AI 驱动的高职Web 前端课程教学模式创新研究

一、引言

伴随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，教育领域正面临着巨大的变革，AI 依靠其强劲的数据分析、个性化推荐和智能交互能力，为教学模式创新开辟了新路径。Web 前端技术作为信息技术类专业众多核心技术之一，这要求学生不但要掌握前端技术，还应具备迅速适应不断变革的 Web 新技术、解决复杂难题的能力。因此，把 AI 技术深度融入到 Web前端教学里，业已成为新环境下开展课堂教学的必要途径。

二、AI 技术对Web 前端教学的影响

Web 前端开发的术生态更新速度飞快，但学校传统的教学模式往往难以跟紧技术更新迭代的速度。但随着 AI 技术不断地突破，诸如 AI 编程辅助工具、交互式编程学习平台、AI 助教与智能辅助系统、AI 代码分析与调试工具、AI 驱动的课堂互动与评估等工具的出现，给 Web 前端教学带来了颠覆性的机遇和挑战，有利于促进教学效果的大幅提升。接下来从AI 技术对Web 前端教学产生的正面和负面影响两方面开展分析。

1. 积极影响

（1）个性化学习支持，提升学生学习效率

AI 技术通过对教学平台中学生学习过程和结果的深度数据分析，基于学生学习的个体差异，为学生提供更合适的个性化学习资源推荐。采用定制化的学习手段更有利于学生高效获取知识，避免在海量数据信息中大海捞针，从而更好地满足不同层次学生的学习需求。智能推荐算法能够依据学生对知识的掌握程度、学习进度、能力水平和学习需求，精准推送匹配的教学视频、代码案例和拓展资料，打破传统教学中“一刀切”模式，实现教学资源的个性化匹配，真正提升学习效率。

（2）智能教学工具辅助，减轻教师教学负担

伴随 AI 技术的迅速发展，种类繁多的 AI 辅助工具层出不穷，这些工具已然成为教师的得力帮手，极大地提高了教学效率。在 Web 前端教学过程中，可依靠智能教学平台、代码自动评测系统以及错误排查与提示工具，教师能迅速、精准地完成学生作业的批改和学习状况分析。有一些 AI 工具不仅能够自动查找代码里的错误，还会给出修正办法，生成周全的反馈报告对学生编程思路与代码质量开展深度剖析。这些 AI 教学工具，把教师从繁杂的重复性工作里解放出来，从而腾出更多的时间和精力到个性化教学指导以及课程内容的优化设计里，进而提高教学的水平与成效。

（3）智能编程工具辅助，提升自主学习能力

AI 工具的引入对学生自主学习能力的提升给予了强大支持。一些起到辅助学习作用的AI 工具，诸如代码生成器、错误检测系统还有智能提示工具等，可实时为学生提供精准的代码编写建议和错误修正方案。当学生在编写代码碰到困惑时，AI 工具可迅速找准问题，给出明确的解决方法，帮学生迅速解决困难，继续开展学习。这一自适应学习模式，可以培养学生借助AI 工具进行独立思考和自主解决问题的能力，进而提高学生的自主学习能力。

2. 负面影响

（1）过度依赖 AI 工具，削弱基础能力

AI 技术在 Web 前端教学的应用中也存在一些负面影响。过度依赖 AI 工具可能会导致学生自主思考能力的弱化。当代码纠错、功能实现都可以借助 AI 辅助工具等来完成时，学生势必会产生依赖思想，缺乏主动探索和解决问题的动力，对技术原理的理解停留在表面，导致手动编写代码的能力下降，不利于编程思维和创新能力的培养。

（2）技术更新过快，增加教学复杂性

AI 技术的应用对教师的能力和专业水平提出了新的要求。教师需要具备更高的技术能力，需要学习和使用种类繁多的AI 工具，找到适合学生特点的AI 工具，并且基于AI 技术、学生特点、学科特点和学习规律，重新进行教学设计，不断优化教学内容和方法。同时，AI 工具的引入可能会增加教学管理的复杂性，例如如何合理安排 AI 工具的使用，如何评估学生对 AI 工具的依赖程度等，这对教师综合能力和水平提出了新的要求，避免教学陷入技术应用的形式化困境。

（3）数据隐私与伦理问题

在 AI 赋能下的 Web 前端教学实践工作里，数据隐私及伦理问题已成为不可忽视的重要议题。AI 教学平台需采集学生的学习行为数据并进行分析，倘若这些数据未采用严格的加密存储及访问控制手段，或将面临数据泄露的隐患。此外，教学资源的版权问题也值得商榷。AI 生成的教学内容或许存在以下法律风险：一是练习时采用了未经授权的开源代码或第三方素材；二是AI 自动生成的代码或许存在版权方面的纠纷；三是若学生提交的作业里包含 AI 生成的内容，其学术诚信问题需要进行界定。今后需要出台相关法律制度对数据隐私和伦理做出约束与制约，防止引发不必要的矛盾。

三、AI 时代背景下Web 前端教学的应用现状

随着人工智能技术的快速发展，AI 在教育领域的应用逐渐深入，国内外均积极探索 AI技术与教学的融合。Web 前端教学作为信息技术教学的重要组成部分，也在积极探索与 AI的融合，目前国内外也出现了相关应用的实践案例。

1．国内外关于 AI 在教育领域的应用现状

AI 广泛应用于个性化学习、智能辅导与自动化评估等辅助教学方面，助力教育向智能化迈进，如美国的 Knewton 借助大数据和机器学习，实时对学生的答题情况、学习速率、知识掌握情况进行分析，实时调整学习内容与路径，达到个性化教学目标；英国的 CenturyTech 平台，把认知神经科学与 AI 融合在一起，搭建学生知识图谱，优化学习方案，协助调整教学方案；目前国内 AI 教育应用大多聚焦于智能教学系统、虚拟实验平台以及在线学习助手等领域，如百度飞桨推出了“AI 智习室”平台，覆盖备课到作业批改全流程；深圳福田组建的“AI 先锋队”，研发出了120 多个智能教学案例，实现了个性化学习路径推荐、智能作业批改和学情实时分析等功能；科大讯飞的“智慧课堂”给出学情分析以及个性化推荐，广泛在K12 教育中应用。

2．高职院校 Web 前端课程教学模式的研究进展

在高职院校开展 Web 前端课程教学之际，AI 技术的引入正在颠覆传统教学模式，AI辅助工具的运用范围日益广泛，主要应用于编程教学、算法学习、代码调试、课堂互动等方面。借助 AI 辅助编程工具，可用来进行代码补全、调试、解释以及优化，协助学生和老师提升编程效率；交互式编程学习平台提供在线编程环境，辅助开展计算机教学及实验；AI助教及智能辅助系统给出个性化的学习赋能，辅助教师做好课堂管理；基于 AI 的代码分析调试工具，助力学生迅速找出并消除代码错误；AI 驱动下的课堂互动与评估，增加课堂互动活力，给出实时反馈。这些 AI 工具覆盖到计算机教学的多个阶段，从开展代码编写、调试到虚拟实验及课堂管理，把 AI 技术融入到 Web 前端课程教学改革，依托项目式教学，培养学生灵活运用AI 工具实现Web 前端开发的能力。

四、AI 赋能下的高职Web 前端课程教学模式路径探索

在现阶段高职院校的 Web 前端教学里，学生在学习上主动性不足是普遍现象，不少学生对枯燥的代码编写及重复性练习缺乏兴趣，引起学习效率下滑，难以提升实践能力。AI技术的快速变革为这一问题的解决提供了新的切入点，依靠 AI 赋能，可构建更为智能、个性化且互动化的教学模式，唤起学生的学习热情，提高教学效能。接下来将对 AI 赋能 Web前端课程教学模式的路径展开探索，旨在激起学生的学习主动性。

1．利用 AI 技术创设个性化学习环境

传统的 Web 前端课程往往采用统一教学进度，难以兼顾不同学生的学习能力及兴趣。依靠 AI 技术可开展对学生学习行为和数据的分析，教师通过分析学生练习数据、在线学习行为等构建起个性化学习环境，推荐贴切的学习资源，如微课视频、针对性学习任务辅助学生查漏补缺，动态调整学习难度，防止学生因学习任务太难或太简单而失去学习动力。这种个性化学习环境的创设可更好地唤起学生的学习兴趣，实现学习的智能化、个性化与高效化，达到因材施教的目的。

2．引入 AI 智能助教提升教学互动性

学生在编程学习方面，往往会因调试困难、排查代码错误不易而受挫，AI 工具（如通义灵码、deepseek、豆包、kimi）可在实时状态下提供代码补全、错误修正建议，甚至会自动生成部分功能代码，降低学习的难度。在 Web 前端课程中，智能助教还能辅助学生开展代码讲解与项目指导，比如，学生在写 HTML、CSS 或者 JavaScript 代码时遇到状况，智能助教可以迅速定位代码bug，实时应对学生的问题，及时提供反馈与指导，进而提供解决方案。这种的实时的互动不仅能帮学生及时解决问题，还能提升他们的学习自信，由此提升学习主观能动性。

3．引入游戏化和 PBL 教学模式提高学习兴趣

Web 前端开发是一门实践性很强的课程，学生需要通过大量的项目实践来提升技能。AI 技术可深度融合游戏化学习（Gamification）与项目驱动教学（PBL），构建智能化、沉浸式的 Web 前端教学新范式。在教学模式上，可以利用 AI 构建游戏化学习场景。将 Web 前端知识点拆解为闯关任务，学生每完成一个代码模块的编写或页面设计，AI 系统便给予即时反馈与奖励。AI 驱动的竞赛机制自动评测代码质量 , 如语义化标签使用率、CSS 选择器效率、运行效率等方面，生成班级排行榜激发良性竞争，以此增强学习趣味性与成就感，驱动学生主动探索知识, 提高学习的兴趣。

4．利用 AI 数据分析优化教学策略

AI 技术能够采集、解析学生的学习数据，为教师的教学决策提供支持。教师可以借助这些数据，分析学生知识掌握情况、学习习惯以及学习痛点难点，进而实现教学策略的优化。具体来说，可以通过采集学生作业提交记录、在线测试的分数以及课堂互动的相关数据，利用 AI 算法对其做分析处理，形成细致的报告，这份报告帮助教师深入了解学生的学习状态，然后调整教学手段，给予更具针对性的帮扶。这种依托数据的教学优化可更好地契合学生学习需求，激发学生的学习积极性，进而提升教学成效。

五、结语

在 AI 技术蓬勃发展的当下，Web 前端教学的全面创新已经开启了探索之路，但目前仍处于起步阶段。作为教师，我们应该积极拥抱新技术，不断创新教学方法，为学生营造个更加生动有趣、高效实用的学习环境。教师应加强自身专业素养和水平，持续加强 AI 教学工具的学习，进一步探索 AI 与其他新兴技术（如虚拟现实、大数据分析）的结合，打造沉浸式、互动式的教学环境，实现教学质量的全面提升。

参考文献：

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[2] 张岩 , 刘晓 . 基于智能编程助手的高职计算机课程教学改革研究 [J]. 职业技术教育 ,2021, 42(29): 36-40

[3] 张立群 . 人工智能赋能高等教育教学改革的中国范式构建 [J]. 中国高等教育 ,2025(10): 12-18.

作者简介：陈莉莉（1981 年2 月—），女，汉，籍贯: 江苏省扬州市，学历：本科，单位： ，职称：副教授，研究方向：Web 前端开发