生成式AI賦能高等教育創(chuàng)新：學(xué)習(xí)方式變革與教育應(yīng)對策略

摘要：本論文探討生成式AI對高等教育的影響，通過調(diào)查問卷分析其引發(fā)的大學(xué)生學(xué)習(xí)方式變革及影響，隨著該技術(shù)的普及，大學(xué)生學(xué)習(xí)資源獲取更趨多元個性化，學(xué)習(xí)模式向自主交互轉(zhuǎn)變，成果展示也不斷創(chuàng)新。但變革也帶來學(xué)術(shù)誠信、信息甄別等挑戰(zhàn)。為此本文從技術(shù)平臺構(gòu)建、課程體系優(yōu)化、倫理教育方面提出系統(tǒng)的教育應(yīng)對策略，旨在推動高等教育與生成式AI深度融合，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。

關(guān)鍵詞：生成式AI；高等教育；學(xué)習(xí)方式變革；應(yīng)對策略

中圖分類號：F2"""""" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A"" """doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.22.017

1 大學(xué)生生成式AI使用現(xiàn)狀

生成式AI是人工智能領(lǐng)域的重要分支，一種基于算法和模型生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的技術(shù)，不同于傳統(tǒng)人工智能的分析功能，生成式AI能學(xué)習(xí)并生成具有邏輯的新內(nèi)容。自ChatGPT上線以來，國內(nèi)也陸續(xù)上線了相關(guān)智能工具，如豆包、文心一言、DeepSeek等，都被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。隨著教育行業(yè)的發(fā)展，高校不斷對學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力提出新的要求，而傳統(tǒng)單一的學(xué)習(xí)模式難以滿足需求，大學(xué)生在面臨課后作業(yè)、小組項(xiàng)目和學(xué)術(shù)研究時，需要更高效的學(xué)習(xí)輔助工具，以便在短時間內(nèi)整合文獻(xiàn)資料，提升效率。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的生成式AI應(yīng)用發(fā)展報告（2024）統(tǒng)計(jì)[1]，截至2024年6月，我國有24.8%的人表示自己聽說過生成式AI產(chǎn)品；有16.4%的人表示自己使用過生成式AI產(chǎn)品。對用戶屬性進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，年齡和學(xué)歷明顯影響了網(wǎng)民對生成式AI產(chǎn)品的使用意愿，中青年、高學(xué)歷網(wǎng)民對生成式AI產(chǎn)品的使用更普遍。其中20～29歲網(wǎng)民使用生成式AI產(chǎn)品的比例最高，達(dá)到40.5%。

在高校教育環(huán)境中，大學(xué)生思維活躍、好奇心旺盛、對科技前沿產(chǎn)品充滿探索精神，生成式AI的出現(xiàn)為大學(xué)生們提供了良好的學(xué)習(xí)方式，豐富了學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。本研究運(yùn)用問卷調(diào)查法，收集大學(xué)生對生成式AI技術(shù)的使用現(xiàn)狀、使用效果以及學(xué)習(xí)方式的影響等方面的數(shù)據(jù)，探討生成式AI賦能高等教育學(xué)習(xí)方式的創(chuàng)新。根據(jù)發(fā)布的問卷結(jié)果顯示，本次調(diào)查共收集到104份問卷，性別方面，女生50人，男生54人；學(xué)歷層次方面，本科生37人，碩士生57人，博士生10人；專業(yè)類別方面，自然學(xué)科64人，人文學(xué)科13人，社會學(xué)科27人。問卷中90.38%的學(xué)生表示，曾使用過生成式AI工具（如ChatGPT、文心一言等），其中43.62%的人每天多次使用生成式AI完成學(xué)習(xí)任務(wù)，39.36%的人每周3次以上使用生成式AI完成學(xué)習(xí)任務(wù)。

總的來說，生成式AI為大學(xué)生的學(xué)習(xí)生活帶來了更多的便利，其模擬人類的思維方式幫助學(xué)生完成信息收集及假設(shè)驗(yàn)證，并使學(xué)生能夠通過不斷追問人工智能的方式進(jìn)一步挖掘研究內(nèi)容，引發(fā)人工智能的深度思考。

2 生成式AI對大學(xué)生學(xué)習(xí)方式的變革

以DeepSeek為例，生成式AI模型憑借多模態(tài)生成、跨學(xué)科整合與邏輯推理能力，從“教”“學(xué)”“育”3個維度推動教育的系統(tǒng)性變革。通過構(gòu)建多維動態(tài)評估矩陣，生成個性化認(rèn)知腳手架和跨學(xué)科案例，實(shí)現(xiàn)“教”方面的變革；通過搭建多模態(tài)沉浸式學(xué)習(xí)場景，構(gòu)建可視化的知識拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，支持學(xué)習(xí)者自主探索，實(shí)現(xiàn)“學(xué)”方面的變革；再基于混合專家架構(gòu)構(gòu)建跨學(xué)科的思維網(wǎng)絡(luò)，利用多模態(tài)生成技術(shù)創(chuàng)設(shè)道德情景模擬，實(shí)現(xiàn)“育”方面的變革[2]。

調(diào)查數(shù)據(jù)表明，64.9%的學(xué)生表示傾向于優(yōu)先使用生成式AI而非傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式。具體而言，生成式AI正在重塑大學(xué)生的學(xué)習(xí)方式，從知識獲取到實(shí)踐應(yīng)用，從個人學(xué)習(xí)到協(xié)作模式均發(fā)生顯著變化。

（1）知識獲取：在傳統(tǒng)教育模式下，大學(xué)生主要依靠課堂教學(xué)獲取知識，以聽課、記筆記為學(xué)習(xí)方式，將標(biāo)準(zhǔn)化教科書奉為知識權(quán)威，課余則通過借閱書籍、整理文獻(xiàn)獲取信息。然而，這種方式存在明顯弊端：教材內(nèi)容陳舊，修訂周期長，難以體現(xiàn)學(xué)科前沿；圖書館查閱資料耗時，且存在資源缺失問題；學(xué)術(shù)會議成果轉(zhuǎn)化慢，前沿信息滯后。而生成式AI的出現(xiàn)，為大學(xué)生學(xué)習(xí)方式注入了新活力，它可以將檢索效率從線性提升至即問即答，助力學(xué)生快速理解復(fù)雜概念，還能整合跨學(xué)科知識、模擬案例場景輔助實(shí)踐學(xué)習(xí)。在資源獲取方面，突破了傳統(tǒng)局限，實(shí)現(xiàn)從“有限資源庫”到“無限知識池”的跨越。學(xué)習(xí)模式上，推動學(xué)生從被動接受轉(zhuǎn)向主動建構(gòu)，通過持續(xù)對話追問，促進(jìn)深度思考。

（2）實(shí)踐應(yīng)用：生成式AI為多個專業(yè)的實(shí)踐應(yīng)用開辟了新路徑，在代碼編寫與原型設(shè)計(jì)方面表現(xiàn)尤為突出。李顯將機(jī)器智能與教師、學(xué)生緊密聯(lián)系起來[3]，構(gòu)建起現(xiàn)代化“人機(jī)協(xié)同”教學(xué)新模式。課前通過生成式AI設(shè)計(jì)三個子任務(wù)，包含任務(wù)描述、生成簡單代碼和包含知識點(diǎn)，并給出相應(yīng)的教學(xué)設(shè)計(jì)，一鍵生成PPT，在此基礎(chǔ)上簡單修改形成最終教學(xué)幻燈片。教學(xué)資源方面，利用生成式AI技術(shù)，直接發(fā)出指令，如“請生成一個與本節(jié)課主題相適配的插圖，圖片內(nèi)容包含多層循環(huán)的思想”，片刻之后，即可生成幾組圖片，顯著減輕教師備課壓力。此外，生成式AI還能助力各專業(yè)學(xué)生實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域知識整合。例如，社會學(xué)專業(yè)學(xué)生可利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測人口增長趨勢，從而推動復(fù)合型課題研究，打破學(xué)科間的壁壘。

（3）個人學(xué)習(xí)：在針對個體的個性化學(xué)習(xí)方面，生成式AI對學(xué)生個性化學(xué)習(xí)的影響是深遠(yuǎn)且多維的，它既為因材施教提供了技術(shù)支撐，也重塑了學(xué)習(xí)自主性與深度。人工智能可以根據(jù)學(xué)生上傳的知識內(nèi)容，精準(zhǔn)化指出知識漏洞，優(yōu)先推送薄弱領(lǐng)域的學(xué)習(xí)資源，針對性地提出學(xué)習(xí)建議，破解了師生之間交流的時間和空間限制，實(shí)現(xiàn)隨時隨地學(xué)習(xí)。張燁提出生成式AI技術(shù)正在融入大學(xué)英語[4]，虛擬對話生成器能夠模擬真實(shí)的語言交流場景，幫助學(xué)生進(jìn)行口語和聽力訓(xùn)練。

（4）小組學(xué)習(xí)：生成式AI可以對小組成員進(jìn)行技能分析，如語言表達(dá)能力、代碼編程能力，自動優(yōu)化分工，每個人做自己擅長的事情，進(jìn)行優(yōu)勢分配，協(xié)作流程智能化。如討論過程中遇到知識盲區(qū)時，請求人工智能即時提供背景資料，避免討論中斷。當(dāng)小組內(nèi)出現(xiàn)觀點(diǎn)沖突時，傳統(tǒng)的溝通方式往往容易陷入各執(zhí)一詞的僵局，耗費(fèi)大量時間卻難以達(dá)成共識，而生成式AI能夠精準(zhǔn)抓取各方觀點(diǎn)的核心要點(diǎn)，梳理對立觀點(diǎn)，幫助小組成員跳出固有思維，從更宏觀的視角審視分歧。

3 生成式AI工具使用對學(xué)生學(xué)習(xí)方式的影響

生成式AI驅(qū)動的學(xué)習(xí)變革如雙刃劍重塑教育生態(tài)，既提升效率激發(fā)創(chuàng)新，也引發(fā)對傳統(tǒng)教育價值及技術(shù)協(xié)同的反思。

3.1 生成式AI工具使用對學(xué)生學(xué)習(xí)方式的積極影響

陳陽通過對學(xué)生進(jìn)行問卷調(diào)查[5]，得出有91%的學(xué)生表示，通過使用該技術(shù)輔助學(xué)習(xí)，有效地增強(qiáng)了他們對學(xué)習(xí)內(nèi)容的興趣。此外，95%的學(xué)生表示，智能化學(xué)習(xí)輔助工具如虛擬實(shí)驗(yàn)室、互動模擬等，使得學(xué)習(xí)過程更加生動有趣，進(jìn)而提升學(xué)習(xí)好奇心。生成式AI為學(xué)生帶來了全新的學(xué)習(xí)方式和體驗(yàn)，還可以根據(jù)學(xué)生在虛擬場景中的操作和探索，實(shí)時提供相關(guān)的知識講解和引導(dǎo)，讓學(xué)生在實(shí)踐中學(xué)習(xí)并通過提問、提示、案例分析等方式，啟發(fā)學(xué)生的思維，引導(dǎo)他們進(jìn)行深入的思考和探索。

學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到問題時，生成式AI可以隨時提供準(zhǔn)確、詳細(xì)的解答和輔導(dǎo)。這種快速解決問題的方式，能夠減少學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的挫折感，增強(qiáng)他們的學(xué)習(xí)信心和興趣。學(xué)生可以通過簡單地輸入問題或關(guān)鍵詞，快速獲取大量相關(guān)的知識和信息，這種一問一答的方式節(jié)省了學(xué)生查找資料的時間和精力，讓他們能夠更專注于對知識的理解和思考，為學(xué)習(xí)和研究提供便利。本次調(diào)查數(shù)據(jù)表明，有77.66%的學(xué)生認(rèn)為生成式AI工具會顯著提升自己的學(xué)習(xí)效率，15.96%的學(xué)生認(rèn)為生成式AI對學(xué)習(xí)效率的提示一般，僅有6.38%的學(xué)生認(rèn)為生成式AI工具并沒有提升自己的學(xué)習(xí)效率。

在學(xué)生學(xué)習(xí)的過程中，人工智能可以實(shí)時監(jiān)測學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和表現(xiàn)，及時給予反饋，指出學(xué)生的優(yōu)點(diǎn)和不足，幫助學(xué)生及時調(diào)整學(xué)習(xí)策略。這種及時的反饋能夠讓學(xué)生感受到自己的學(xué)習(xí)進(jìn)步，增強(qiáng)他們的學(xué)習(xí)動力。人工智能可助力學(xué)生以多元形式展示學(xué)習(xí)成果，如寫作、繪畫等，還能給予積極評價鼓勵，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與熱情。

3.2 生成式AI工具使用對學(xué)生學(xué)習(xí)方式的消極影響

生成式AI已深度融入大學(xué)生學(xué)習(xí)、社交等多場景。在學(xué)習(xí)領(lǐng)域，其“黑箱”特性成為突出問題。因人工智能輸出內(nèi)容的推導(dǎo)過程與數(shù)據(jù)來源不透明，學(xué)生面對算法、模型及復(fù)雜數(shù)據(jù)處理等專業(yè)問題時，常只能被動接受結(jié)論，難以理解背后邏輯。例如在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，雖能快速獲得預(yù)測結(jié)果，但學(xué)生對模型選擇和參數(shù)設(shè)置一無所知，這嚴(yán)重阻礙專業(yè)能力提升，導(dǎo)致學(xué)生在復(fù)雜問題前束手無策。同時，生成式AI輸出內(nèi)容存在準(zhǔn)確性風(fēng)險，若學(xué)生缺乏辯證思考，不僅會降低學(xué)術(shù)成果質(zhì)量，還可能形成錯誤的知識體系。此外，隨著人工智能的迅速發(fā)展，更新迭代，從ChatGPT到DeepSeek，普通學(xué)生未經(jīng)過系統(tǒng)性的培訓(xùn)，很難充分利用其獨(dú)立解決使用過程中出現(xiàn)的技術(shù)問題，更無法在模型優(yōu)化過程中進(jìn)行調(diào)試。有限的技術(shù)能力，使得學(xué)生很難有針對性地根據(jù)自身需求進(jìn)行個性化定制[6]。

生成式AI的廣泛應(yīng)用，使得學(xué)生在學(xué)習(xí)方面“偷懶”，導(dǎo)致淺層學(xué)習(xí)，一問一答的溝通方式，會使提問者缺乏對知識體系的系統(tǒng)性理解，無法將“他人的知識”變?yōu)椤白约杭业闹R”。而過于信任人工智能的輸出，也會導(dǎo)致提問者的批判性思維能力下降。有些學(xué)生在做大作業(yè)時，會參考生成式AI給出的答案；但存在部分學(xué)生，會直接抄襲生成式AI給出的答案，對生成式AI產(chǎn)生過強(qiáng)的依賴。例如，《紐約時報》報道稱，北密歇根大學(xué)的安東尼·奧曼教授發(fā)現(xiàn)，全班第一的論文竟出自ChatGPT之手[7]。長此以往，會產(chǎn)生學(xué)術(shù)誠信問題，學(xué)習(xí)的目標(biāo)也從自趨型轉(zhuǎn)為任務(wù)型。

使用者通過生成式AI獲取的資料，可能包含未經(jīng)授權(quán)的受版權(quán)保護(hù)數(shù)據(jù)，學(xué)生若不當(dāng)使用，易間接參與侵權(quán)，引發(fā)糾紛。當(dāng)學(xué)生向Chatgpt等人工智能工具提供數(shù)據(jù)時，應(yīng)注意保護(hù)個人隱私，因?yàn)楦鶕?jù)生成式AI的模型原理，這些數(shù)據(jù)可能被平臺存儲或用于二次訓(xùn)練。一旦泄露敏感信息，便有被不當(dāng)利用風(fēng)險。部分平臺數(shù)據(jù)脫敏效果不佳，難以完全消除可識別性，若平臺遭黑客攻擊，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險加劇，個人隱私與信息安全將受威脅。此外，學(xué)生日常輸入的學(xué)術(shù)思路、論文草稿等原創(chuàng)內(nèi)容，也可能被用作訓(xùn)練素材，導(dǎo)致知識成果無償流失，打擊學(xué)生學(xué)術(shù)創(chuàng)新積極性。

4 高等教育的應(yīng)對策略

在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的當(dāng)下，單純設(shè)定抽象的培養(yǎng)目標(biāo)或停留在表面的認(rèn)知理解，已經(jīng)無法幫助大學(xué)生在時代浪潮中立足。為切實(shí)提升大學(xué)生在人工智能方面的適應(yīng)能力，需針對性地開展一系列對策。

學(xué)校可通過自主研發(fā)或引入成熟平臺的方式，打造專屬的學(xué)習(xí)平臺，并建立完善的管理與監(jiān)控機(jī)制，助力學(xué)生安全、規(guī)范地運(yùn)用生成式AI。平臺借助先進(jìn)的內(nèi)容檢測技術(shù)，能夠自動識別并攔截侵權(quán)、虛假及有害信息，為學(xué)生筑牢信息安全防線；同時，運(yùn)用高級加密算法，對學(xué)生上傳的個人數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)成果等進(jìn)行嚴(yán)密保護(hù)，杜絕數(shù)據(jù)泄露與濫用風(fēng)險。此外，平臺還將依據(jù)學(xué)生的學(xué)業(yè)階段和能力水平，靈活設(shè)置權(quán)限等級，精準(zhǔn)開放適配功能，逐步引導(dǎo)學(xué)生科學(xué)、高效地使用生成式AI工具。

在課程建設(shè)方面，可以將生成式AI技術(shù)課程納入專業(yè)培養(yǎng)方案，對不同的專業(yè)提出不同的要求，設(shè)置差異化課程。對于技術(shù)類的專業(yè)開設(shè)深度學(xué)習(xí)、生成式模型設(shè)計(jì)等進(jìn)階課程，培養(yǎng)學(xué)生開發(fā)、優(yōu)化生成式模型的能力；對于非技術(shù)類的專業(yè)，開設(shè)通識課程，重點(diǎn)講解生成式AI的基礎(chǔ)原理、應(yīng)用場景及使用規(guī)范，幫助學(xué)生理解技術(shù)本質(zhì)，提高使用工具的能力。除此之外，成立技術(shù)小組，將人工智能企業(yè)中的技術(shù)人員拉到群組中，針對學(xué)生學(xué)習(xí)生成式AI的過程中遇到的問題，及時答疑解惑，形成良好的學(xué)習(xí)交流氛圍。

在倫理意識與社會責(zé)任培養(yǎng)上，學(xué)校應(yīng)以法律法規(guī)為綱，系統(tǒng)培育大學(xué)生的倫理意識與社會責(zé)任感。通過剖析典型侵權(quán)案例，揭示不當(dāng)使用生成式AI獲取版權(quán)數(shù)據(jù)的法律后果，解析算法偏見引發(fā)的社會問題，強(qiáng)化學(xué)生對技術(shù)倫理責(zé)任的認(rèn)知。學(xué)校需制定明確的使用規(guī)范和行為準(zhǔn)則，嚴(yán)禁借助該技術(shù)實(shí)施學(xué)術(shù)不端行為，杜絕虛假信息傳播、隱私侵犯等問題，并建立監(jiān)督反饋機(jī)制，及時糾偏違規(guī)行為，引導(dǎo)學(xué)生樹立正確使用觀。同時，開展多樣化實(shí)踐活動，組織學(xué)生參與虛假信息檢測工具開發(fā)、隱私保護(hù)方案設(shè)計(jì)等項(xiàng)目，深化其對倫理問題的理解；鼓勵學(xué)生投身社會志愿服務(wù)，向公眾普及技術(shù)使用風(fēng)險，在實(shí)踐中增強(qiáng)社會責(zé)任感。

5 結(jié)論

生成式AI為高等教育創(chuàng)新發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，深刻變革了大學(xué)生的學(xué)習(xí)方式。高等教育應(yīng)積極應(yīng)對，通過構(gòu)建技術(shù)平臺、優(yōu)化課程體系和強(qiáng)化倫理教育等一系列策略，實(shí)現(xiàn)與生成式AI的深度融合，充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，培養(yǎng)適應(yīng)時代需求的高素質(zhì)創(chuàng)新人才，推動高等教育高質(zhì)量發(fā)展。

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