關于AI技術與高校課程內容融合的思考

中圖分類號：G434

文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）12-0220-03

0引言

近些年，隨著ChatGPT和DeepSeek等AI大模型的廣泛使用，人們獲取知識的難度進一步降低。從古代到近代，由于信息流通的局限性，很多知識僅能在教師與學生之間口耳相傳。而AI技術的迅猛發展，使人們只需輸入問題，便可得到非常專業的回答。因此，高校教師可能在不久的將來面臨AI技術帶來的壓力，一些高校教師也擔心AI普及會對傳統教學造成沖擊。雖然AI技術的發展是科技進步的體現，應當大力支持，但從人文角度考慮，這難免會使大量的一線教師被替代。因此，高校教師需要積極面對AI帶來的挑戰，并探索新的教學模式，即將AI技術與課程內容融合，將AI技術作為促進教學發展的工具而非教師的競爭對手[1]。

基于此，本文就高校教師如何將AI與課程內容融合，以及教師發展與課程實施的路徑展開思考。

1課程設計與內容重構

AI技術的普及不可避免，高校教師需要積極擁抱AI技術，將AI工具融入知識獲取過程，并在課程中應用。教師作為知識的領路人，可以發揮引導作用，指導學生利用AI快速檢索文獻、生成案例分析框架或輔助編程[2]。例如，在社會學課程中，可讓學生用AI分析社會現象的數據模式，再結合理論進行批判性討論。此外，現階段不同學科的交叉融合也是教學領域的熱門方向，可以將AI技術作為跨學科橋梁。在學科交叉融合過程中，理工科和文科的交叉融合無疑是難點之一，由于思維方式不同，其也有不同的結合方式。就單門學科來看，理工科可能更容易整合AI工具進行數據分析，而文科可能更需要關注內容生成或批判性思維。例如，在文科領域，用自然語言處理工具分析文本情感或歷史文獻規律；在理工科領域，借助機器學習模擬實驗數據，降低實驗室硬件門檻；在藝術領域，利用工具生成創意草圖，聚焦設計思維而非技術執行。在學科交叉融合方面，可借助AI將不同學科有機結合，取融合學科的共同點進行綜合分析。同時，從高校教師的角度來看，在備課過程中，需要動態更新教學內容，建立AI實時追蹤機制。例如，通過定制AI監控學科前沿動態，將最新研究成果轉化為課堂案例[3]。只有運用以上一系列方法，融合AI技術后的課程才能更適應新時代的需要。

2教學方法創新

面對AI技術的普及，高校教師應改進教學方法。傳統的教學方法為教師在講臺上講授課程，學生在講臺下面聽。這導致教師與學生的互動不足，學生很容易走神，對課程內容不夠理解。鑒于此種情況，如今很多大學都流行翻轉課堂教學模式，即讓學生充當主講人的角色，教師聽完學生講解后再進行點評，這種方式可以使學生更深入地理解課程內容[4]。而AI技術的普及則可以將翻轉課堂升級為2.0版：課前學生針對下堂課的內容，提前使用AI完成基礎知識學習；課中教師針對本堂課聚焦高階思維訓練，如組織AI生成內容的真實性辯論、算法偏見分析等，將講授課程內容變為講授方法，即所謂的“授人以魚不如授人以漁”；在完成課上內容教學后，課后布置AI技術應用作業，并結合AI對作業完成效果進行評分。除課堂升級以外，項目式學習也可進行升級。高校教師可以針對課程內容，設計需要人機協作的課題。例如，在醫學專業，用AI診斷工具輔助病例分析，但需學生驗證結果可靠性；在新聞傳播專業，對比人類記者撰寫新聞與AI生成新聞的倫理差異；在能源動力專業，用AI對能量轉化流程進行效率分析，學生在此基礎上進一步提出優化策略。除此之外，在個性化教學方面，也可以通過AI學習分析系統識別學生知識盲區[5］，動態調整教學重點，為不同水平的學生推薦差異化學習路徑。通過以上教學方法的創新，AI技術能較快與傳統課程內容融合。

3能力培養轉型

大學階段的教學與小初高階段不同，傾向于對學生個人能力的培養。因此，在AI普及的背景下，需要進一步將課程重點由知識點傳輸轉變為個人能力培養。首先在課程設置方面，需要將AI技術的開發與使用列入培養計劃[6]。特別是針對AI素養必修模塊，可以增設AI倫理、提示詞工程、人機協作等通識課程。其次，需要以相關課程為基礎并布置實踐任務，要求學生用AI完成作業時必須附帶提交一份創新報告，在報告中說明針對課題內容所產生的思考，并列舉出個人與AI回答不同的創新點。同時，需要強化批判性思維，設計AI對抗訓練，讓學生找出AI回答中的事實錯誤或邏輯漏洞。例如，在法學課程中，可用AI生成模擬判決書，讓學生根據法律條文進行批駁。在文社科領域，針對一些經典邏輯悖論問題，AI給出的回答更加模板化，而學生個人的回答會加入情感因素考量。因此，需要對創新能力進行再定義，傳統的創新是新的想法，新的創新能力更突出AI無法替代的能力，而重點培養AI無法替代的能力才是新課程的重點方向[7]。此外，面對復雜問題也需要培養復雜問題拆解能力，培養跨領域系統思維，并引發情感共鳴，增強價值判斷能力。以上能力培養方式，能夠將學生培養為傳統學科知識與AI技術應用相結合的復合型人才。

4教師發展路徑

正所謂“打鐵還需自身硬”，高校教師面對AI技術的快速發展，需要同步提升自己的AI教學能力。首先，在學校層面，推進AI教學能力認證方式，教師可以參與AI教育認證項目，定期體驗最新教育科技產品。但在相關政策推進時，還要考慮教師的技能水平。因為高校教師的年齡參差不齊，一些青年教師接受新事物的能力強，而一些老教師可能對新事物有一定的抵觸情緒。有些教師可能對AI不熟悉，所以學校需要為不同年齡段的教師提供不同的培訓資源或合作機會。例如，組織對AI不熟悉的教師參加培訓，突破常規采用“新帶老”的方式，或者與一線接觸AI技術的計算機科學系教師合作，開發課程內容[8]。此外，目前國內大部分高校教師在進行課程教學的同時，也有很重的科研任務，可利用AI技術輔助科研，諸如羅列文獻、將數據可視化等[9]。目前，很多工科專業已與AI技術深度融合，特別是涉及數據量較大的科研課題。過去，研究人員面對大量的實驗數據，只能通過人工比對找出規律，既費時又費力，結果也未必準確。而AI大數據技術的應用，能進一步提高結果的準確性，這對以大量實驗數據為主的理工科專業而言，無疑是重大利好。除此以外，高校也可以建立教師AI協作社區，使教師可以共享課程設計提示詞庫與評估模板，通過教師之間的溝通，完善課程內容設計。AI技術的引人也會使課程評估體系發生改變，即從原本的教師評價體系轉變為人機協同評估體系，對有AI參與的課程可以采用“ ?_AI+ 人工”雙軌制評分，其中AI需要快速評估基礎知識點掌握度，而教師需要專注評價創新性、邏輯深度等維度。通過以上方法，高校教師群體能夠快速適應AI融合課程。

5課程實施路徑

根據歷史經驗，創新性方法或技術的推廣過程并不會一帆風順。特別是國內已經經歷了數十年發展的高校課程培養體系，其改革過程必然面臨重重阻礙。因此，AI技術與課程的融合也不是一蹴而就的，需要分階段推進。在課程改革初期，可以單節課為單位，進行AI融合課程改革示范，將課程內容插入AI工具演示。在課程改革中級階段，可以設計跨章節的AI整合模塊，將部分章節通過AI技術有效串聯，使學生能夠在部分時間利用AI賦能課程內容。在課程改革高級階段，可以開發AI驅動的全課程重構，真正將AI技術融入其中。在資源建設方面，可以搭建校內AI沙盒環境，集成開源模型供安全使用，同時開發學科專用提示詞模板庫。但與之相對應的是，AI技術的大規模應用是一把雙刃劍，尤其是學術倫理問題。如今科研誠信被屢次提出，即便是在沒有AI技術的年代，科研誠信問題也非常重要。而AI的使用可能進一步催生出一系列的學術誠信問題，如學生用AI生成論文且完全照搬生成內容，并不經過任何的個人修改。因此教師需要制定明確的AI使用規則，并引導學生正確使用工具，既不完全禁止使用，也不完全放開使用。因此，在科研倫理框架構建上，需要制定一系列的AI使用規則，明確學術誠信邊界，如在課程大綱中增加AI貢獻聲明（類似論文的作者貢獻聲明），明確AI生成內容所占比例等。通過以上一系列課程實施路徑，相信與AI融合后的課程內容能得到進一步的發展和推廣。

6結語

本文研究如何將AI技術與高校課程內容融合，從課程設計與內容重構、教學方法創新、能力培養轉型、教師發展路徑及課程實施路徑等多個方面進行探討，提出一系列策略，包括引入AI輔助工具、升級翻轉課堂教學模式、設計人機協作課題、強化AI素養與實踐能力培養等。這不僅能增強高校教師的教學效果與學生的AI應用能力，還能促進教師專業發展，推動教育向更高質量、更個性化的方向邁進。然而，本研究也存在一定的不足。首先，雖然提出了多個融合AI技術的策略，但在具體實施過程中，對不同學科、不同課程之間的差異考慮不足，未來需進一步細化實施方案，增強可操作性。其次，AI技術在教育領域的應用尚處于初級階段，其長期效果與影響需進一步跟蹤與評估。此外，如何平衡AI技術與傳統教學模式的關系，確保技術輔助而非主導教學，也是未來研究需要深人探討的問題。

參考文獻：

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[9」臧博楠.AI賦能高校美術理論課程教學與改革初探［J」，陜西教育（高教），2024（10）：30-31.