文 | 劉思怡 黃梅榮 湖南工商大學國際商學院

習近平總書記強調，加快發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點，要按照發展新質生產力要求，暢通教育、科技、人才的良性循環。湖南省普通本科高校教學改革項目“ChatGPT賦能元宇宙教學資源數字化建設（202401001061）”和省級大學生創新訓練項目“湖南省非物質文化遺產的知識圖譜與數字化研究”課題組研究發現，以ChatGPT為代表的生成式人工智能融入高等教育，為高等教育教學資源數字化提供了全新的視角和思路，推動教學模式的創新與變革。

生成式人工智能驅動高等教育精準化與個性化發展

生成式人工智能的運行離不開數據、算法和算力“三駕馬車”的驅動，有學者將其概括為“大數據+大算力+大算法=智能模型”。以ChatGPT為代表的生成式人工智能是一類基于深度學習框架的智能技術，能夠理解和生成自然語言文本，通過學習海量人類語言數據，模擬人類對話與思維方式進行多樣化文本創作。其技術邏輯包括依托大數據收集和處理大量的數據構建大規模語料庫、利用大算力進行數據預訓練，進行數據預訓練以及依據深度學習算法實現智能文本生成三方面。

生成式人工智能發展迅速，眾多大語言模型先后涌現，如DeepSeek、文心一言、訊飛星火等。經過長時間的迭代與優化，生成式人工智能技術框架和算法已較為成熟，生成文本的準確性和連貫性更高，在教學資料生成、構建數字化教育平臺以及智能助學等方面具有較大優勢。

此外，生成式人工智能具有高度的靈活性和適應性，能夠根據不同學科、不同課程的特點進行針對性的內容生成和輔助教學，無論是理工科的復雜公式推導與實驗模擬，還是文科的文獻分析與創作指導，都能發揮重要作用，為高等教育的全方位教學改革注入強大動力，有力地促進了教學的精準化與個性化發展，進一步提升教育教學的質量與效率。

高等教育數字化教學現狀

課題組通過調研分析高等教育數字化教學現狀，探索生成式人工智能賦能高等教育數字化教學的路徑。總體來說我國高等教育正處于數字化轉型已取得一些成效例如數字教材基礎設施、教學資源庫與教育云平臺的建設等，但仍然存在著一些問題。

信息化基礎設施建設滯后。相較于快速發展的信息技術和日益增長的教學需求，部分高校信息化尤其是偏遠地區的高校信息化基礎設施的建設仍然處于滯后的狀態。這種滯后不僅體現在硬件設施上，如網絡設備、服務器和存儲設備等更新換代緩慢，難以滿足大數據處理和高速網絡傳輸的需求；還體現在軟件系統的落后上，如教學管理系統、在線學習平臺等功能單一、用戶體驗不佳，缺乏與新興技術的深度融合。而目前已建成的教學資源庫多年來又主要靠人工采集、整理、建設與加工，步驟繁多，大量人力物力投入其中，成果頗豐卻也是代價極大，效率緩慢。這種滯后狀況阻礙教學資源的高效利用和共享，影響了教育公平和質量的提升。

數字技術應用聯動性差。數字技術整合利用效率低，并未貫穿教育全過程，教學、科研、管理等之間的聯動性差。高等教育是一個動態、連續的實踐過程，而大數據、智能算法等數字技術在高校中的應用多局限于某個單一環節或部門，未能實現全員、全程、全方位的聯動。例如教學中的教務管理、課程安排方面實現了數字化，而在實際教學過程中，教師與學生的互動、學習效果的實時反饋等方面仍缺乏數字技術的支持。此外，在科研方面的數據收集、分析和共享也缺乏能夠滿足需求的數字化平臺，導致科研進展受阻。

教學資源個性化與智能化不足。在高等教育資源數字化的進程中，盡管已有大量教學資源被數字化并存儲于各類平臺之上，但這些資源的個性化與智能化程度仍有待提升。高等教育處于教育的高級階段，更具專業性和針對性。在這一背景下，學生的學習也更加追求個性化、差異化和交互性。而當前，大多數教學資源仍以傳統的靜態形式存在，如電子教材、PPT課件等，這些資源雖然便于傳播與存儲，但在滿足學生個性化學習需求方面存在欠缺。

生成式人工智能賦能教學資源數字化建設

知識圖譜構建：教學資源系統化。通過對大量文獻、教材和教學案例的深度分析，以ChatGPT為代表的生成式人工智能對零散的教學資源按照其內在邏輯進行整合，搭建知識圖譜。這種方式推動了綜合性數字化教育平臺的建設，為教學資源的推薦和搜索提供了智能支持。配合大算法技術，根據學生的需求和興趣偏好，系統針對性推薦相關的教學資源和學習路徑，幫助學生高效獲取所需知識。同時，知識圖譜還可以實現跨學科的知識整合，助力培養具有綜合能力和創新精神的復合型人才。

場景打造：沉浸式教學場景重塑。依托大語言模型創建生成式教學場景，促進學習體驗智聯融通。新質生產力是創新起主導作用的先進生產力，技術革命性突破是“創新起主導作用”的集中體現。生成式人工智能根據教學內容和目標，智能化地構建出既符合實際又富有創意的教學情景和實驗場景，幫助學生更好地理解和掌握知識，助力新質人才的培養。從教學情景創設層面看，生成式人工智能充分考量學習內容與現實情境的契合度，根據教學內容打造虛擬場景，讓學生打破視角的局限進行學習。在實驗情景構建層面，生成式人工智能依據課程特性及學生多元需求精準模擬出前沿且多樣的實驗環境，構建虛擬實驗室。將一些課程中的實驗放置到虛擬實驗室中，學生在這一環境下嘗試不同的假設，驗證理論。這種方式大大減少了實驗成本，同時又提供了更多實驗的機會。

智能助學：個性化輔導和智能體陪伴。生成式人工智能像智慧女神為我們提供“對話式決策咨詢”。以ChatGPT為代表的大語言模型改變傳統的單向教學模式，為學生提供伴隨式的學習支持。生成式人工智能融合智能問答技術和語音合成技術，以設計智能體數字人的形式進行個性化答疑和解說。通過深度學習算法，智能體數字人不斷優化自身的教學策略以適應不同學生的學習風格和習慣，在豐富教學資源形式的同時又滿足了學生的互動需求。

未來可能存在的問題

信息繭房問題。以ChatGPT為代表的生成式人工智能依據深度學習算法賦能教學資源數字化，信息繭房現象也避不可免地發生。生成式人工智能在提供學習資源和推薦時可能會基于用戶的歷史學習行為和興趣偏好進行篩選，過度個性化導致學生陷入信息繭房，窄化學習視野，忽視其他更為廣泛和重要的知識領域。這種現象會限制學生的視野和思維方式，不利于培養學生的綜合素質和創新能力，與新質生產力的培養方向背道而馳。

技術依賴與內容創新問題。在教學資源數字化進程中，生成式人工智能與教師共同承擔教學資源建設任務，降低了教師的工作量，也容易使教師產生依賴心理，導致其獨立設計教學內容意愿降低，新的教學資源輸出量減少，進而影響整個教育生態。生成式人工智能所推薦的教學資源是根據用戶的需求從已有的資源庫中找出并推薦，而資源庫需要不斷補充完善，需要吸收新的內容，教育領域也需要與時俱進不段推陳出新的教學資源。

生成式人工智能以其強大的數據處理能力和文本生成能力在高等教育數字化轉型進程中煥發出勃勃生機，推動高等教育形態重塑。通過知識圖譜構建、沉浸式教學場景重塑以及個性化輔導和陪伴智能體的打造，生成式人工智能不僅提升了教學資源的整合效率，還極大地豐富了教學手段和學習體驗。

然而，也應警惕信息繭房和技術依賴等潛在問題，避免過度依賴生成式人工智能而導致教學內容的創新性和多樣性受限。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的持續拓展，生成式人工智能將在高等教育領域發揮更加重要的作用，推動教育事業的持續創新和高質量發展。