生成式人工智能應用于高校教育教學的探索

摘要：近年來，生成式人工智能技術飛速發展，對其應用的廣度與深度也不斷加強。文章采用問卷調查方法對財會審專業學生應用生成式人工智能的現狀進行了全面調查。結果顯示，財會審專業學生對生成式人工智能具有積極包容的態度，但應用程度和受益程度均不高。針對調查結果從學校、教師和學生三個層面對生成式人工智能在高校教育教學中的應用提出對策建議。

關鍵詞：生成式人工智能；高校教育教學；財會審專業；調查研究

一、研究背景

2022年11月，OpenAI公司的ChatGPT正式上線，在全球范圍內掀起了一場生成式人工智能的浪潮。國內外各大科技巨頭，例如，谷歌、Meta、百度、阿里等也相繼發布了自己的大模型。生成式人工智能是一種基于深度學習技術的人工智能分支，旨在通過大規模的數據訓練學習生成原創內容。隨著生成式人工智能浪潮的到來，人工智能不再像科幻電影中那樣遙不可及，而是走進了每一個普通人的日常生活、學習和工作中。

自生成式人工智能進入大眾視野以來，短短兩年左右的時間，已經從最早的文本生成，逐漸進化到更為復雜的圖像、音頻和視頻生成，并且應用領域也從通用領域向金融、教育、醫療等專業垂直領域拓展。為了促進生成式人工智能的健康發展和規范應用，國家互聯網信息辦公室聯合其他六部委于2023年7月發布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，鼓勵生成式人工智能技術在各行各業的創新應用，同時也要求提供者履行網絡信息安全義務。該《暫行辦法》是全球首部針對生成式人工智能的法規，體現了我國重視對生成式人工智能發展與安全的平衡。

雖然大模型在不斷地迭代與進化，但是目前生成式人工智能還未能像互聯網那樣在本質上改變人們的生產和生活方式。生成式人工智能是否僅是科技公司的一頭熱？人們對其應用究竟達到了什么程度？已有研究通過問卷調查分析了大學生生成式人工智能的使用現狀及影響因素。本研究聚焦于財會審專業的學生，并從多重視角調查其對生成式人工智能的了解情況、應用現狀與未來預期，并收集其對生成式人工智能的應用建議，以期回應上述問題，并為進一步推動生成式人工智能在高校教育教學中的應用提供對策建議。

二、研究方法

（一）研究對象

本研究選取財會審專業在校大學生作為研究對象。社會不同群體對新事物、新技術的接受程度存在一定差異，財會審專業在校大學生作為正在接受高等教育的群體，具有一定的獨立自主性，且對新事物、新技術的接受、理解及應用能力相對較強，生成式人工智能這一新技術在該群體中能夠被廣泛接受。同時，生成式人工智能技術也能夠相對較好地融入學生的日常生活和工作場景中，例如學習、科研、求職和創業等。

（二）問卷設計

本研究設計了包含基本信息、了解情況、應用現狀、未來預期和使用建議五個方面共32個問題的調查問卷。問卷結構及主要內容如下：一是基本信息。包含對學生性別、年級、戶籍等基本信息的調查，以及對其項目和活動參與情況的調查，共8個問題。二是了解情況。包含對學生了解生成式人工智能的渠道、對生成式人工智能的關注程度和課程需求的調查，共4個問題。三是應用現狀。包含對學生使用生成式人工智能的頻率、使用生成式人工智能的類型及具體工具、應用生成式人工智能的場景及具體任務類型的調查，以及對生成式人工智能應用的滿意程度和自身能力提升的幫助程度的調查，共13個問題。四是未來預期。包含對學生預期生成式人工智能對其未來生活、工作的影響方向和影響程度的調查，共6個問題。五是使用建議。收集學生對應用生成式人工智能的建議，共1個問題。

（三）數據收集

本研究通過在線問卷平臺問卷星發放并收集調查問卷，問卷回收時間為2024年10月10日至10月31日，共回收在線問卷415份。刪除前后回答存在矛盾的問卷，本研究最終收回319份有效問卷，有效率為77%。被調查對象的基本信息顯示，女生占比居高，為84.33%，男生占比15.67%，符合財會審專業學生的性別比例分布；年級分布顯示，大學高年級（大三和大四）占比為53.29%，大學低年級（大一和大二）占比為46.71%；戶籍分布顯示，農村戶口學生占比66.46%，城市戶口學生占比33.54%；93.1%的被調查對象接觸互聯網的時間超過3年，說明被調查對象在整體上較為熟悉互聯網。通過對學生校內外實習實踐情況的調查發現，參與過科研及競賽項目的學生占比不高（24.14%），而參與過社團及學生組織的學生占比（80.56%）和參與過實習及社會實踐的學生占比（74.92%）均較高。

三、研究結果

（一）學生對生成式人工智能的了解情況

1. 了解渠道

網絡媒體是學生了解生成式人工智能的主要渠道，占比高達94.04%，其次是學校老師和同學朋友，占比分別為58.93%和50.78%，而被調查對象中從未了解過生成式人工智能的占比僅為1.57%。調查結果顯示，財會審專業學生對新事物的了解和接納程度普遍較高，超過98%的被調查對象了解過生成式人工智能。

2. 關注程度

雖然絕大多數學生了解過生成式人工智能，但對其關注程度卻一般。49.85%的被調查對象非常關注生成式人工智能，47.02%的被調查對象關注程度一般，3.13%的被調查對象不關注生成式人工智能。對生成式人工智能的關注程度會因專業的不同而不同，調查結果顯示，五成左右的財會審專業學生非常關注生成式人工智能。

3. 課程需求

77.12%的被調查對象通過各種渠道學習了生成式人工智能的相關課程，通過學校專業課、學校公選課和校外在線課程平臺學習生成式人工智能的學生比例較為接近，分別為41.69%、46.71%和45.45%，另有10%的學生通過抖音等短視頻平臺學習了生成式人工智能。從未學習過生成式人工智能的學生占比為22.88%。

然而，學生對學校開設生成式人工智能相關課程的需求比例卻不高，僅有58.93%的學生非常希望學校能開設生成式人工智能相關課程，38.56%的學生需求程度一般。自生成式人工智能進入大眾視野以來，呈現出模型迭代速度快且不斷推陳出新的特點，高校課程的開設具有一定滯后性，反而可能無法跟上日新月異的生成式人工智能技術升級。

（二）學生對生成式人工智能的應用現狀

1. 基本應用情況

86.83%的被調查對象應用過生成式人工智能，相較于了解過生成式人工智能的比例降低11.6個百分點，而經常使用生成式人工智能的比例僅有28.88%。說明雖然絕大多數財會審專業學生都通過各種渠道了解了生成式人工智能，但能夠將其真正融入自己的學習、科研和日常生活等場景中的學生比例還不高。

在應用過生成式人工智能的被調查對象中，文本生成類人工智能的應用比例最高，為93.14%；其次是圖像生成類，為48.38%；而視頻生成類和音頻生成類人工智能的應用比例相對不高，分別為39.35%和34.3%。對不同類型的生成式人工智能的應用差異很大程度上取決于技術本身的發展程度。目前文本生成技術較為成熟，相應得到了最為廣泛的應用，而圖像生成、視頻生成和音頻生成技術較文本生成技術而言更為復雜，應用場景也沒有文本生成來的廣泛，因此對其應用相對不足。

對生成式人工智能應用場景的調查結果顯示，將其應用于學習和日常生活的學生比例最高，分別占89.17%和71.48%，而將其應用于科研和求職的學生比例卻不高，分別占21.3%和16.61%。對應用生成式人工智能完成任務的調查結果顯示，絕大多數學生僅將生成式人工智能用于完成初級任務，例如搜集信息（86.28%），其他一些較為常見的應用生成式人工智能完成的任務有制作PPT（56.68%）、撰寫論文/報告（54.15%）和翻譯文本（54.15%）。

根據以上調查結果，財會審專業學生對生成式人工智能的應用頻率不高，應用類型和應用場景均較為單一，應用的廣度和深度也均不足。雖然生成式人工智能本身的發展迅猛，但其還尚未深度融入財會審專業學生的日常生活、學習和工作中。

2. 應用效果評價

針對生成式人工智能的應用效果，91.34%的被調查對象認為提升了完成任務的效率，84.84%的被調查對象認為提升了完成任務的質量。調查結果顯示，學生對于應用生成式人工智能提升任務完成的質量和效率的評價整體較高，但仍有一些被調查對象認為使用生成式人工智能對完成相應任務沒有幫助，原因可能是其尚未找到合理有效的應用工具和應用方法。

3. 自我提升影響

從自主學習能力、實踐應用能力、溝通表達能力、團隊協作能力和創新思維五個方面調查財會審專業學生應用生成式人工智能對自我提升的影響。結果顯示，71.84%的學生認為應用生成式人工智能提升了自主學習能力，75.09%的學生認為應用生成式人工智能提升了實踐應用能力，71.48%的學生認為應用生成式人工智能提升了溝通表達能力，75.82%的學生認為應用生成式人工智能提升了團隊協作能力，68.23%的學生認為應用生成式人工智能提升了自己的創新思維。

這一調查結果顯示的比例并不高，有25%～30%的學生雖然應用了生成式人工智能，但卻認為對自我提升沒有產生較大影響。作為一項新興技術，對于學生而言應用生成式人工智能的門檻本身并不高，但要深入應用并形成一套自己的方法論體系卻有一定的難度。從現狀來看，要使學生在日常生活、學習和科研中真正受益于生成式人工智能還需要高校作為主體進一步推動和引導。

（三）學生對生成式人工智能的未來預期

在對應用現狀進行調查的基礎上，進一步調查財會審專業學生如何預期生成式人工智能對其未來工作和生活的影響。在對未來工作影響的預期上，86.83%的被調查對象認為生成式人工智能對其未來工作將產生正面影響，4.7%的被調查對象認為生成式人工智能對其未來工作將產生負面影響，另有8.46%的被調查對象認為生成式人工智能對其未來工作沒有影響；在對未來工作的影響程度上，64.26%的被調查對象認為影響程度極大，33.86%的被調查對象認為影響程度一般，僅有1.88%的被調查對象認為影響程度極小；49.84%的被調查對象認為未來工作中依舊是人占據主導地位，34.17%的被調查對象認為未來工作中生成式人工智能和人將占據同等地位，另有15.99%的被調查對象認為未來工作中生成式人工智能將占據主導地位。

在對未來生活影響的預期上，調查結果沒有表現出太大的不同。89.03%的被調查對象認為生成式人工智能對其未來生活將產生正面影響，4.08%的被調查對象認為生成式人工智能對其未來生活將產生負面影響，另有6.9%的被調查對象認為生成式人工智能對其未來生活沒有影響；在對未來生活的影響程度上，63.63%的被調查對象認為影響程度極大，34.17%的被調查對象認為影響程度一般，僅有2.19%的被調查對象認為影響程度極?。?0.16%的被調查對象認為未來生活中依舊是人占據主導地位，35.11%的被調查對象認為未來生活中生成式人工智能和人將占據同等地位，另有14.73%的被調查對象認為未來生活中生成式人工智能將占據主導地位。

總體而言，財會審專業學生對生成式人工智能抱有開放接納的態度和積極的未來預期。任何一項技術的出現，不是為了取代人，而是為了更好地輔佐人來工作和生活，生成式人工智能的出現也不例外。

（四）學生對生成式人工智能的應用建議

收集學生對應用生成式人工智能的建議，結果顯示出現了兩種相反的觀點。一種觀點認為生成式人工智能應當不斷迭代升級，從而提升智能化程度和準確度，使其生成更符合需求的內容；而另一種觀點則認為生成式人工智能的發展不宜過快，不能完全和過分依賴生成式人工智能，應注意保護個人隱私和人工勞動成果；還有一部分學生建議辯證地看待生成式人工智能，提出應當合理科學地使用生成式人工智能?？梢钥闯觯瑢W生基于自身的應用實踐提出了相應的應用建議，高校在教育教學中同樣應當辯證地看待生成式人工智能技術，既要接納和鼓勵新技術的應用，又要提高風險防范和監管要求。

（五）應用生成式人工智能在自我提升程度上的差異分析

本研究采用SPSS23軟件進行獨立樣本T檢驗，從而分析不同性別、不同戶籍的學生應用生成式人工智能在自主學習能力、實踐應用能力、溝通表達能力、團隊協作能力和創新思維五個方面的自我提升程度上是否存在顯著性差異。

由表1可知，不同性別的學生應用生成式人工智能在實踐應用能力和溝通表達能力的提升程度上存在顯著性差異，而在自主學習能力、團隊協作能力和創新思維的提升程度上則不存在顯著性差異。在實踐應用能力的提升程度上，男生均值為4.239，女生均值為3.983，T值為2.007，通過了顯著性水平為0.05的顯著性檢驗，說明男生應用生成式人工智能對實踐應用能力的提升要顯著高于女生。在溝通表達能力的提升程度上，男生均值為4.283，女生均值為3.926，T值為2.719，通過了顯著性水平為0.01的顯著性檢驗，說明男生應用生成式人工智能對溝通表達能力的提升要顯著高于女生。而在其他方面的自我提升程度上雖然男生和女生的均值有所差異，但并不顯著。

由表2可知，不同戶籍的學生應用生成式人工智能在自主學習能力、實踐應用能力、溝通表達能力、團隊協作能力和創新思維五個方面的自我提升程度上均不存在顯著性差異。無論是城市戶口還是農村戶口的學生，都同等受益于生成式人工智能技術的應用。

四、結論與建議

（一）研究結論

1. 財會審專業學生對生成式人工智能具有積極包容的態度

通過調查研究發現，財會審專業學生對生成式人工智能具有一定的了解，主要渠道是通過網絡媒體，但持續關注生成式人工智能技術的發展與應用的學生比例卻不高。在當今互聯網時代，信息傳播的速度大大加快，學生或主動或被動地了解到生成式人工智能這一新興技術。雖然了解程度不深，但是一些學生基于應用實踐辯證地看待生成式人工智能，建議科學合理地使用生成式人工智能。整體而言，絕大部分比例的財會審專業學生對生成式人工智能持有積極接納的態度，對其將如何影響未來生活和工作抱有正面預期。

2. 生成式人工智能在財會審專業學生中的應用程度不足

整體而言，財會審專業學生對生成式人工智能的應用程度不足。具體體現在，一是應用頻率不高，大部分學生僅是偶爾使用。二是應用廣度不足，學生使用得最多的還是文本生成類人工智能，且大多應用在學習場景中。三是應用深度不夠，大部分學生僅是應用生成式人工智能進行信息搜集，完成初級任務。根據目前的調查結果來看，生成式人工智能還未能深度融入財會審專業學生生活、學習、科研等各個方面。

3. 財會審專業學生應用生成式人工智能的受益程度不高

大部分學生認為應用生成式人工智能提高了完成任務的效率和質量，但對自主學習能力、實踐應用能力、溝通表達能力、團隊協作能力以及創新思維等方面的自我提升程度卻不足，整體而言財會審專業學生應用生成式人工智能的受益程度不高。原因和上述學生對生成式人工智能的應用頻率不高、應用廣度不足和應用深度不夠高度相關。不同性別的學生在受益程度上存在差異，男生在實踐應用能力和溝通表達能力上的受益程度顯著高于女生；不同戶籍的學生在受益程度上不存在差異，無論是城市戶口還是農村戶口的學生都同等受益于生成式人工智能的應用。

（二）相關建議

1. 學校層面

生成式人工智能技術的應用為教育帶來發展機遇，并為我國高等教育數字化轉型賦能，學校層面應當積極推廣生成式人工智能在教育教學中的應用，鼓勵教師創新課堂教學，鼓勵學生將生成式人工智能應用于專業學習和創新創業之中。同時，學校應為人工智能等新技術的應用提供軟硬件保障，包括提升實驗實訓環境、升級教學平臺、提供師資培訓等。學校還應當起到監管職能，遵循“優先管制、確保包容、引導應用”的邏輯路徑來引導生成式人工智能在教育實踐中的合理應用，普及相關法律法規，防止教師和學生不當利用生成式人工智能。

2. 教師層面

教師層面應當科學合理地將生成式人工智能技術融入課程教學中，并使其為自身的課程建設、教學改革、教育研究等多方面賦能。生成式人工智能技術的發展迅速，應用范圍也日益擴大，作為知識傳播者的教師應當主動探索生成式人工智能技術在文本、圖像、視頻和音頻生成等各個領域的發展動態，并有意識地將其具體應用融入專業課程教學中，將人工智能技術與專業技術技能相結合，從而將這一新技術有效地傳播給學生，引導學生了解、學習、應用并最終受益于生成式人工智能。

3. 學生層面

生成式人工智能對大學生創造力的影響取決于學生的自我調節學習及使用生成式人工智能的倫理邊界意識。學生層面應當全面系統地學習生成式人工智能的相關理論、應用技術及發展動態。首先，學習理論可以幫助學生樹立正確的應用觀，為其科學地應用生成式人工智能技術打下堅實基礎。其次，學生應當全面系統地學習生成式人工智能的應用技術，例如，提示詞工程，從而擴大應用領域，不僅將其應用于信息搜集之類的簡單任務，而是能夠進一步將其應用于創新創業等具有一定挑戰性的任務中。最后，學生應當實時關注生成式人工智能的最新發展動態，讓人工智能為自身專業技術技能的增長賦能，從而能夠跟上業已到來的人工智能浪潮。

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＊本文系蘇州市職業大學2024年度校研究性課程“生成式人工智能在大學生群體里的應用研究”（項目編號：SZDYKC-240202）的研究成果。

（作者單位：蘇州市職業大學商學院）