大模型驅(qū)動(dòng)的課程三維重構(gòu)：角色、生態(tài)與個(gè)性賦能

關(guān)鍵詞人工智能賦能；高等教育課程改革；機(jī)器學(xué)習(xí)概論；大語言模型

中圖分類號(hào)：G642

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.18.003

AbstractTherapid developmentof artificialinteligence technology provides apowerful wayforschol teaching reform. This study takesthe Introduction toMachine Learningcourseasapracticalcarier，andconstructsathree-dimensional teaching framework driven by large models through systematic reforms such as teacher-student role reconstruction， integrationofteachingecology，andempowermentoflearningpersonality.Teachingpracticehasshownthat theintroduction courseof machine learning empowered byartificial intellgencecaneffectivelyoptimizetheteaching processand improve teaching effectivenessfrom three aspects： knowledge source scalability，cross domain teachingcollaboration，and learing path generation， thereby helping to cultivate compound talents with innovative and practical skils.

KeywordsAI powering; reformation forcollege courses; Introduction to Machine Leaming; large language models

DeepSeek等新一代人工智能（AI）大模型正在對(duì)人類的生活產(chǎn)生深刻的影響。相比于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，AI大模型能夠處理更為龐大、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，并展現(xiàn)出卓越的學(xué)習(xí)能力和泛化性能，成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)，也必將對(duì)高等教育產(chǎn)生變革性影響。習(xí)近平總書記明確指出：“教育數(shù)字化是我國(guó)開辟教育發(fā)展新賽道和塑造教育發(fā)展新優(yōu)勢(shì)的重要突破口?！睉堰M(jìn)鵬部長(zhǎng)在2024世界數(shù)字教育大會(huì)上提出將實(shí)施人工智能賦能行動(dòng)，為學(xué)習(xí)型社會(huì)、智能教育和數(shù)字技術(shù)發(fā)展提供有效的行動(dòng)支撐[。因此，將AI大模型賦能大學(xué)課程改革，特別是計(jì)算機(jī)專業(yè)課程改革，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

1現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程面臨的問題

隨著通用人工智能時(shí)代的到來，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)受到了前所未有的關(guān)注。機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程主要講授機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、理論、算法及其應(yīng)用，旨在培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題的能力。然而，在實(shí)際教學(xué)過程中，課程仍面臨諸多挑戰(zhàn)[3]。

1.1課程內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)脫節(jié)

現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)課程理論性較強(qiáng)，從大量的理論知識(shí)和數(shù)學(xué)推導(dǎo)入手，學(xué)生需掌握線性代數(shù)、概率論等前置知識(shí)，部分學(xué)生對(duì)于授課內(nèi)容的理解較為困難。在課程內(nèi)容的設(shè)計(jì)上，對(duì)于實(shí)踐的重視程度不夠，使得學(xué)生難以將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于解決實(shí)際問題。

1.2學(xué)生參與度低

一方面，現(xiàn)有的授課體系中知識(shí)傳遞往往封閉且高度中心化，即僅有教師進(jìn)行知識(shí)輸出，知識(shí)的來源僅為課本，學(xué)生處于被動(dòng)接受知識(shí)的位置，導(dǎo)致學(xué)生的主觀能動(dòng)性未能被充分調(diào)動(dòng)。另一方面，現(xiàn)有課程缺乏有效的過程管理，學(xué)生僅在課堂上有限的時(shí)間參與課程學(xué)習(xí)，未能有效利用課前、課后的大量時(shí)間，導(dǎo)致學(xué)生對(duì)課程學(xué)習(xí)的參與程度不足，知識(shí)吸收程度有限。與此同時(shí)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中難以直接評(píng)估個(gè)人學(xué)習(xí)效果，在遇到困難時(shí)也無法及時(shí)獲得有效的反饋和指導(dǎo)，從而進(jìn)一步降低了學(xué)生的積極性。

1.3學(xué)生個(gè)體差異大

在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的差異上，部分學(xué)生已經(jīng)有相關(guān)的項(xiàng)目或科研經(jīng)歷，能夠較為輕松地理解課程內(nèi)容，但小部分編程能力較弱的學(xué)生和部分缺乏前置課程基礎(chǔ)的跨專業(yè)學(xué)生可能存在一定的困難。在學(xué)習(xí)目標(biāo)上，由于職業(yè)規(guī)劃的差異，學(xué)生對(duì)于理論學(xué)習(xí)與應(yīng)用實(shí)踐的偏好和側(cè)重各有不同。此外，學(xué)生的學(xué)習(xí)能力也存在一定差異。傳統(tǒng)課程中“一刀切\(zhòng)"的做法忽略了上述差異性，削弱了課程效果。

針對(duì)上述問題，結(jié)合生成式人工智能的突出優(yōu)勢(shì)開展機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程改革，旨在加深學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的理解，提升學(xué)生參與度，并結(jié)合學(xué)生個(gè)體差異進(jìn)行個(gè)性化教學(xué)，從而進(jìn)一步提升教學(xué)效果。

2人工智能賦能機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程改革的優(yōu)勢(shì)

近年來，人工智能技術(shù)的發(fā)展為高等教育帶來了突破性的改變，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到課程之中不僅是提升課程質(zhì)量的必然之舉，也是培養(yǎng)計(jì)算機(jī)專業(yè)拔尖人才的重要需求[4。作為人工智能研究的基礎(chǔ)課程之一，機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程在進(jìn)行AI賦能的課程改革方面具有以下優(yōu)勢(shì)。

2.1課程地位重要，學(xué)生重視程度高

本課程在計(jì)算機(jī)教育體系中具有承上啟下的作用。一方面，課程整合了學(xué)生在本科階段已學(xué)習(xí)的線性代數(shù)、算法設(shè)計(jì)等多門課程的知識(shí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)概論的學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠?qū)⒁褜W(xué)的知識(shí)進(jìn)行串聯(lián)，形成更為完整的知識(shí)體系。另一方面，作為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同的關(guān)注焦點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已成為計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生必備的技術(shù)，學(xué)習(xí)本課程可以為學(xué)生后續(xù)的研究生學(xué)習(xí)或職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.2課程覆蓋面廣，受益學(xué)生多

以哈工大（深圳）為例，作為方向必選課，每年有近三分之二的計(jì)算機(jī)學(xué)院本科生選修本課程。此外，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，各行各業(yè)對(duì)于理解機(jī)器學(xué)習(xí)原理及其應(yīng)用的人才需求也日益增長(zhǎng)，因此課程也將吸引一大批跨專業(yè)的學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)。因此，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程進(jìn)行人工智能賦能的教學(xué)改革將使一大批學(xué)生受益，并將對(duì)其產(chǎn)生長(zhǎng)期的影響。

2.3課程與AI賦能適配性強(qiáng)

選修該課程的學(xué)生在編程、數(shù)據(jù)處理和算法設(shè)計(jì)等方面已經(jīng)具備一定的基礎(chǔ)，因此，相比零基礎(chǔ)學(xué)生能更快速地適應(yīng)改革后的課程形式。課程任務(wù)中包含的概念理解、應(yīng)用、代碼實(shí)現(xiàn)等內(nèi)容正是生成式人工智能擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，使用大模型可以大大提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，從而為其未來開展人工智能相關(guān)領(lǐng)域的工作學(xué)習(xí)奠定有力的基礎(chǔ)。

3人工智能賦能機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程改革的思路

3.1去中心化的知識(shí)結(jié)構(gòu)

相比于傳統(tǒng)課堂中教師占主導(dǎo)、知識(shí)來源集中、學(xué)習(xí)路徑單一的教學(xué)方式，新技術(shù)的引入使課程以更為個(gè)性化的方式展開，使知識(shí)的來源和學(xué)習(xí)方式更加廣泛和多元：知識(shí)圖譜、推薦系統(tǒng)等技術(shù)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、知識(shí)掌握情況和學(xué)習(xí)風(fēng)格，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議和資源；人工智能的自然語言處理和對(duì)話系統(tǒng)等分支則可以為學(xué)生提供實(shí)時(shí)答疑反饋，及時(shí)解決學(xué)生學(xué)習(xí)中的疑惑，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的參與感和主動(dòng)性。

3.2線上線下結(jié)合的教學(xué)生態(tài)

人工智能技術(shù)可以為課程提供更為豐富線上學(xué)習(xí)資源，同時(shí)對(duì)重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行概括和強(qiáng)調(diào)，幫助學(xué)生更高效地掌握知識(shí)。此外，通過搭建相關(guān)平臺(tái)，學(xué)生可以在課前課后通過線上資源自主學(xué)習(xí)，教師可以利用AI工具分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，調(diào)整教學(xué)策略。

3.3倫理約束的風(fēng)險(xiǎn)防控

涉及學(xué)生數(shù)據(jù)的人工智能模型需要嚴(yán)格防范學(xué)生信息泄露和模型幻覺等問題，采用數(shù)據(jù)加密、匿名化處理等技術(shù)手段，確保學(xué)生的個(gè)人信息不被泄露或?yàn)E用。同時(shí)，由于教育行業(yè)的特殊性，課程所使用的大模型需要確保輸出知識(shí)的真實(shí)性和可靠性，避免對(duì)學(xué)生產(chǎn)生誤導(dǎo)。此外，教師應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生的批判性思考，培養(yǎng)其對(duì)AI生成內(nèi)容的辨別能力，預(yù)防其對(duì)AI工具的過分依賴。

4課程改革研究實(shí)踐

4.1角色重構(gòu)：人機(jī)協(xié)同的師生關(guān)系進(jìn)化

本項(xiàng)改革提出的多主體協(xié)同的知識(shí)獲取理念，旨在打破知識(shí)傳授的封閉性，將課堂由“教師主導(dǎo)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皫熒矂?chuàng)”。

針對(duì)知識(shí)來源局限的問題，課程平臺(tái)可設(shè)置師生合作建設(shè)的共享知識(shí)庫。教師可以上傳課件、知識(shí)圖譜等資源，學(xué)生可以上傳自己的案例、代碼等內(nèi)容，也可以對(duì)教師上傳的內(nèi)容進(jìn)行補(bǔ)充和完善。共享知識(shí)庫的構(gòu)建在大大豐富學(xué)生學(xué)習(xí)資料來源的同時(shí)，使學(xué)生完成從知識(shí)的被動(dòng)接收者到知識(shí)的分享者、傳播者乃至貢獻(xiàn)者的轉(zhuǎn)變，通過輸出進(jìn)一步提升對(duì)知識(shí)的理解。

值得注意的是，在已有大模型的基礎(chǔ)上，還可以利用上述共享知識(shí)庫、專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)和互聯(lián)網(wǎng)信息等課程領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)為大模型構(gòu)建知識(shí)庫，使其與課程的相關(guān)性更強(qiáng)。

4.2生態(tài)融合：虛實(shí)聯(lián)動(dòng)的學(xué)習(xí)場(chǎng)景構(gòu)建

現(xiàn)有基于認(rèn)知理論和建構(gòu)模型的研究表明，除了課堂參與之外，學(xué)生還需要在課前、課后分別完成相應(yīng)的學(xué)習(xí)目標(biāo)，方能最大限度地掌握教師所講授的知識(shí)[89]?；诖竽Ｐ偷恼n程平臺(tái)可以有效突破傳統(tǒng)課堂的時(shí)空限制，將數(shù)字資源與物理課堂融合形成閉環(huán)的教學(xué)生態(tài)，提升學(xué)生參與度。

具體而言，在課前，學(xué)生需要預(yù)先在課程平臺(tái)上結(jié)合教師上傳的材料了解章節(jié)的學(xué)習(xí)內(nèi)容。相比于課程中學(xué)生難以理解的抽象敘述和數(shù)學(xué)公式，改革后課程的引入部分使用更為平實(shí)的語言和日常生活中的實(shí)際案例對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹和類比，使學(xué)生在上課之前就能建立對(duì)概念的感性認(rèn)識(shí)，利用“先驗(yàn)知識(shí)\"輔助對(duì)后續(xù)課程內(nèi)容的理解。在課堂中，教師可以結(jié)合大模型的生成和檢索能力進(jìn)行可視化展示和案例教學(xué)，進(jìn)一步加深學(xué)生的理解。在課后，則主要安排面向現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景且相對(duì)更為開放的課后實(shí)踐作業(yè)進(jìn)行總結(jié)鞏固，從而培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問題的能力。

4.3個(gè)性賦能：數(shù)據(jù)支持的學(xué)習(xí)路徑生成

知識(shí)溯源與知識(shí)推薦等人工智能輔助教學(xué)技術(shù)可以在教學(xué)大綱的框架內(nèi)，針對(duì)個(gè)體差異進(jìn)行學(xué)習(xí)內(nèi)容的動(dòng)態(tài)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容個(gè)性化。

知識(shí)溯源技術(shù)可以對(duì)學(xué)生掌握不牢的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行挖掘。對(duì)于學(xué)生容易出錯(cuò)的練習(xí)題，該技術(shù)可以對(duì)其錯(cuò)題進(jìn)行類別劃分，并根據(jù)教師提供的知識(shí)圖譜進(jìn)行溯源，找到錯(cuò)題的共性前置知識(shí)點(diǎn)，從而幫助學(xué)生鞏固薄弱知識(shí)點(diǎn)。知識(shí)推薦技術(shù)基于學(xué)生的作業(yè)完成情況、與“AI助教”的對(duì)話內(nèi)容等個(gè)性化信息，可以對(duì)學(xué)生可能感興趣的領(lǐng)域和可能有需要的知識(shí)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，從而針對(duì)學(xué)生學(xué)情推薦課本以外的知識(shí)。此外，教師在平臺(tái)上可查看學(xué)生的作業(yè)完成情況，從而關(guān)注到基礎(chǔ)薄弱、學(xué)習(xí)進(jìn)度較慢的學(xué)生，并針對(duì)性地進(jìn)行幫助，實(shí)現(xiàn)對(duì)掉隊(duì)學(xué)生的“早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)防”。

5結(jié)語

人工智能大模型的引入能夠提升機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程的整體教學(xué)效果。通過構(gòu)建人工智能輔助教學(xué)平臺(tái)，并對(duì)大模型的生成、檢索、推薦等能力進(jìn)行充分挖掘利用，課程改革后的機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程具有涉及的知識(shí)面更廣、學(xué)生獲取反饋更及時(shí)、個(gè)性化程度更高等優(yōu)勢(shì)。在未來，本文提出的教學(xué)改革模式及其相關(guān)的輔助教學(xué)平臺(tái)有望被拓展到其他課程，從而與現(xiàn)有課程進(jìn)一步形成合力，助力人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展，為培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域的拔尖創(chuàng)新人才提供支持。

*通信作者：魏宇虹

★基金項(xiàng)目：廣東省高等教育學(xué)會(huì)“十四五”規(guī)劃2024年度高等教育研究課題“人工智能大模型賦能的開放式全過程個(gè)性化機(jī)器學(xué)習(xí)概論課程改革研究”（24GYB214）；2023年度哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳校區(qū)思政課程和課程思政專項(xiàng)課題（課程改革研究）（HITSZIP23001）。

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