生成式人工智能賦能車輛工程專業(yè)課程思政的創(chuàng)新實踐與路徑探索

摘 要：隨著生成式人工智能的快速發(fā)展，其強大的自然語言處理與內(nèi)容生成能力為教育領(lǐng)域帶來了創(chuàng)新機遇。本研究聚焦生成式人工智能在車輛工程專業(yè)課程思政中的應(yīng)用，探討其賦能課程思政的路徑與實踐模式。研究首先梳理了生成式人工智能的技術(shù)基礎(chǔ)及其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，并結(jié)合課程思政的內(nèi)涵與目標(biāo)，構(gòu)建了以教育技術(shù)學(xué)、建構(gòu)主義和多元智能理論為基石的理論框架。通過分析典型案例與實踐路徑，提出智能化教學(xué)資源建設(shè)、創(chuàng)新教學(xué)模式、教師能力提升以及教學(xué)評價優(yōu)化等策略，全面賦能課程思政改革。研究表明，生成式人工智能能夠顯著提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣與思政素養(yǎng)，優(yōu)化教學(xué)效率與成效，為破解專業(yè)教育與思政教育“兩張皮”問題提供了可行性方案。最后，展望生成式人工智能技術(shù)的持續(xù)迭代與教育應(yīng)用的深度融合，強調(diào)多方協(xié)同推動課程思政全面發(fā)展的重要性。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能 課程思政 車輛工程 教學(xué)資源建設(shè) 教學(xué)模式創(chuàng)新 教育技術(shù)

1 緒論

近年來，生成式人工智能（如 ChatGPT、文心一言等）的快速發(fā)展為教育領(lǐng)域帶來了全新契機[1]。其強大的自然語言處理與內(nèi)容生成能力，不僅革新了信息獲取與創(chuàng)作模式，更廣泛滲透至教育領(lǐng)域，通過構(gòu)建沉浸式、交互式學(xué)習(xí)場景，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，助力個性化學(xué)習(xí)與精準(zhǔn)教學(xué)。例如，智能輔導(dǎo)系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)提供專屬學(xué)習(xí)路徑，有效提升學(xué)習(xí)效率[2]。

國外對生成式人工智能的教育應(yīng)用起步較早，美國斯坦福大學(xué)開發(fā)的智能教學(xué)系統(tǒng)已廣泛用于多學(xué)科教學(xué)，能夠精準(zhǔn)定位學(xué)生薄弱環(huán)節(jié)并提供個性化學(xué)習(xí)方案；麻省理工學(xué)院則在機械工程實驗課程中利用人工智能模擬虛擬實驗環(huán)境，顯著提升了學(xué)生的實踐能力。在思政教育方面，英國高校通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)重現(xiàn)歷史場景，加強學(xué)生對社會變革的理解，并運用智能分析工具為思政教學(xué)提供針對性策略建議[3-4]。國內(nèi)教育界對生成式人工智能的關(guān)注持續(xù)升溫，科大訊飛智慧課堂系統(tǒng)在智能備課、互動教學(xué)等方面表現(xiàn)突出，極大解放了教師生產(chǎn)力；清華大學(xué)推出的“清華思政智腦”精準(zhǔn)挖掘課程思政元素，為教師提供高質(zhì)量教學(xué)案例；在線平臺如超星學(xué)習(xí)通通過智能助教提升學(xué)生課堂參與度，培養(yǎng)批判性思維。然而，當(dāng)前研究主要聚焦通用教育場景，對車輛工程專業(yè)課程思政與生成式人工智能結(jié)合的實踐研究仍較匱乏[5]。

本研究旨在探究生成式人工智能賦能車輛工程專業(yè)課程思政的有效路徑與實踐模式，目標(biāo)包括：深度挖掘車輛工程知識體系中的思政元素，創(chuàng)新教學(xué)方法與手段，構(gòu)建沉浸式、交互式課程思政場景，解決專業(yè)教育與思政教育“兩張皮”問題；總結(jié)可復(fù)制、可推廣的教學(xué)模式，為同類高校提供借鑒。從理論層面，本研究豐富了課程思政與教育技術(shù)融合的理論體系，為跨學(xué)科研究提供新視角；在實踐層面，通過提升車輛工程專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量，滿足汽車產(chǎn)業(yè)智能化、綠色化發(fā)展需求，同時推動高校課程思政建設(shè)落地生根，助力教育強國戰(zhàn)略的實施。

2 理論基礎(chǔ)

生成式人工智能作為人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）和變分自編碼器（VAE）等核心技術(shù)，能夠從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征并生成多樣化內(nèi)容，如文本、圖像和音頻，其突出特點是創(chuàng)造性與生成性[6]。例如，ChatGPT可根據(jù)提示生成文本內(nèi)容，Midjourney可生成精美畫作。在教育領(lǐng)域，生成式人工智能廣泛應(yīng)用于智能輔導(dǎo)系統(tǒng)、虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境和教學(xué)資源生成，為學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)支持、沉浸式實踐體驗和高效的教學(xué)準(zhǔn)備，顯著提升了教學(xué)效率與效果。

課程思政是一種將德育價值融入專業(yè)教育的創(chuàng)新理念，旨在以習(xí)近平新時代中國特色社會主義思想為指導(dǎo)，實現(xiàn)知識傳授與價值塑造的有機融合。對于車輛工程專業(yè)，課程思政要求教師傳遞工匠精神、嚴(yán)守政治紀(jì)律，并注重質(zhì)量管控、安全標(biāo)準(zhǔn)等職業(yè)操守的教育。例如，通過剖析新能源汽車案例，培養(yǎng)學(xué)生的團隊協(xié)作、創(chuàng)新精神和社會責(zé)任感，同時融入社會主義核心價值觀，激勵學(xué)生為實現(xiàn)汽車強國夢而努力[7]。

生成式人工智能為課程思政提供了強大的技術(shù)支撐，與行為主義、認(rèn)知主義和建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論高度契合[8-9]。它能夠依據(jù)學(xué)生數(shù)據(jù)生成個性化練習(xí)，轉(zhuǎn)化復(fù)雜概念為可視化信息，構(gòu)建虛擬協(xié)作場景，引導(dǎo)學(xué)生從知識傳遞向意義建構(gòu)邁進。此外，多元智能理論拓展了融合思路，通過適配邏輯、人際和內(nèi)省智能等不同維度，為學(xué)生提供多樣化的學(xué)習(xí)內(nèi)容，促進全面發(fā)展，推動課程思政目標(biāo)的實現(xiàn)[10]。

3 現(xiàn)狀剖析

近年來，車輛工程專業(yè)課程思政建設(shè)取得顯著成效。課程建設(shè)方面，多所高校挖掘?qū)I(yè)核心課程中的思政元素，如《汽車設(shè)計》融入工匠精神、《汽車制造工藝學(xué)》強調(diào)質(zhì)量管控與產(chǎn)業(yè)報國情懷，部分課程獲評示范課程；教學(xué)方法不斷創(chuàng)新，結(jié)合案例教學(xué)、項目驅(qū)動教學(xué)以及線上線下混合模式，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣與思政認(rèn)同；師資隊伍建設(shè)初見成效，教師通過培訓(xùn)與實踐逐步增強思政融入能力，高校與企業(yè)協(xié)作培養(yǎng)“雙師型”隊伍，為課程思政注入實踐活力。然而，課程思政仍面臨諸多問題：思政融入深度不足，部分教師對思政元素與專業(yè)結(jié)合停留在表面；教學(xué)方法創(chuàng)新不夠，案例陳舊、互動不足，難以滿足學(xué)生需求；教師的思政理論儲備薄弱，缺乏系統(tǒng)培訓(xùn)，難以結(jié)合專業(yè)前沿動態(tài)挖掘思政亮點；評價機制單一，忽視思政成效量化評估，影響教師積極性。這些問題的根源在于教育理念滯后、教學(xué)體系不完善、教師培訓(xùn)不足以及評價機制缺失，需要通過系統(tǒng)化改革予以解決，推動課程思政高質(zhì)量發(fā)展。

為深入探究生成式人工智能賦能車輛工程專業(yè)課程思政的實踐成效，本研究設(shè)計了三類典型應(yīng)用場景：一是在《汽車設(shè)計原理》課程中，利用智能教學(xué)平臺深度挖掘思政元素，通過個性化學(xué)習(xí)資料實現(xiàn)動態(tài)化、精準(zhǔn)化思政教育；二是在《汽車制造工藝實訓(xùn)》中，構(gòu)建虛擬工廠場景，將質(zhì)量意識與工匠精神融入實踐教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生的團隊協(xié)作和職業(yè)操守；三是在《新能源汽車前沿技術(shù)》課程中，借助智能輔導(dǎo)系統(tǒng)結(jié)合民族文化和綠色發(fā)展理念，實現(xiàn)思政與專業(yè)知識的深度融合。

實踐過程中，課前通過智能備課系統(tǒng)精準(zhǔn)挖掘思政元素，推送個性化預(yù)習(xí)資料；課中結(jié)合沉浸式場景和智能助教增強互動，激發(fā)學(xué)生思考與探索；課后通過智能測評和實踐拓展，提升學(xué)生知識應(yīng)用能力與思政素養(yǎng)。實踐表明，學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和參與度大幅提升，專業(yè)知識掌握與思政素養(yǎng)顯著增強，職業(yè)精神初見成效；教師備課效率提高，教學(xué)方法多元化，思政融入更為自然流暢。

總結(jié)經(jīng)驗：一是技術(shù)與教育的深度融合是關(guān)鍵，通過精準(zhǔn)技術(shù)應(yīng)用滿足專業(yè)教學(xué)需求；二是多方協(xié)同聯(lián)動，高校統(tǒng)籌、企業(yè)提供案例、教師實踐創(chuàng)新、學(xué)生積極參與；三是持續(xù)創(chuàng)新緊跟技術(shù)與教育變革，推動生成式人工智能賦能課程思政的可持續(xù)發(fā)展，為培養(yǎng)兼具德才的專業(yè)人才注入動力。

4 生成式人工智能賦能的具體路徑與策略

生成式人工智能在車輛工程專業(yè)課程思政中的應(yīng)用涵蓋了教學(xué)資源建設(shè)、教學(xué)模式創(chuàng)新、教師能力提升以及教學(xué)評價與反饋優(yōu)化四個核心領(lǐng)域，全面賦能課程思政改革。

在智能化教學(xué)資源建設(shè)方面，生成式人工智能深度優(yōu)化了教材編寫流程，通過智能檢索與整合能力，挖掘汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的典型工程案例、行業(yè)領(lǐng)軍人物事跡，將家國情懷、工匠精神、創(chuàng)新意識等思政元素自然融入，如在講述汽車制造工藝時嵌入國產(chǎn)車企攻堅克難故事，激發(fā)學(xué)生民族自豪感。編寫過程中，生成式人工智能推薦知識與思政結(jié)合的最佳節(jié)點，將抽象思政理念具象化，避免生硬說教。此外，生成式人工智能動態(tài)追蹤行業(yè)前沿技術(shù)、政策法規(guī)和社會熱點，持續(xù)更新教材內(nèi)容，保持時效性與敏銳性。與此同時，開發(fā)融入文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)的數(shù)字化資源庫，為基礎(chǔ)課程提供趣味化科普短視頻，為專業(yè)課程打造技術(shù)難題剖析案例集，并結(jié)合虛擬實驗與動畫演示，讓學(xué)生在沉浸式實踐中體悟工匠精神和社會責(zé)任，為未來職業(yè)發(fā)展筑牢知識與價值觀基礎(chǔ)。

在創(chuàng)新教學(xué)模式方面，生成式人工智能推動了個性化、情境化和互動式教學(xué)的融合發(fā)展。通過對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的多維度分析，智能教學(xué)系統(tǒng)為每位學(xué)生定制學(xué)習(xí)路徑。例如，為理解動力學(xué)困難的學(xué)生推送動畫演示和案例剖析，強化其科學(xué)思維；對關(guān)注新能源汽車技術(shù)的學(xué)生，提供行業(yè)動態(tài)和科研團隊拼搏故事，激發(fā)產(chǎn)業(yè)報國情懷。情境化教學(xué)方面，通過虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)模擬真實場景，如智能工廠或城市交通，學(xué)生在體驗中感悟質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的重要性或討論自動駕駛倫理困境，深化對思政內(nèi)涵的理解。互動式教學(xué)利用智能助教系統(tǒng)實時分析學(xué)生發(fā)言，反饋邏輯漏洞，引導(dǎo)深入討論，并通過小組項目促進團隊合作與社會責(zé)任意識，增強課堂吸引力和實效性。

在教師能力提升上，高校需系統(tǒng)性開展生成式人工智能應(yīng)用培訓(xùn)和思政教育能力培養(yǎng)。通過工作坊與實操演練，讓教師熟練掌握智能工具的使用，如利用生成式人工智能快速生成教學(xué)案例框架或?qū)嶒灁?shù)據(jù)；通過專題講座與觀摩研討，幫助教師深入理解新時代思政教育目標(biāo)，結(jié)合車輛工程實際找到思政元素的融入切入點和方法。教學(xué)實踐中，教師需從知識灌輸者轉(zhuǎn)變?yōu)橐龑?dǎo)者，引導(dǎo)學(xué)生自主探究和批判性思考，例如在智能工廠模擬教學(xué)中，通過適時介入確保學(xué)生既有探索空間又不迷失方向。

教學(xué)評價與反饋優(yōu)化方面，構(gòu)建多元化評價體系是關(guān)鍵。生成式人工智能能夠全面分析學(xué)生的學(xué)習(xí)過程與結(jié)果，如課堂互動頻次、小組項目參與度、作業(yè)完成質(zhì)量等，生成個性化學(xué)習(xí)畫像，精準(zhǔn)定位學(xué)生的優(yōu)勢與短板。同時，基于生成式人工智能的反饋機制為教師提供教學(xué)改進建議，如調(diào)整教學(xué)案例的切入點或方法，并為學(xué)生推薦個性化學(xué)習(xí)資源與改進方向，實時答疑解惑。這種雙向反饋機制有效提升了課程思政的整體教學(xué)成效。

生成式人工智能通過優(yōu)化教學(xué)資源、創(chuàng)新教學(xué)模式、提升教師能力與完善教學(xué)評價，深入賦能車輛工程專業(yè)課程思政改革，打破專業(yè)教育與思政教育“兩張皮”的困境，不僅提升了教學(xué)效率與質(zhì)量，更全面落實了立德樹人的根本任務(wù)，為培養(yǎng)德才兼?zhèn)涞膶I(yè)人才提供了強有力的支持。

5 面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

生成式人工智能在車輛工程專業(yè)課程思政中的應(yīng)用面臨多重挑戰(zhàn)。技術(shù)層面，模型可靠性不足，可能生成錯誤或不準(zhǔn)確的信息，誤導(dǎo)學(xué)生理解專業(yè)知識與思政內(nèi)涵；數(shù)據(jù)隱私保護存在隱患，需構(gòu)建嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加密與訪問控制體系；算法偏見可能強化刻板印象，違背公平公正的教育理念，需優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)并引入公平性約束。教育教學(xué)層面，教師依賴傳統(tǒng)教學(xué)模式，難以靈活運用生成式人工智能，導(dǎo)致教學(xué)環(huán)節(jié)脫節(jié)，角色轉(zhuǎn)變?yōu)橐龑?dǎo)者的過程挑戰(zhàn)巨大；學(xué)生對人工智能過度依賴，削弱獨立思考與創(chuàng)新能力。倫理與社會層面，生成內(nèi)容可能夾雜錯誤或不良價值觀，與課程思政倡導(dǎo)的價值觀相悖；智能技術(shù)的應(yīng)用可能沖擊基礎(chǔ)崗位，引發(fā)就業(yè)焦慮。應(yīng)對這些問題需強化教師培訓(xùn)、優(yōu)化課程設(shè)計、加強學(xué)生教育引導(dǎo)，同時通過政策與技術(shù)手段確保生成式人工智能在思政教學(xué)中的正向作用。

6 結(jié)論與展望

本研究圍繞生成式人工智能賦能車輛工程專業(yè)課程思政展開深入探索，明晰了生成式人工智能的內(nèi)涵、技術(shù)原理及其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，揭示了以教育技術(shù)學(xué)、建構(gòu)主義、多元智能理論為基石的融合理論依據(jù)，為跨學(xué)科研究開拓新視野，填補了工科專業(yè)課程思政研究的理論空白。通過剖析多所高校典型實踐案例，呈現(xiàn)了從課前智能備課、精準(zhǔn)挖掘思政元素，到課中沉浸式、互動式教學(xué)，再到課后智能測評與實踐拓展的全流程創(chuàng)新實踐，總結(jié)出技術(shù)與教育融合、多元主體協(xié)同、持續(xù)創(chuàng)新的關(guān)鍵經(jīng)驗，彰顯了生成式人工智能提升學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、知識與思政素養(yǎng)、職業(yè)素養(yǎng)，以及助力教師教學(xué)增效、方法創(chuàng)新、精準(zhǔn)施教的顯著成效。本研究進一步提出涵蓋智能化教學(xué)資源建設(shè)、創(chuàng)新教學(xué)模式、教師能力提升和教學(xué)評價反饋優(yōu)化等多維度策略，為破解專業(yè)教育與思政教育“兩張皮”困境、落實立德樹人根本任務(wù)提供了可復(fù)制的整體方案。展望未來，隨著生成式人工智能技術(shù)的持續(xù)迭代升級，其模型精準(zhǔn)性與可靠性將顯著提升，為課程思政提供更加優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容支持，同時跨學(xué)科融合將進一步深化，拓展教育應(yīng)用的廣度與深度。為推動這一融合，需學(xué)術(shù)界深化理論研究，產(chǎn)業(yè)界加大研發(fā)投入，高校完善教師培訓(xùn)與激勵機制，政府強化政策引導(dǎo)，共同推動生成式人工智能賦能課程思政的全面發(fā)展，助力我國從汽車大國邁向汽車強國，實現(xiàn)教育強國夢與民族復(fù)興夢的宏偉目標(biāo)。

基金項目：吉林省教育科學(xué)“十四五”規(guī)劃項目（GH23147）；教育部供需對接就業(yè)育人項目（2023122748232）；吉林工程技術(shù)師范學(xué)院教育教學(xué)研究課題（吉工師字{2023}64-12）。

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