，既有足够挑战性，又在能力可及范围内。

2.3 跨学科融合案例库建设

编程能力与其他学科知识的融合至关重要，生成式 AI 强化程序设计案例与数学、工程等学科的内在联系，培养跨学科应用能力。数学关联性体现在算法复杂度分析、数值计算方法、数学模型实现等案例中。线性代数概念与矩阵计算程序相结合；微积分原理融入数值模拟算法；概率统计理论应用于随机算法设计。AI 生成的案例既强化编程技能，又加深对数学概念的理解，实现双向促进。工程学科关联性表现在系统设计、性能优化、可靠性保障等案例中。软件工程原则贯穿模块化程序设计[2]；控制工程思想应用于反馈控制系统实现；信号处理理论融入数据流处理框架，这些跨学科案例不仅传授编程技能，更培养工程化思维与实践能力。生成式AI 分析课程群知识结构，创建跨课程联动案例，形成知识连贯性。一个复杂项目可贯穿程序设计、数据结构、算法设计等多门课程，学生在不同阶段学习中持续深化对同一问题的理解并形成解决思路，建立系统性知识框架。

3. 生成式AI 驱动下的教学方法创新

3.1 智能交互式编程教学环境

3.1.1 AI 实时代码补全与语法纠错工具开发

初学者常因语法错误挫折感强，学习效率低下，生成式 AI 驱动的智能编程环境提供实时代码补全与语法纠错功能，降低入门门 加速编程技能形成。 系统不同于传统IDE 的简单提示，它理解代码上下文语义，推断开发者意图。 系统不仅提示语法，还根据变量名称、操作特征推荐合适的 识别数据结构特点，建议合适的排序算法实现。语法纠错功 能超 修复建议。面对变量未定义错误，系统检测上下文，判断是拼写 分析执行流程，指出可能的问题点与修复方向。每次修正都 简洁 类错误重复出现。智能环境记录学生常见错误模式，调整提示策略，形成个性化辅助机制 繁犯同类错误的学生，系统主动提供预防性提示；对掌握熟练的内容，减少干预，保持代码编写流畅性，这种自适应机制既降低入门障碍，又避免过度依赖，平衡辅助性与学习效果。

3.1.2 基于对话的编程问题分步引导机制

传统教学难以为每位学生提供即时指导，而生成式AI 的对话能力创造了全新的交互式学习体验。基于对话的编程问题引导机制模拟导师思路， 学 决问题。学生遇到编程难题时，AI 系统采用苏格拉底式问答方法，引导思考。不直接给出答案， 而是分析问题本质，提出关键问题：“这个排序算法的基本思想是什么？ 处理边界 情况？ 有没有更高效的实现方式？”这种启发式对话促进深度思考，培养问题解决能力。引导过程分步骤进行，循序渐进。系统先确认学生对问题的理解，澄清模糊概念；然后引导拆分 杂问题为可管理的子任务；接着启发分析每个子任务的解决思路；最后帮助整合各部分形成完整解决方 每 步都留有思考空间，鼓励学生主动探索。AI 系统根据学生反应动态调整引导策略。识别到学生理解偏差，及时校正；发现思路停滞，提供更明确的提示；察觉思考突破，给予正向反馈强化，这种个性化引导既保持学习挑战性，又确保学生不会长时间受困，维持最佳学习效率。

3.2 协作式项目开发模式

团队协作中的版本冲突处理是初学者的重要挑战，生成式AI 提供智能合并建议与冲突解决方案，降低协作障碍，优化团队开发体验。AI 系统分析冲突代码的语义与结构特征，提供上下文相关的合并建议。识别到功能互补的代码修改，推荐智能合并方案；发现逻辑冲突的改动，生成多个可能的解决方案并分析各方案优缺点，这些建议超越传统版本控制系统的行级比较，从功能实现与代码意图层面提供指导。冲突解决的过程也是学习的重要一环，这一系统既给出技术层面的整合方案，又探究了冲突成因以及防范办法。通过这一过程，学生可体会到合理模块化设计如何削减冲突危险，掌握科学的代码提交频次如何改良冲突管理流程，还能认识到高效协作交流机制如何防止设计偏移目标，此些实践知识相互交织，逐渐塑造出系统的认识架构[3]。人工智能推动的分支管理体系在复杂的项目中起到重要影响作用，重点在于依照项目特性、团队规模，智能创建适配的分支架构方案，并指导开发人员有效地利用feature 分支、release 分支等协同模式。在项目日趋复杂的同时，系统能给出更精确的分支改良建议，帮助团队执行现代软件工程的最佳实践范式。

3.3 虚拟实验与仿真平台

程序设计教学中，算法概念的抽象性是学生认知的主要阻碍，利用生成式人工智能技术开发出的可视化辅助工具，可以直观的形式表现算法运行机制，改善学生的理解能力并加强知识的巩固效果。人工智能系统依靠算法特性形成多维可视化框架，排序算法通过动态元素交互过程显示其运作流程，图算法凭借节点状态转移路径得以展示，递归函数通过调用栈的展开与收缩形式表现，此种可视化方法既表现出算法的外部表现形式，又剖析了算法内部逻辑结构及核心思想，优化认知水平。可视化技术为教学进程给予了多种时间调控手段和交互工具，学生可自行调节运行速度，深入探究重点知识要点，利用暂停功能评价阶段性成果。通过改变输入参数来观察算法行为特征，这种互动式学习模式冲破了传统知识传授方式的限制，极大改善了认知效率和理解深度。依靠人工智能技术对学生的操作行为展开细致剖析，准确找出学习中的不足，之后利用可视化手段动态显示改进方案。当系统发现学生在某个环节长时间停留，会自动推送更为详尽的解析信息。如系统检测到学生反复输入参数，会添加更多关于边界值的深入解释内容，此种智能化互动形式可塑造个性化学习路径，应对不同的学习需求。

4. 生成式AI 驱动下的教学评价体系重构

4.1 多元化评价维度设计

4.1.1 代码功能、效率、可读性的AI 多指标评估传统程序评估大多注重功能正确性验证，对于运行效率等关键方面缺乏足够重视，生成式人工智能技术凭借创建多层次评价指标体系，对代码质量展开全面检测，进而优化编程规范性，并做到持续改善。功能维度的评估冲破了传统输入输出测试的局限性，创建多维度测试架构，包含常规操作、边界情况、异常处理、极限情形等复杂问题。此评价体系依照实际应用状况，全面考察系统在各种运行环境下的性能稳定性和准确性。从效率角度出发，仔细探究算法的时间复杂度、空间复杂度、实际运行情况，采取理论推导和实验检验并用的研究手段，全方位评判算法理论预期和现实表现的差距，着重观察在不同问题规模下的适配情况，为学生在特定应用场合选取最适配的算法给予科学依据。可读性评判包含代码规范性、命名规则、注释质量、总体架构等诸多要素，借助人工智能技术可深入剖析代码的设计意图，对模块划分是否合理给予科学评判，还要查阅变量命名是否恰当，能否清晰表达语义，核查注释内容是否正确及其必要性，这些评判标准有益于改善学生的编程水平，还能加强团队合作意识和解决问题的能力。

4.1.2 编程思维过程的隐性能力量化分析

传统评价侧重结果，忽视过程中体现的思维能力，生成式 AI 技术分析编程过程数据，评估问题分解、抽象建模、逻辑推理等隐性能力， 实现全方位发展评价。 I 系统记录学生编程全过程，包括代码编写顺序、修改历史、调试行为等 分析这些数据揭示学生的思维路径与解题策略。频繁修改某段代码表明概念理解不清； 映良好 能力；系统性调试行为体现成熟的问题定位技巧。思维过程评价关注 通过模块化设计与功能提炼的合理性来表现。抽象建模水平 和接口规划的 来综合评判，逻辑推理能力主要按照算法构建、控制流程设计的 来 学生深入认识自身的认知特点，又可为核心技能强化给予精确引导

4.2 动态反馈与迭代优化机制

4.2.1 AI 生成个性化改进建议与学习资源推荐

传统评价方式一般采用分数和简短评 很难给 议或系统性改进方案，生成式人工智能依靠深度个性化反馈、 可持续发展并提升综合素质。人工智能技术凭借 达成过程中的不足，提出对应的修补办法和改良提 向以及关键技术指导，从代码架构角度解析，推送 问题关键，为学生赋予明确、系统的改良指导。 的个体能力差异灵活调整难度等级。系统无法直接给 差别化指导：对基础较差的学生，细化操作步骤并加 要思路提示，最大限度调动主动探究的内在动力。将学 架构，通过准确找出学生的知识薄弱之处，利用智能算法提 代码例子、视频讲解以及实际项目等内容[4]。在资源推送时还要 送图文并茂类内容，动手能力强者则着重于交互性强的教具。

4.2.2 基于历史数据的评价模型自适应校准

传统的固定化评价方式很难全面反映出学生的个体差异和发展轨迹，基于生成式人工智能技术所构建的自适应评估体系，利用历史数据驱动的动态优化机制，能够给出更公平、更准确的评价结果。人工智能教育系统借助学生的历史学习数据形成个性化基准模型、动态成长轨迹，在绝对水平和相对进步两个方面展开综合评价，对于初始成绩低但进步明显的学生群体，系统给予更加积极的反馈机制以及鼓励措施；而针对基础牢固、发展态势稳定的学生群体，则设定更高层次的目标并安排更具挑战性的任务内容，从而促使他们能够不断进步。评价模型考虑任务难度与学生特点的匹配度。同一编程任务对不同背景学生的挑战程度各异，系统根据学生已掌握知识与能力水平，动态调整评价权重。非计算机专业学生在数据分析任务中表现出色，获得更高认可；算法竞赛经验丰富的学生面临更严格的评价标准。

4.3 反作弊与学术诚信保障

4.3.1 AI 检测代码抄袭与过度依赖生成工具的行为

生成式AI 技术普及带来学术诚信挑战。AI 驱动的反作弊机制识别代码抄袭与过度依赖AI 工具的行为，保障评价公平性，培养学术诚信意识。代码相似度分析超越传统文本比对，融入语义理解能力。系统识别变量重命名、语句重排序、控制结构替换等常见规避手段，检测本质相同的代码实现。相似度分析覆盖多来源比对，包括同班同学作业、历届学生代码与网络开源资源。AI 工具依赖度分析识别过度使用生成式 AI 的情况。系统建立学生编程风格模型，当提交代码风格与历史表现存在显著差异时，触发深入检查，这些检测不以禁止使用AI 工具为目标，而是促进合理、有益的AI 辅助学习方式。按照相似度的严重程度来划分，检测结果被分成不同层级，对于轻微的相似问题，系统只是记录并发出提醒通知；中等程度的相似会触发预警机制，双方给出合理解释；高度相似的情况会被纳入学术诚信调查程序，进行全面核查，这种分级管理既保障了学术规范，又避免了过度处罚的情况。

4.3.2 原创性验证与编程能力真实水平评估

传统评估模式很难全面评判学生的实际编程能力，依靠生成式人工智能技术形成的原创性检测系统和综合能力评价体系，可明显改进评价结果的客观性和精确性，更好地表现学生的实际水平。原创性评判采用多维度交叉验证手段，将代码提交情况、编程行为轨迹、口头表达能力等多数据源综合考量作品的革新之处，尤其重视编程过程中的逻辑连续性与一致性，主要原因在于实际开发环境处于逐步迭代的情况。将实时监控机制加入编程能力测评体系中，要求学生在标准的测试环境下完成某些变式任务，这些任务围绕学生上交的代码作品为切入点，具体涉及功能扩充、性能改良、错误修正等目标，目的在于全方位考查学生对代码的理解程度。通过系统化剖析任务完成的速度、结果质量，准确反映学生的实际编程水准。能力真实水平的判定要形成依靠证据的动态判定体系，冲破传统单个测试环节的限制，通过全面搜集学生在各类情形和学习阶段的编程操作数据，勾画长久的能力成长路线，将课堂表现、交流频率、问题解决的正确率等诸多信息加以融合，为创建全面、科学的能力评价模型提供有力参考。

结束语

生成式人工智能技术为程序设计基础课程的革新赋予了宽广天地，促使教学内容、执行方法、评判体系达成全方位的更新换代。依靠 AI