生成式 AI 在新文科领域的典型应用场景及价值创造研究

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，生成式 AI 凭借其强大的数据处理和内容生成能力，逐渐渗透到各个领域。新文科建设强调学科交叉融合、创新人才培养以及服务社会需求，生成式 AI 的出现为新文科的发展提供了新的契机和手段。深入研究生成式 AI 在新文科领域的应用场景及价值创造，对于推动新文科建设、提升文科教育质量具有重要意义。

二、当前研究现状

在新文科建设与人才培养方面，众多学者进行了探讨。连恒博和赵瑞东（2025）指出，随着大数据、人工智能等数字技术的发展，数字史学正经历变革，给传统史学研究和人才培养模式带来挑战，需要探索新的人才培养模式以适应新文科发展需求 [1]。刘亚敏和程紫嫣（2025）认为，当前文科院系多重组织边界的封闭性制约了新文科发展，需优化内部结构，塑造 “可渗透边界”，以适应新文科发展逻辑 [2]。李龙和孙楠楠（2024）提出，在新文科建设背景下，高校文科人才培养体系存在专业培养目标定位不清晰、课程体系不完善等问题，需要从多个方面进行创新 [3] 。

在生成式 AI 与教育领域的结合研究中，也取得了一定成果。王海啸（2025）分析了生成式 AI在大学英语教材创新方面的潜力，提出了生成式 AI 时代大学英语新形态数智教材的建设框架 [4]。佘砚等人（2025）以高分子化学实验 AI 助手为例，探索了生成式 AI 助力材料专业实验课程的可行性与优势，为高等教育数智化转型提供了参考 [5] 。李宁（2024）指出，生成式人工智能能够推动个性化教学和教育资源的普及，但也面临教育公平性和隐私保护的挑战 [6] 。

然而，目前关于生成式 AI 在新文科领域全面、系统的应用场景及价值创造研究相对不足，尤其缺乏对不同文科专业领域应用的深入分析和总结。

三、生成式 AI 在新文科领域的典型应用场景

（一） 教学场景

1.个性化教材与学习资源生成

在大学英语教学中，生成式 AI 技术可以实现动态内容生成，根据学生的学习进度、水平和兴趣，为其定制个性化的英语教材和学习资料。在其他文科专业课程中，也可以利用生成式 AI 生成与课程内容相关的案例、故事、拓展阅读材料等，丰富教学资源，激发学生的学习兴趣。

2.智能教学助手与交互优化

佘砚等人研究的高分子化学实验 AI 助手，为实验教学创设了因材施教的新模式。在新文科教学中，生成式 AI 可以作为智能教学助手，为学生提供实时的学习指导和答疑，生成详细的解答，帮助学生理解知识点。同时，AI 还可以优化教学交互，通过自然语言处理技术，实现与学生的流畅对话，促进师生之间的互动交流 。

3.虚拟仿真实验与实践教学

在新闻传播、法学等专业中，可以利用生成式 AI 构建虚拟仿真实验场景，如模拟新闻发布会、法庭辩论等，让学生在虚拟环境中进行实践操作，提升学生的实践能力和应对实际问题的能力。

（二） 资源开发场景

1.红色档案资源开发

通过 AI 技术，可以对红色档案进行数字化处理和分析，挖掘档案中的历史故事和精神内涵，并以更加生动、形象的方式呈现给学生和社会大众，如制作红色主题的短视频、虚拟展览等，增强红色文化的传播力和影响力。

2.数字文化资源创作

在文化产业、艺术设计等领域，生成式 AI 可以用于创作数字文化资源，如绘画、音乐、文学作品等。AI 可以学习不同的艺术风格和创作手法，生成具有创新性的作品，为文化产业的发展提供新的内容素材，同时也为艺术家和创作者提供新的创作灵感和工具。

四、生成式 AI 在新文科领域的价值创造

（一） 教学价值

1.提升教学质量与效率

生成式 AI 提供的个性化教材和学习资源，能够满足学生的不同学习需求，使教学更加精准有效。智能教学助手可以及时解答学生的疑问，减少学生学习中的困惑，提高学习效率。

2.促进教学模式创新

生成式 AI 推动了新文科教学从传统的以教师为中心向以学生为中心转变，促进了互动式、探究式、个性化教学模式的发展。学生可以更加主动地参与学习过程，与 AI 进行互动交流，培养自主学习和创新能力，为培养适应新时代需求的文科人才奠定基础。

（二） 研究价值

1.提高研究效率与深度

生成式 AI 在文献分析和知识挖掘方面的优势，能够帮助研究人员快速处理大量数据，节省时间和精力，使研究人员能够更专注于深入的学术思考和创新研究。同时，AI 提供的新研究思路和方法，有助于研究人员突破传统研究的局限，拓展研究领域和深度，推动新文科研究的发展。

2.推动学科交叉融合

生成式 AI 在新文科研究中的应用，促进了不同学科之间的交叉融合。例如，在利用 AI 进行历史文献分析时，需要结合计算机科学、统计学等学科知识；在利用 AI 进行社会科学研究时，也需要融合数学、信息技术等学科方法。这种学科交叉融合有助于产生新的研究成果和理论，推动新文科的学科发展。

（三） 社会与文化价值

新文科培养的人才通过掌握生成式 AI 技术，能够更好地适应社会发展对文科人才的新要求，为社会提供更专业、更高效的服务。例如，在文化产业、教育咨询、政策研究等领域，具备 AI 应用能力的文科人才可以利用生成式 AI 技术，为行业发展提供创新解决方案，推动社会经济文化的发展。

五、结论与展望

生成式 AI 在新文科领域具有丰富的应用场景和显著的价值创造潜力，在教学、研究和资源开发等方面都展现出重要作用。然而，在应用过程中也面临一些挑战，如数据安全与隐私保护、AI 伦理问题、教师和学生对新技术的适应等。未来，需要进一步加强相关研究，探索有效的解决方案，促进生成式 AI 与新文科的深度融合。同时，应加强对教师和学生的培训，提高其 AI 应用能力和素养，推动新文科教育教学改革和创新发展。此外，还需要建立健全相关的政策法规和伦理规范，确保生成式 AI 在新文科领域的安全、合理应用，为新文科建设和社会发展做出更大贡献。

参考文献：

[1]连恒博,赵瑞东.新文科背景下数字史学人才培养策略[J].山西档案,2025,(05):99-101.

[2]刘亚敏,程紫嫣.新文科建设与文科院系转型发展路径：基于组织边界重构的视角[J].国家教育行政学院学报,2025,(03):49-58.

[3] 李龙, 孙楠楠. 新文科建设背景下高校文科人才培养体系的创新[J]. 黑龙江高教研究,2024,42(11):52-57.

[4]王海啸.生成式 AI 时代大学英语数智教材建设框架探索[J].当代外语研究,2025,(02):23-33+205.

[5]佘砚,庄启昕,张浩然,等. 数智化时代生成式 AI 助力材料专业实验课程探索研究 [J/OL]. 高分子通报, 1-9[2025-05-22].

[6]李宁.生成式人工智能驱动教育变革的路径探索[J].教育科学研究,2024,(12):5-11.

作者简介：钟琦，副教授，硕士，研究方向：高等教育。

本文是院级质量工程项目：粤港澳大湾区中小企业可雇佣视角下的应用型本科院校人才培养模式研究（GYJY202210）的结项成果。