AIGC在高職Linux操作系統課程思政設計中的應用探索

摘要：文章探討了AIGC技術在高職Linux操作系統課程思政設計中的應用。文章介紹了課程思政的重要性及AIGC技術的發(fā)展背景，詳細闡述了AIGC輔助課程思政設計的優(yōu)點，從快速提供豐富的教學資源、推動學習方法的改革創(chuàng)新、優(yōu)化課程思政評價方式等幾方面進行了論述。然后以Linux操作系統課程為例，展示了如何利用AIGC技術提高課程思政設計和優(yōu)化的效率。最后，文章討論了AIGC技術在應用過程中可能帶來的數據安全、內容偏見等風險與挑戰(zhàn)。

關鍵詞：人工智能生成內容（AIGC） ；課程思政；Linux操作系統；個性化學習

中圖分類號：G642" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）08-0140-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在新時代背景下，高等教育肩負著培養(yǎng)德才兼?zhèn)洹⑷姘l(fā)展的社會主義建設者和接班人的重任[1]。高等職業(yè)教育作為我國高等教育體系的重要組成部分，其人才培養(yǎng)質量直接關系到國家經濟社會的發(fā)展與進步。而課程思政作為一種新型的教學理念與實踐模式，旨在將思想政治教育融入各類專業(yè)課程之中，實現知識傳授與價值引領的有機統一[2]。課程思政的目標與高職教育的要求高度契合，推行課程思政的實踐對于實現高職教育的高質量發(fā)展以及提升學生的思想政治素養(yǎng)具有重要意義。

2021年，中央出臺的《關于新時代加強和改進思想政治工作的意見》，提出推動思想政治工作與信息技術深度融合[3]。如何將新興技術與課程思政教學相結合，以促進學生綜合素質的提升，成為一個值得深入探討的話題。隨著信息技術的發(fā)展，人工智能生成內容（Artificial Intelligence Generated Content，以下簡稱“AIGC”） 技術開始廣泛應用。AIGC是一種運用深度學習技術的先進模型，它具備模擬人類創(chuàng)造性思維的獨特能力，能夠生成邏輯清晰、連貫性強的語言文本、圖像和音頻等內容，不僅能夠處理輸入數據，更能自主創(chuàng)造全新內容，展現出前所未有的創(chuàng)新能力[4]。因此，將AIGC技術與課程思政設計進行有效結合，成為提升教育實踐質量的重要研究方向。

Linux操作系統，以其開源、自由、穩(wěn)定的特性，在全球范圍內得到了廣泛的應用和認可。作為高職教育的重要組成部分，計算機專業(yè)課程不僅要傳授學生專業(yè)知識和技能，更要注重培養(yǎng)學生的思想政治素養(yǎng)，實現知識傳授與價值引領的有機結合[5]。因此，在Linux操作系統課程中融入思政元素，對于提升學生的綜合素質、培養(yǎng)德才兼?zhèn)涞募夹g人才具有重要意義。通過基于大數據分析的智能生成，AIGC能夠為Linux操作系統課程思政內容的設計提供豐富的資源與素材，能夠針對不同學歷層級的學生提供定制化的內容生成，本文將以Linux操作系統課程為例，探索AIGC如何輔助課程思政的設計。

1 AIGC輔助課程思政設計的優(yōu)點

1.1 快速提供豐富的教學資源

盡管教師在授課方法上存在多樣性，但在課程思政教學設計過程中，幾乎不可避免地需要依賴于教材以外的教學資源。AIGC的出現顯著提升了教學資源的獲取速度和質量。傳統的教學資源開發(fā)通常需要投入大量的時間和人力，教師在選擇課程思政素材時常面臨困難，需耗費大量時間進行搜索與準備。然而，AIGC利用自然語言處理和機器學習技術，能夠迅速生成大量高質量的課程思政教學資源。這些資源不僅包括傳統的文本材料，還涵蓋了圖片、視頻和音頻等多媒體內容，從而極大地豐富了教學手段和形式。

AIGC的應用不僅顯著減輕了教師的工作負擔，還確保了教學資源的多樣性和及時更新。此外，AIGC還能夠根據不同學科和年級的需求，生成相應的教學材料，確保每位學生都能獲得適合其學習需求的資源。這種快速生成教學資源的能力，不僅提高了教學效率，還為教育公平提供了有力支持。

1.2 推動學習方法的改革創(chuàng)新

傳統的教學模式歷來側重教師的主導地位，學生在此過程中多處于被動接受知識的狀態(tài)，個性化和互動性顯得相對不足。通過智能化的內容生成與分析，AIGC為個性化學習開辟了新路徑。AIGC能夠精準捕捉學生的學習進度與興趣所在，進而智能推薦貼合個人需求的學習資源與策略，顯著增強了學習效率與成效。例如，有的學生更偏向于思政理論知識的學習，有的學生偏向于了解更多思政案例。AIGC會根據不同的提問內容和提問方式產生不同的響應，實現個性化學習。

此外，AIGC還具備模擬多元教學場景的能力，為教師提供了廣闊的實驗平臺，鼓勵其探索并實施創(chuàng)新的教學方法，如翻轉課堂、混合式教學等。此類基于數據驅動的教學模式變革，不僅優(yōu)化了教學效果，更重要的是，它成功激發(fā)了學生的學習興趣與自主性，成為推動學習方法改革創(chuàng)新的重要驅動力。

1.3 優(yōu)化課程思政評價方式

在評估課程思政教育成效的過程中，傳統的評價方式常受限于教師的主觀視角，易受到個人偏見與情感波動的干擾。AIGC依托于大數據分析與機器學習算法的強大能力，實現了對學生表現更為客觀、公正的評估體系。AIGC系統能夠深度挖掘學生在課堂討論、作業(yè)完成及考試成績等方面的多維度數據，進而整合生成一份全面、詳盡的評價報告，有效削弱了人為因素在評價過程中的潛在影響。相較于傳統方式，AIGC能夠在極短時間內完成數據的快速收集、精準分析及報告的自動生成，為教育工作者提供了強有力的支持。值得一提的是，AIGC融入了自然語言處理技術，這一技術使得系統能夠深入分析學生的文字表達內容，解析學生在思政教育后的思想變化情況，為全面、深入地了解學生提供了新的視角與工具。

1.4 縮短教師教學能力之間的差異

新手教師和資深教師的能力和經驗存在顯著差異。新手教師由于授課時間較短，課程資源累積不夠，在授課效果上往往不及經驗豐富的資深教師。為解決此問題，AIGC技術的引入為教師提供了智能化的教學輔助工具，旨在提升教學能力并增強教學效率。AIGC能夠向教師提供權威的教學指導和豐富的資源支持，助力其策劃并開展高效的教學活動。具體在課程思政設計方面，AIGC通過教師給出的教學需求數據，能夠精準生成思政元素，思政案例，思政融入路徑等，并據此提出具有針對性的教學策略，以支持教師持續(xù)精進教學水平。這種智能化的輔助方式，不僅有助于提升整體教學質量，還對促進教育資源的均衡分配、縮小教師教學能力差異具有重要意義，是推動教育公平與發(fā)展的重要力量。

2 利用AIGC輔助Linux操作系統課程思政設計

2.1 選擇AIGC模型

隨著AI技術的不斷發(fā)展，國內涌現了一大批生成式大型語言模型，自2018年以來，百度、阿里、科大訊飛等公司和研究機構相繼發(fā)布了包括文心一言、通義千問、訊飛星火等大語言模型，隨后幾年里，大語言模型呈現爆發(fā)式的增長。這些模型通過使用自然語言與系統交互，實現了包括問答、分類、摘要、翻譯、聊天等從理解到生成的各種任務，展現出了強大的對世界知識掌握和對語言的理解能力。

在使用AIGC進行輔助設計之前，需要對所使用的模型進行選擇。針對目前市面上眾多大模型，可以參考SuperCLUE（中文通用大模型綜合性測評基準，以下簡稱SuperCLUE） 的測評來進行選擇。SuperCLUE是一個由中國科學院自動化研究所和清華大學聯合發(fā)布的中文語言理解評估基準，它主要要回答的問題是：在當前通用大模型大力發(fā)展的情況下，中文大模型的效果情況[6]。2024年8月對大模型進行的評測榜單截取如圖1所示。

從圖中可以看到截至2024年8月，國內大模型在中文長文本、生成與創(chuàng)作、語言理解等語言文字方面處理能力排名屬于第一梯隊的有騰訊、OPPO、深度求索、商湯和阿里巴巴的大模型。本文將采用騰訊公司的混元大模型進行輔助設計。

2.2 針對授課對象進行調研

思政內容的設計應充分考慮學生的需求，以避免出現“一個PPT用多年”的現象。思政內容必須保持持續(xù)更新與優(yōu)化，已失去時代意義的案例不應繼續(xù)納入課程內容。思政案例應緊密圍繞時代發(fā)展的趨勢，反映新時代的思想、新的內涵與要求[7]。在這一背景下，AIGC的快速學習與內容生成能力能夠顯著支持思政內容的更新與優(yōu)化，從而更好地適應學生的需求和時代的變化。

本文對2023級健康大數據管理與服務專業(yè)1班的40余名學生進行了關于課程思政內容的調研。調研結果顯示，90%的學生認為課程思政對其個人發(fā)展具有重要意義，并愿意借鑒教師的人生經歷，以此影響自身的世界觀、人生觀和價值觀。學生們尤其希望通過引用文獻和實際案例的方式引入思政內容，其中民族自豪感、愛國主義及其時代要求以及中華傳統文化被認為是最為重要的三項內容。基于調研結果，在后續(xù)設計思政元素和案例時，可以利用AIGC進行針對性的內容設計，以更好地滿足學生的需求。

2.3 根據授課內容進行整體設計和優(yōu)化

首先，需要從課程的整體內容出發(fā)對整體的思政元素、思政案例以及思政融入方式進行概要設計，這里以Linux操作系統課程內容為例，讓AIGC給出相應的設計，課程內容概要如表1所示。

在開展AIGC對話之前，應將其置于真實場景中，以確保設計效果更符合預期。背景信息的詳細程度與所生成內容的質量密切相關。例如，在進行Linux操作系統課程的思政設計時，應將所處的背景、課程項目內容以及從調研結果中獲得的需求融入對話內容中。這種方法將有助于AIGC更準確地理解上下文，從而生成更具針對性和實用性的設計方案。對話內容如圖2所示。

根據提問內容，AIGC進行了相應的內容生成。鑒于生成內容的數量較為龐大，經過簡化處理后，相關內容如表2所示。

在對整體內容進行概要設計后，可以觀察到生成的內容呈現出模板化的特征。除了第一個項目提供了具體案例外，其他項目均采用了虛擬案例。為提高內容的實用性，后續(xù)需要AIGC進一步提供真實案例。以項目二為例，本文將展示AIGC生成真實案例的情況，如圖3所示。

2.4 為思政內容設計引入方式

在完成相應的思政元素和思政案例的設計之后，需要深入探討思政內容的有效融入問題。課程思政的融入應當實現“鹽溶于水”的效果，即在教學過程中自然地、適度地融合思政內容，以增強其內在的關聯性和適用性[9]。因此，融入方式的選擇顯得尤為重要。以下是幾種在授課過程中較為有效的融入方式。

1） 對比式。在實踐類課程中，學生通常需要完成特定的操作，這些操作的完成質量可能存在顯著差異。為有效引導學生理解質量差異所帶來的影響，我們可以采用對比式教學法。例如，在網線制作或Linux腳本編寫等實踐課程中，通過對優(yōu)劣案例的比較，幫助學生深刻體會到質量差異所引發(fā)的效果差異，從而引入工匠精神和質量意識等思政內容。然而，在實施這一教學策略時，應避免使用學生自身的作品進行對比，以防對學生的自尊心造成負面影響。

2） 案例融入式。在編程類課程的教學中，可以在編程任務之前引入案例背景，以促進思政內容的融入。例如，在Linux腳本編程中進行switch分支編程的教學時，可以結合垃圾分類的案例。通過使用switch分支結構對不同類型的垃圾進行分類，不僅能夠鍛煉學生的邏輯編程能力，還能提升他們對環(huán)境保護的意識，增強其參與垃圾分類活動的積極性。這一教學策略強調了每位公民在環(huán)境保護中的責任，倡導通過正確的垃圾分類行為來減輕環(huán)境負擔，從而為社會的可持續(xù)發(fā)展作出貢獻。

3） 案例引用式。在理論類課程的教學中，可以通過與授課內容相關的案例引用來有效引入思政教育。例如，在講解Linux操作系統的發(fā)展歷程時，可以引用其創(chuàng)始人Linus Torvalds一生致力于技術創(chuàng)新的實例。通過這一案例，教師能夠向學生傳達工匠精神、堅持不懈的奮斗精神，以及Linux所體現的開放、協作與共享的理念。案例引入的過程應避免生搬硬套，教師應注重從實際案例中進行選擇，或引用自身親身經歷的案例，以增強說服力和教學效果。

3 AIGC的應用帶來的風險和挑戰(zhàn)

3.1 數據安全隱患

AIGC在處理過程中涉及大量個人和敏感數據，一旦數據被非法獲取或泄露，可能導致嚴重的隱私侵犯和信息安全問題，同時AIGC在訓練和應用過程中可能會收集用戶的個人信息，如聊天內容、搜索歷史等，這些信息的泄露會給用戶帶來隱私泄露的風險。

3.2 歧視或偏見風險

AIGC所使用的訓練數據源自現實世界，然而，現實世界中的數據并不完美，往往蘊含著各種偏見和歧視[10]。通過這些數據進行訓練的AIGC生成的內容可能受到訓練數據中固有偏見的影響，從而導致輸出結果中出現歧視性或偏見的表現。因此，在使用AIGC生成的內容時，必須進行仔細的鑒別與評估，避免盲目采納。

3.3 版權問題和案例真實性

AIGC所生成的作品可能會侵犯他人的著作權，尤其是在使用未經授權的數據進行訓練的情況下，生成的作品可能會造成版權問題[11]。此外，AIGC生成的案例并不一定都具備真實性，系統可能會自主生成被視為“真實”的案例。因此，在使用這些生成內容之前，必須對其真實性進行充分的核實。

3.4 作弊和抄襲問題

隨著AIGC技術的廣泛應用，越來越多的用戶開始依賴于AIGC工具，這種依賴可能導致個體在思維和創(chuàng)造能力上的下降。例如，學生在完成作業(yè)或考試時，可能會冒險利用AIGC進行抄襲和作弊。因此，在使用AIGC時，用戶應保持正確的心態(tài)，始終將其視為輔助工具，而非替代人類的思考與創(chuàng)作過程。

4 結束語

AIGC技術在高職課程思政設計中展現出顯著的潛力和重要價值。該技術不僅能夠迅速整合并呈現多樣化的教學資源，還推動了教學方法的深刻變革與創(chuàng)新，顯著縮小了教師之間的教學能力差距，為高職教育的課程思政設計注入了強勁動力。然而，在推廣與應用AIGC技術的過程中，必須清晰地認識到其所伴隨的風險與挑戰(zhàn)。因此，在運用AIGC技術開展課程思政設計時，必須深入理解并正視這些風險與挑戰(zhàn)，同時積極采取切實有效的措施進行預防與應對。展望未來，隨著AIGC技術的不斷發(fā)展和完善，這一技術將在高等教育領域發(fā)揮更大的作用。

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【通聯編輯：王 力】