生成式人工智能赋能高等教育基层教学组织的理论逻辑与实践路径探究

一、引言

随着信息技术的飞速发展，生成式人工智能如 ChatGPT、文心一言等逐渐兴起并在众多领域展现出强大的应用潜力。高等教育作为培养高素质人才的关键领域，也在积极寻求与新技术的融合。基层教学组织是高等教育教学工作的具体实施单元，其运行效率和质量直接影响着人才培养的效果。在此背景下，探究生成式人工智能如何赋能高等教育基层教学组织具有重要的现实意义。

二、生成式人工智能赋能高等教育基层教学组织的理论逻辑

（一）技术赋能理论视角

技术赋能理论为理解生成式人工智能在教育中的应用提供了重要框架。该理论强调新兴技术能够赋予组织和个人新的能力维度，从根本上提升工作效率和质量。生成式人工智能凭借其卓越的自然语言处理和知识生成能力，正在重塑基层教学组织的运作模式。在教学管理层面，AI 技术实现了排课、考勤等常规工作的智能化转型，大幅减轻行政负担；在教学实施层面，智能辅导系统通过个性化学习路径规划，显著提升学生学习成效；在教师发展层面，AI 辅助工具为教师提供精准的教学分析和改进建议。这种全方位的技术赋能不仅优化了现有工作流程，更创造了全新的教育可能性，推动教学组织向智能化方向发展。

（二）教育生态理论视角

从教育生态理论来看，生成式人工智能的引入正在重构高等教育生态系统。这一理论将教育视为由多种要素构成的有机整体，强调各要素间的动态平衡与协同进化。AI 技术打破了传统课堂的时空壁垒，通过虚拟学习社区促进师生、生生间的深度互动；智能资源推荐系统实现了教育资源的精准匹配与高效流动；数据分析工具则强化了系统内部的反馈调节机制。这些变革促使教学组织从封闭走向开放，从单一走向多元，形成了更具活力的新型教育生态。在此过程中，人工智能既作为技术要素直接参与系统运行，又作为催化剂加速系统各要素的优化重组，推动整个教育生态系统向更高级态演进。

（三）建构主义理论视角

建构主义学习理论为生成式人工智能的教育应用提供了坚实的理论基础。该理论认为知识是学习者在特定情境中主动建构的产物，强调学习的主动性和社会性。生成式人工智能通过创设虚拟实验室、工程仿真等沉浸式学习环境，为知识建构提供了丰富的情境支持；其智能问答和即时反馈功能，有效促进了学习者的认知冲突和意义建构；个性化学习路径设计则尊重了学习者的个体差异，支持多元化的知识建构过程。特别值得注意的是，AI 系统能够动态调整学习任务的复杂度和支持力度，在“最近发展区”内为学习者提供恰到好处的支架支持，这种智能化的教学干预完美契合了建构主义的核心主张，为深化教学改革提供了新的实践路径。

三、当前高等教育基层教学组织面临的挑战

（一）教学管理效率低下

当前基层教学组织普遍面临管理效能低下的问题，主要表现在管理手段落后、信息化程度不足等方面。传统的教学管理主要依靠人工操作和纸质文档传递，在课程安排、学生选课、成绩登记等环节需要投入大量人力资源，且容易出现数据错漏和信息滞后等现象。各部门之间的沟通协调机制不完善，导致管理流程冗长、决策效率低下。这种粗放式的管理模式不仅增加了行政成本，也难以满足现代教育精细化管理的要求，严重制约了教学管理水平的提升。

（二）教学方法单一

教学方式创新不足是当前基层教学组织面临的突出问题。许多课堂仍沿用以教师为中心的传统讲授模式，过分强调知识灌输而忽视能力培养。这种单一的教学方法难以激发学生的学习兴趣和主动性，无法适应不同学生的学习特点和需求。同时，缺乏实践环节和创新训练，不利于学生批判性思维和实践能力的培养。这种状况直接影响了课堂教学效果和人才培养质量，与当前倡导的以学生为中心的教育理念存在明显差距。

（三）师资队伍建设不足

师资队伍建设滞后已成为制约基层教学组织发展的重要瓶颈。一方面，教师数量增长跟不上学生规模扩张的速度，生师比偏高导致教学任务繁重；另一方面，教师队伍结构不合理，部分教师教育理念陈旧，教学方法和手段更新缓慢。特别是在信息技术应用、工程实践能力等方面存在明显短板，难以适应新工科建设和创新人才培养的要求。此外，教师专业发展通道不畅、培训机制不完善等问题，也影响了教师队伍整体素质的提升。

四、生成式人工智能赋能高等教育基层教学组织的实践路径

（一）教学管理智能化

生成式人工智能正在引领教学管理模式的深刻变革与创新发展。智能排课系统依托机器学习算法，能够智能平衡教师教学科研时间、学生选课需求、教室设备条件等多维因素，自动生成最优课程方案，显著提升排课的科学性与合理性。基于人脸识别和物联网技术的智能考勤系统，实现了无接触、高精度的考勤管理，彻底改变了传统手工签到的低效模式。人工智能驱动的学习分析平台，通过大数据技术深入解析学生的学习行为特征和学业表现，为个性化教学提供有力支持。这些智能化解决方案不仅实现了教学资源的动态优化配置，更构建了涵盖教学计划、过程监控、效果评估的全链条质量管理体系，推动教学管理从依靠经验判断向基于数据决策的现代化管理模式转型，为提升教学管理效能和教育质量提供了新的技术路径和方法支撑。

（二）教学方法创新化

生成式人工智能为课堂教学模式创新注入了强劲动力，推动传统教学向智能化、个性化方向深度转型。基于自然语言处理技术的智能系统，能够精准识别学生的学习难点和知识盲区，提供定制化的学习路径规划和即时答疑服务，实现真正意义上的因材施教。虚拟仿真实验平台通过 VR/AR 技术构建高度仿真的工程实践环境，让学生在虚拟场景中完成高风险、高成本的实验操作，既保证了安全性又提升了实践教学效果。智能编程辅助系统具备代码自动补全、错误检测和优化建议等功能，显著提升学生的编程学习效率。尤为突出的是，AI 系统能够智能整合跨学科知识要素，自动生成贴近工程实际的综合性项目案例，如智能电网系统设计、工业机器人控制等复杂工程问题，有效培养学生的系统工程思维和解决实际问题的能力。这些创新教学方法的应用，不仅大幅提升了课堂教学的交互性和针对性，更通过虚实结合的教学方式，全面强化了学生的工程实践能力和创新素养，为培养适应产业需求的复合型工程人才提供了新的教学范式。

（三）师资队伍建设多元化

人工智能技术为教师专业发展开辟了新路径。智能教师发展平台整合各类优质培训资源，为教师提供个性化的专业成长方案。基于多维度数据分析的教学评估系统，能够对教师的教学表现进行全面诊断和专业指导。在人才队伍建设方面，既注重引进具有丰富工程实践经验的企业专家，也积极吸纳人工智能等新兴技术领域的专业人才，打造多元化的教学团队。智能教研支持系统帮助教师及时跟踪学科前沿动态，持续更新教学内容和方法。这些措施有力促进了教师队伍整体素质的提升，培养了一支既精通专业知识又善于运用智能技术的现代化师资队伍。

（四）教学资源智能化建设

生成式人工智能正在重塑教学资源建设模式。AI 辅助的资源开发系统能够高效生成高质量的教学视频、三维模型和虚拟仿真素材，极大丰富了教学资源库。智能备课平台可以根据课程目标和学生特点，自动推荐最优化的教学资源组合方案。基于知识图谱的技术实现了教学内容的智能组织和精准推送，使资源利用更加高效。特别值得一提的是，AI 技术支持的虚拟教研室打破了时空限制，促进了优质教学资源的共建共享。这些智能化建设举措显著提升了教学资源开发的效率和质量，推动了从传统资源库向智能化服务平台的转型升级。

（五）教学质量智能评估

人工智能技术正在推动教学质量评价体系实现革命性突破，构建起智能化、全过程的新型评估范式。基于深度学习的智能评教系统运用自然语言处理技术，可深度解析学生评教文本中的语义特征和情感倾向，精准识别教学过程中的优势与不足，为教师提供具象化的改进建议。多模态课堂分析系统整合视频分析、语音识别和情感计算等技术，通过采集教师授课表现、学生互动参与、课堂氛围等多维度数据，建立教学质量的综合评价模型。智能学业预警系统依托学习行为大数据分析，建立动态监测机制，可早期识别存在学习风险的学生群体，并生成个性化的学业帮扶方案。AI 驱动的专业认证评估平台能够智能对标工程教育认证标准体系，自动化生成专业建设的诊断报告和改进路线图。这些创新性的智能评估手段，突破了传统以考试分数为主的单一评价模式，构建起涵盖教学设计、实施过程、学习效果的全链条质量监测体系，实现了从终结性评价向发展性评价、从经验判断向数据驱动的根本转变，为持续提升教育教学质量提供了智能化支撑和科学化依据。

五、生成式人工智能赋能高等教育基层教学组织的保障机制

（一）政策支持保障

为推动生成式人工智能在基层教学组织的深度应用，需要构建完善的政策支持体系。政府部门应当制定专项扶持政策，通过设立人工智能教育应用专项资金，重点支持智能教学系统研发和示范项目建设。教育主管部门需出台人工智能教学应用指南，明确技术标准和伦理规范，为基层教学组织提供政策指引。高校层面应配套制定实施细则，将人工智能应用纳入教学质量评价体系，建立激励机制鼓励教师开展智能教学创新。同时，要完善知识产权保护制度，保障教师教学创新成果。通过构建“国家 - 地方 - 高校”三级政策支持网络，为生成式人工智能的教育应用创造良好的制度环境。

（二）技术支撑保障

稳定可靠的技术支撑是人工智能教学应用的基础保障。高校应当与领先的科技企业建立战略合作关系，共同打造教育专用的人工智能平台。企业方负责提供定制化的智能教学解决方案，并组建专业团队保障系统稳定运行和持续迭代升级。高校需要加强信息化基础设施建设，优化校园网络环境，建设高性能计算中心，为人工智能应用提供充足的算力支持。同时要重视技术队伍建设，培养既懂教育又懂技术的复合型人才，提升自主运维能力。通过校企协同构建“平台 + 服务 + 运维”的一体化技术支撑体系，确保智能教学系统稳定高效运行。

（三）安全隐私保障

在推进人工智能教学应用过程中，必须筑牢安全防线。要建立严格的数据管理制度，对教学过程中产生的各类数据实行分类分级保护，采用先进的加密存储和传输技术。完善访问权限控制机制，实行最小权限原则和操作留痕管理。定期开展系统安全检测和漏洞修补，防范网络攻击风险。同时要加强师生数字素养教育，制定人工智能使用规范，引导学生合理使用智能工具，避免技术依赖。建立人工智能应用伦理审查机制，对算法模型可能存在的偏见进行持续监测和修正。通过构建“技术防护 + 制度规范 + 意识提升”三位一体的安全保障体系，确保人工智能教育应用行稳致远。

六、结论与展望

本研究表明，生成式人工智能能够从理论逻辑和实践路径两个方面有效赋能高等教育基层教学组织。通过技术赋能理论、教育生态理论和建构主义学习理论等的支撑，生成式人工智能为基层教学组织带来了教学管理智能化、教学方法创新化和师资队伍建设多元化等变革。同时，政策支持、技术支撑和安全隐私保障等保障机制为生成式人工智能的应用提供了有力保障。未来，随着生成式人工智能技术的不断发展和完善，其在高等教育基层教学组织中的应用前景将更加广阔。一方面，可以进一步探索生成式人工智能与其他新兴技术的融合应用，如虚拟现实、增强现实等，为学生创造更加沉浸式的学习体验。另一方面，要加强对生成式人工智能在教育领域应用的伦理和法律问题研究，确保其健康、有序发展。此外，还可以开展国际合作与交流，借鉴国外先进的经验和做法，推动我国高等教育基层教学组织的国际化发展。

参考文献

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作者简介：刘艳红，1982 年 6 月 16 日，吉林长春，博士，副教授，研究方向：高等教育管理

项目基金 1：2025 年度吉林省高等教育学会重点课题《生成式人工智能视域下高校基层教学组织潜力挖掘与功能发挥研究》阶段性成果，项目编号：JGJX 25C197

项目基金2： 2025年度吉林省教育厅职业教育与成人教育教学改革研究重点课题 三教”协调视角下省域职业教育体系优化研究》阶段性成果，项目编号：2025ZCZ034