生成式AI驅動的高校數字化教學模式改革研究

摘要：為提高高校教學成效、實現差異化教學目標，探尋出以生成式AI驅動高校數字化教學模式改革的有效策略，文章采用文獻研究方法，總結了生成式AI的定義，分析了其為教學改革產生驅動的框架，并進一步梳理了教育領域生成式AI的應用場景。然后采取案例分析法，以信號與系統課程為例，對利用生成式AI展開部分教學設計的過程進行了展示，最后提出了高校數字化教學模式改革過程中生成式AI的應用建議。旨在借助專用的人工智能軟件工具，發揮生成式AI對教學設計、學生學習、評價反饋等方面的重要驅動作用，從而推動高校教育教學工作的科學化、數字化與智能化開展，提高高等教育的教學質量。

關鍵詞：生成式AI；人工智能；數字化教學；教學改革

中圖分類號：F2" 文獻標識碼：A""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.17.006

近年來，我國大力推動高等教育改革，推出了“1+X”證書制度，為培育掌握專業化應用技能的高素質人才提供了可靠的保障。而在人工智能時代背景下，AI技術在教育領域的應用價值逐步展現，且各個行業及企業對于人才的人工智能應用能力也提出了一定要求。在此背景下，高校需要以生成式AI為驅動，加快數字化教學模式的改革步伐，保障教學過程的科學性與高效性，為行業及企業培育出符合其崗位標準的數字化、專業化、高素質人才。為此，對生成式AI驅動高校數字化教學改革展開探討意義重大。

1 生成式AI的特點及其驅動教學改革的框架

1.1 生成式AI的特點

生成式AI屬于新型人工智能技術，其能模擬人的思維力及創造力，生成多元化數據，如圖像數據、文本數據、音頻數據或視頻數據等[1]。目前較為常用的生成式AI工具有豆包、Gamma、ChatGPT、剪映等。在數字化教學過程中引入生成式AI工具，主要以數據信息為基礎，生成多元化的教學案例或課堂練習題，還可創設與課程內容相對應的實驗場景，進而豐富教學內容、提升教學內容生動性。在生成式AI驅動下，教師可提高教案生成效率，快速完成教學內容解析任務；能結合學生的多樣化需求，自動設計習題及解析答案；可以依據學生學習行為數據、考核成績，為學生設計貼合其學習基礎與能力的學習路徑，并提供適用的實習資源，進而真正做到以生為本、因材施教。

1.2 生成式AI驅動教學改革的基本框架

以生成式AI為驅動的高校數字化改革，應設計教師、學生、AIGC智能化軟件3部分結構組成的框架結構，其中，教師主要負責教學創新設計、個性化學習支持、及時反饋指導、教學資源生成4個工作任務，而學生應主動參與學習、積極探索實踐、強化自身數字素養、實現多元溝通協作。而AIGC智能軟件的作用是為教學設計、學習過程以及評價反饋提供充分的支持，此類軟件需要具備多模態信息生成、多輪對話交互、信息獲取與分析、序列性任務執行、智能化創新創造5大功能。

2 生成式人工智能在教育領域的應用場景

2.1 為教學設計提供輔助

以課程標準為依據展開教學方案設計是高校教育教學工作開展的基礎要求，教師需以課程方案為指導，深入解析課程教材，科學設定教學目標、合理設置教學任務，并得出客觀、準確的學生學習態度、學習成果評價結論。在教學設計優化、教學設計效率提升兩個方面，生成式AI均能發揮重要作用。

第一，為學習目標設定提供輔助。教師可將課程標準、教學內容導入生成式AI工具中，工具代為其生成教學目標，再根據其輸出的結果展開優化設計。

第二，為學習任務設計提供輔助。由教師運用教學理論設計初步的學習任務后，導入到生成式AI工具中進行驗證，通過多次迭代優化之后，設計出難度螺旋上升并具有一定挑戰性的學習任務。

第三，為學生學習態度及成果評價提供輔助。教師可運用生成式AI工具設計評價方案，采取專業量規自動化生成評價量表，以此提升評價反饋的客觀性。

第四，為作業設計提供輔助。教師可利用生成式AI工具設計開放性作業，只需提供作業目標、確定作業題目類型并給出作業數量，便可快速完成作業生成任務。

2.2 為學生學習提供支持

立足學生層面分析，不同學生的基礎有所區別，對于知識的接受能力也各不相同，為此，學生學習過程中，需要有一定的外部支持。而生成式AI可根據學生輸入的提示語輸出對應信息，為學生深入理解知識提供輔助。生成式AI可輸出3種類型的文件，即文本類，圖片類，視頻類，其能為學生提供的支持也圍繞這3個方面展開。

一方面，可為學生提供文本形式的支持。在學生對概念定理深解不深入、對某個知識點存在疑惑時，均可向生成式AI發問，然后由其輸出習題、反饋報告等文本，為學生深入學習提供輔助。

另一方面，為學生提供圖片形式的支持。生成式AI可根據學生給出的提示，生成解釋復雜概念定理的圖片，如自動生成思維導圖，用于直觀、清晰展示知識結構，或是對學生導入的繪畫作品圖或開放性題目示意圖進行識別，并給出針對性的畫作評價或問題解答方案。

此外，生成式AI還可為學生提供視頻形式的學習支持。即根據知識內容生成動畫，或是構建虛擬仿真的學習場景，還可自動檢索第三方提供的解決方案制作相關視頻，從而幫助學生深入學習與理解知識內容[2]。

2.3 為科學反饋提供保障

精準的評價、及時的反饋，可為學生學習產生有效驅動。但在傳統教學模式下，學生數量、量規設計等因素會限制教學評價工作開展，存在評價維度不夠多元、評價反饋不夠及時的問題。而生成式AI在評價反饋環節也具有應用價值，能高效完成量規設計，能以評價結果為依據及時給出反饋，或生成針對性的調整建議，從而為學生學習過程優化提供指導。首先，生成式AI可推動評價工作的個性化開展。教師可利用此工具對學生的學習進度展開智能化追蹤，依據學生學習狀況生成個性化評價報告，還可基于學生學習狀態給出針對性的優化建議。其次，生成式AI具備自動化評價功能。可根據學生提供的學生作業、試卷高效化、智能化給出評價結果，同時提出針對性的改進辦法，以指導學生深入理解或糾正偏差。最后，生成式AI可以開展綜合性評價。能智能化提取其與學生的交互信息，用于分析學生學習過程的綜合表現，還可對學生學習中將會面臨的挑戰進行預測，并及時給出有效的干預對策，為教師科學調整教學策略提供依據。

3 生成式AI驅動下高校數字化教學模式改革實例分析

在高校通信工程類專業當中，信號與系統課程占據重要地位，其教學質量，與學生素養息息相關。以往高校開展本專業教學時，采取的是教師單向灌輸、學生被動吸收知識的教學方式，并且課程內容涵蓋大量復雜的公式及抽象的概念，因此學生對于知識內容的理解存在困難。除此之外，資源不足、更新速度不快，教師在教學資料與案例搜集方面需耗費較多時間與精力，難以保障教學開展質量。為此，本文以信號與系統為例，對生成式AI驅動下此專業的數字化教學模式改革展開探討。

3.1 分析工作崗位，明確崗位技能要求

信號與系統是一站以信號表示、信號分析、信號處理、系統響應信號為核心的課程，為防止課程教學開展時過度重視公式及定理的講解，忽視崗位技能需求的融入，應以生成式AI為驅動，推動數字化教學模式改革[3]。要做好課程內容與工作崗位的銜接，詳細描述各個崗位的工作內容，并針對性給出各個崗位的技能要求，從而厘清專業課程與實際崗位之間的關聯，以之作為教學內容調整、教學計劃重構的重要依據。本課程相關工作崗位共有6個。

一是通信工程師，此崗位主要工作是接收、傳送、調制與解調信號，應具備的技能有信號傳輸理論、信道編解碼技術、信號同步與定時技術以及信息調制與解調技術等。

二是圖像處理工程師，主要負責圖像增強、壓縮以及特征提取等工作，需要掌握圖像變換、壓縮、過濾等相關技術。

三是音頻處理工程師，以音頻信號壓縮、降噪以及語音識別、合成工作為主要內容，要熟知頻譜分析、編解碼等音頻信號處理理論及方法。

四是生物醫學工程師，負責心電或腦電圖以及磁共振等醫學圖像及信號分析及處理工作，要掌握生物醫學信號處理技術。

五是系統控制工程師，負責控制器分析與設計，需掌握系統建模、穩定性分析等控制系統相關理論方法。

六是電子工程師，此崗位主要負責放大器、濾波器等電路及電子系統的設計與分析，應掌握信號處理、系統設計等相關原理及技術。

3.2 運用生成式AI技術，重塑教育邏輯

完成課程與工作崗位的有機關聯之后，高校信息與系統課程教師，需要運用生成式AI賦能課程教學過程，并對教育的基本邏輯進行重塑。需要改變以往由教師單向灌輸、學生被動接收為主的傳統教學模式，而是應樹立起人機協同的教育思想，在教育教學場景當中，合理融合人工智能技術，從而充分展現出生成式AI的賦能作用，創建一個內容全面化、過程智能化的新教學場景，從而營造一個全新的教育生態環境。以生成式AI賦能課程改革，對于課程教學的開展具有以下4個方面的影響。

一是轉變教學內容供給模式，生成式AI能結合教育教學的實際需求，展開自動化的資源檢索與采集，利用機器在短時間內完成大量教學資源的獲取，生成多種模態、具有個性化特征的教學資源，為教學活動的個性化、深入性、全面性開展奠定堅實的資源基礎。

二是改變教師教學方法，利用生成式AI技術為教學智能化開展提供輔助，成為課程教師的智能助教，部分教學任務可由人工智能機器部署與落實，能降低課程教師的工作壓力，使之將更多時間與精力放在教學設計與創新方面。

三是改變學生學習方式，在人工智能支持下，學習過程將會呈現出互動化、個性化發展趨勢，可運用機器學習算法為學生合理規劃學習路徑。

四是改善師生關系，可以構建師生成長共同體，使師生關系呈現出平等化、情感化特征。

3.3 采用AIGI軟件，重構課程教學內容

3.3.1 生成式AI工具介紹

在生成式AI驅動模式下，高校信號與系統課程可以采用AIGC智能化軟件展開教學，此種新型軟件由多種軟件及工具組成。

一是豆包軟件，此軟件是以創新的云雀模型為基礎研發的AI工具，具備多種智能服務功能，如知識問答、文本創作、語言學習、圖像創作、對話交流等，利用其龐大的知識庫以及先進的算法，可隨時回答學生提出的各種技術、科學、文化相關問題，能根據用戶給出的提示語生成圖片，或是根據用戶的意圖及情感做出應答，與用戶展開深入溝通交流，從而實現人與機器的有效交互[4]。還可以高效處理文本，為教學設計優化提供有力支持，并能加工處理多模態信息，實現資源的數字化轉變。

二是剪映軟件，此軟件是面向視頻創作者推出的兼具視頻剪輯、濾鏡美顏、字幕配音、素材提供等功能的視頻編輯軟件，其特點在于具有圖文成片功能，可根據用戶輸出的文字，在短時間內生成視頻，能智能匹配多元圖片及視頻素材，將枯燥的文字轉化成生動的視頻。此軟件以人工智能技術為支持，能高效完成視頻剪輯任務，具有直觀化、全能化創作面板以及強大的視頻輸出功能，可以保障視頻編輯與輸出質量。

三是Gamma軟件，這是一種AI驅動演示文稿生成工具，可自動完成精美PPT的制作，具有根據用戶提供的文字快速生成PPT的功能，同時還支持個性化定制，用戶可根據需求改變PPT布局，調整字體或顏色，可以作為教學課件編輯的輔助工具。

3.3.2 課例分析

選取信號與系統課程中“連續時間信號與系統的頻域分析”章節作為案例，以生成式AI為驅動展開教學設計。首先，利用AI工具豆包軟件調取本課教學內容中傅里葉級數相關內容，生成與周期信號傅里葉級數展開及性質相關的文字資料，再運用Gamma網頁版本將上述內容制作成為精美的PPT，也可將之轉換成為生動、有趣的AI動畫。最后，利用剪映軟件的圖文成片功能，進一步生成“傅里葉級數”相關視頻。之后，再繼續開展課程內容與工作崗位銜接任務。對接崗位為通信工程師，生成以手機通信中頻譜資源分配為主題的知識應用案例。作為手機通信系統中重要崗位的通信工程師，要具備良好的頻譜資源分配能力，從而為用戶清晰接收通訊畫面、實現穩定通訊提供技術支持[5]。假設某地區存在多個手機基站，且各基站能夠持續不間斷地向覆蓋范圍內發射包含數據類、語音類信息的信號。為了提升通信系統穩定性，保障用戶通信質量，在此案例背景下的通信工程師需分析與規劃頻率，消除不同基站間不同信號間的干擾現象。結合這一需求，可實現課程內容與工作崗位的有效對接，進而將本課例課程內容的設置重點放在頻譜資源分配、頻譜分析規劃以及信號干擾預防等方面。

4 高校數字化教學模式改革中生成式AI的應用建議

在教育領域，生成式AI可為教學設計、學生學習、評價反饋3個環節提供支持。由于生成式AI以數據訓練模型為基礎，訓練數據的質量優勢、范圍寬窄決定著其知識水平，因此，在高校數字化教學模式改革中應用生成式AI時，教師要重點做好以下3方面工作[6]。

第一，合理控制文檔篇幅。生成式AI的上下文理解容量并非無限，若提供的文檔過大，可能造成理解偏差，影響輸出內容的準確性與有用性。為此，教師在運用生成式AI展開教學設計的過程中，最好按單元、按章節向生成式AI工具中傳導教學內容，確保生成式AI工具能準確與深入理解教學內容，并給出科學、合理的設計方案[7]。

第二，提前學習知識。現階段，生成式AI多數為通用型，專門用于教育支持的工具較少，利用生成式AI回答針對部分學科中的專業問題時，可能會出現答案不準確的情況。為此，在應用之前，教師應將相關專業的知識內容導入生成式AI工具，使之先進行相應的學習，確保學生提出問題后能給出正確的解答[8]。

第三，簡化圖文及評價指標。生成式AI在圖形理解方面存在一定的限制，因此，在展開教學評價時，盡可能不采用過于復雜的圖文或評價指標，防止其給出錯誤的評價結論。

5 結語

生成式AI是新時代高校教育教學開展的新工具，可以推動高校教學工作數字化、智能化開展，其可在教學設計、學生學習、評價反饋3個環節發揮顯著作用。在運用生成式AI展開教學設計時，需要結合具體應用環節，合理設計應用流程。教學設計中的課程內容與工作崗位對應時，需要先分析工作崗位，明確崗位技能要求，再運用生成式AI技術，重塑教育邏輯，并聯合運用豆包、剪映或Gamma等不同軟件，重構課程教學內容。但要注意，在教學實踐中，需合理控制文檔篇幅、提前學習知識、簡化圖文及評價指標，以保證教學設計的合理性、學習支持的有效性、評價反饋的準確性，從而推動高校教學模式向數字化方向轉型。

主要參考文獻

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[4]龍寶新，趙文暉，李海英.生成式人工智能對教師教學活動的挑戰與應對——基于活動理論的視角[J].當代教師教育，2024，17（2）：4147.

[5]蕭婷.新機遇，新挑戰：生成式人工智能下高等教育教學模式的思考[J].創新教育研究，2024，12（5）：6.

[6]許曉娜.AI技術賦能高校智慧化教學的實現路徑研究[J].現代商貿工業，2025，（09）：4850.

[7]譚焯文.人工智能提升學生學習效率探索研究[J].現代商貿工業，2025，（02）：4951.

[8]陳陽，袁曉榮，方如思，等.生成式人工智能對青年學習動力的影響研究[J].現代商貿工業，2024，45（17）：3335.