生成式人工智能在建筑工程技術教育教學場景的機遇與挑戰分析

【關鍵詞】生成式人工智能；建筑工程技術；教學場景；機遇；挑戰

引言

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence），是指基于算法、模型、規則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內容的技術[1]。生成式人工智能可依據開放式人工智能框架對海量開放式數據庫進行學習推理，面對知識問答不僅能生成流暢的問答語言，還能夠根據給定的上下文進行理解和推斷，從而與人類進行高效的知識交互[2]。2022年以來，生成式人工智能模型不斷涌現，生成內容模態多樣，引起社會廣泛的關注和討論。生成式人工智能的應用一經發布迅速在全世界范圍內掀起一輪人工智能的浪潮，在諸多行業中引起爆炸性的反應[3]。ChatGPT是目前生成式人工智能領域的代表之一，ChatGPT則是以GPT（Generative PretrainingTransformer）為基礎并進行了優化的聊天機器人模型，目前已發展至GPT-5（第五代GPT模型），除了文本、圖片等傳統語料資源，據稱GPT-5已經學習完人類網絡中的所有視頻（約2000PB容量規模），并可以根據需求檢索到任意視頻的、任意時刻的視頻內容、知識、聲光信息等。國內人工智能領軍企業也發布了多款生成式人工智能的框架與服務，如百度“文心一言”、華為“盤古”、商湯科技“商量”、阿里“通義千問”等諸多開放式人工智能大模型[4-5]。

得益于強大的學習與推理能力，人工智能在促進自然語言處理、人機交互、知識服務、協作創新等領域的應用方面，具有強大的推動作用。在高等職業教育領域，生成式人工智能可極大的促進學生和教師之間交流、提升教育多元化場景的知識交互服務效率，使教學方式、教學管理、課程設置、學習方式等多元化教學場景產生極大的改變，例如在線輔導、測評系統、學習助手等功能，但同時也帶來了一些挑戰和問題[6]。

一、建筑工程技術專業特點及面臨的挑戰

建筑工程技術專業是集設計、施工與工程管理為一體的具有很強實踐性的工程學科，旨在培養建筑工程技術領域相關的各種高級技術與管理人才。建筑工程技術專業實踐性較強。學生在校期間將接受大量的實踐教學，包括實地勘察、設計實踐、施工實習等。通過實踐訓練，學生能夠更好地理解和應用所學的理論知識，提高解決實際問題的能力。建筑工程技術專業涉及多個學科，如建筑設計、結構設計、施工技術、巖土工程、材料科學等。學生需要全面了解建筑工程領域的相關知識，并具備跨學科的綜合能力。

目前，建筑工程技術專業教育面臨以下四個方面的挑戰：一是技術更新換代，科技的快速發展促進了施工工藝、工具的不斷更新換代，市場對專業人才的需求也在不斷發生變化。二是實踐教學的復雜性，建筑工程技術專業需要與實際工程項目結合，使學生能夠接觸和解決真實的建筑工程問題。學校要與企業建立緊密的合作關系，提供學生實習和參與工程項目的機會，以培養學生的實踐能力和職業素養。三是師資隊伍培養。學校應加強師資隊伍建設，提高教師的專業素養和教學水平。同時，加強質量評估和監控，及時調整教學計劃和教學方法。四是持續學習能力，建筑工程技術領域的知識和技術在不斷發展，教師及學生需要具備持續學習的能力，以適應行業的變化和發展。注重培養教師及學生的自主學習和終身學習能力，以及適應未來行業發展的能力。

二、生成式人工智能在建筑工程技術教育中的機遇

生成式人工智能是指通過學習大量數據的模式和特征，以及深度神經網絡等技術手段，使計算機能夠生成具有創造性和獨特性的內容[7]。目前生成式人工智能在文本生成、圖像生成轉換、圖像修復、音頻模擬、藝術創作等方面取得了重要進展[8-9]。這也為生成式人工智能在建筑工程技術專業教育教學中應用提供了機遇，主要體現在以下三個方面：

（一）提供豐富的設計創意和解決方案

在設計過程中，生成式人工智能可以通過學習大量的建筑設計規范及數據，生成多種設計方案。通過對設計空間的探索和優化算法的應用，生成具有創意和多樣性的設計方案。這為教師及學生提供了更多的設計靈感和創造性思維的啟發。生成式人工智能可以優化設計參數，針對不同的設計參數和約束條件，進行快速的優化和搜索[10]。學生可以通過調整設計參數，如建筑形狀、材料性能、能源效率等，觀察和評估不同參數對設計方案的影響。除此之外，生成式人工智能可以通過多樣化的輸入和輸出，激發學生的創新思維，并進行跨領域知識的整合，提供豐富的設計創意和解決方案。

（二）增強學生參與度和互動性

生成式人工智能可以提供虛擬仿真環境，讓學生參與到虛擬的建筑項目中。學生可以通過虛擬現實（VR）或增強現實（AR）技術，親身體驗建筑設計、施工和管理的過程。這種沉浸式的體驗可以增強學生的參與感，激發學生學習動力。生成式人工智能還可以根據學生的學習情況和需求，提供個性化的學習內容和反饋。

（三）個性化學習體驗和適應性教學

成式人工智能可以根據學生的學習情況和能力水平，自動調整學習路徑和內容。通過分析學生的學習數據和表現，了解學生的強項和薄弱點，根據學生的喜好和學習風格，推薦適合他們的學習資料，并相應地調整學習任務和教學材料。生成式人工智能可以作為學生的個性化輔助解答和支持工具。學生可以向智能系統提出問題，尋求解答和幫助。并且可以與智能系統的互動，自主探索建筑工程技術的知識和應用。根據學生提出的問題，生成式人工智能可以提供學習任務、挑戰和問題，鼓勵學生主動學習和獨立思考。這樣的自主學習和探索環境可以激發學生的學習興趣和創造力。

三、生成式人工智能在建筑技術工程教育中的挑戰

在建筑工程技術專業教育教學中，生成式人工智能在虛擬仿真與實踐、個性化學習與輔助教學、智能輔助設計與優化、數據分析與決策支持以及跨時空協同與合作等方面為教育教學提供便利，但也面臨著一些挑戰，主要體現在三個方面：

（一）數據隱私和倫理問題

在生成式人工智能的應用中，數據隱私和倫理問題是一個重要的考慮因素。生成式人工智能需要大量的數據進行訓練和學習，這可能涉及收集和存儲學生的個人信息、學習成績、學習偏好等敏感信息，確保數據的安全性、保密性和合法性是一個重要挑戰，需要遵守相關的隱私法規和政策，采取有效的數據保護措施。如何保護學生的個人信息和隱私，如何確保生成的內容和模型沒有歧視性或誤導性等，這些問題需要得到充分的關注和解決，以確保生成式人工智能在建筑工程技術教育中的應用是安全、可靠和負責任的。

（二）數據質量和可靠性

生成式人工智能的性能和效果取決于所使用的訓練數據的質量和可靠性。在建筑工程技術領域，獲取準確、全面的數據也是一項挑戰，特別是對于新興的、復雜的問題和情景。此外，建立高質量的生成模型也需要大量的訓練數據和復雜的算法，這可能受限于數據獲取和計算資源的限制。需要開發適用于建筑領域的數據集、算法和工具，以及建立較為精確和可靠的模型。同時，該模型應該易于操作和使用，能夠與現有的教學環境和工具進行無縫集成。

（三）教師角色和教學方法的變化

生成式人工智能的應用需要教師具備相關的技能和知識，包括理解人工智能技術的原理和應用、掌握生成式人工智能工具的使用方法等。因此，教師應積極參加關于生成式人工智能的培訓，不斷提高教學能力。生成式人工智能的應用可能會改變教師的角色和責任。教師可能需要更多地擔任指導者和引導者的角色，引導學生使用生成式人工智能技術進行學習和探索，提供反饋和指導。生成式人工智能的應用可以提供個性化的學習體驗，根據學生的需求和能力進行定制化的教學。而教師則需要了解學生的學習需求和能力水平，靈活調整教學策略和資源，以支持個性化學習。

四、生成式人工智能在建筑技術教育中的未來發展趨勢

在建筑工程技術教育教學中，生成式人工智能有著廣闊的未來發展趨勢。以下是一些可能的發展方向：

（一）全壽命周期模擬

生成式人工智能可以幫助建筑項目規劃和模擬，以優化項目的布局、設計和資源分配。通過模擬建筑項目，可以評估不同設計和規劃方案的效果，包括施工進度、成本、資源利用率等。生成式人工智能可以使用歷史項目數據和建模技術，預測項目的進展和風險，并提供決策支持。分析和優化建筑能耗，以提高建筑的能源效率和可持續性。通過收集和分析建筑的能耗數據、環境條件和使用模式，生成式人工智能可以預測建筑的能源需求，并提供優化建議。通過建模和仿真技術，預測施工過程中的問題和沖突，并提供優化方案，如施工順序調整、資源分配優化、施工路徑規劃等。通過分析建筑的傳感器數據、維護記錄和歷史數據，生成式人工智能可以預測設備故障和維護需求，并提供優化的維護計劃和資源分配。

（二）數據驅動的決策支持

生成式人工智能可以結合大數據和數據分析技術，為建筑技術教育提供更好的數據決策支持。未來的發展趨勢可能包括使用生成式人工智能技術分析和挖掘建筑行業的大數據，幫助教師和學生做出基于數據的決策，并預測和優化建筑項目的結果。通過分析建筑項目的風險和不確定性，制定相應的決策和應對策略。通過這種方式，學生可以學習如何分析和管理建筑項目中的風險，并做出合理的決策。

（三）智能輔助設計工具

生成式人工智能可以成為建筑設計工具的智能輔助。

未來的發展趨勢可能包括使用生成式人工智能技術幫助設計師生成和優化建筑設計方案，提供創新和可持續性的建議，并考慮多個因素如功能、美學、能源效率等。通過分析能源數據，評估建筑能源系統的效率，并提供改進建議，如采用可再生能源、優化設備設置和使用等。通過模擬建筑施工過程，優化施工計劃和資源分配。

生成式人工智能在建筑技術教育中的未來發展趨勢將朝著更加智能化、自適應化和數據驅動的方向發展。這將為學生提供更好的學習體驗和實踐機會，并為教師提供更多的教學工具和資源，以推動建筑技術教育的創新和發展。

小結

生成式人工智能在各個領域的應用日趨廣泛。本文總結了建筑工程技術專業的特點，分析了建筑工程技術專業教育教學中面臨的技術更新換代、實踐教學的復雜性，師資隊伍培養及持續學習能力四個方面的挑戰。分析生成式人工智能在建筑工程技術專業教育教學中應用的機遇和挑戰。生成式人工智能的發展為建筑工程技術專業教育教學了新的機遇，包括提供豐富的設計創意和解決方案，增強學生學習過程中的參與度和互動性，提供個性化學習體驗和適應性教學等方面。在應用生成式人工智能的同時，也要注意數據隱私和倫理問題、數據質量和可靠性以及教師角色和教學方法的改變帶來的挑戰。生成式人工智能在建筑全壽命周期模擬，數據驅動決策支持及智能輔助設計方面發展前景良好，教師要持續學習，提高自己的教育教學水平。