人工智能賦能新文科教學(xué)改革路徑探索

摘 要：人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為新文科教育帶來(lái)前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。雖然當(dāng)前的研究分別從知識(shí)體系構(gòu)建、特色專業(yè)課程體系設(shè)計(jì)、數(shù)智賦能教學(xué)方法等多方面取得豐富進(jìn)展，但在人工智能賦能大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)具體實(shí)踐教學(xué)改革與創(chuàng)新方面還存在欠缺。根據(jù)當(dāng)前編程通識(shí)和具體技術(shù)應(yīng)用類的專業(yè)課程設(shè)置現(xiàn)狀，本文提出設(shè)計(jì)具有特色優(yōu)勢(shì)的教學(xué)內(nèi)容、積極擴(kuò)展與更新課程體系、設(shè)計(jì)多樣化教學(xué)方法、全流程動(dòng)態(tài)反饋的個(gè)性化評(píng)價(jià)方法等實(shí)踐路徑。

關(guān)鍵詞：人工智能；新文科；路徑探索；大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用

人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力量，通過(guò)推動(dòng)教育模式變革，提升教育質(zhì)量和效率，培養(yǎng)創(chuàng)新人才?；诖?，世界各國(guó)紛紛將其上升為國(guó)家戰(zhàn)略，高度重視人工智能在教育領(lǐng)域的賦能作用。例如，美國(guó)教育部在2025年發(fā)布《駕馭中等后教育中的人工智能：未來(lái)之路的能力建設(shè)》，指出人工智能在幫助教育機(jī)構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)者解決政策問(wèn)題、支持學(xué)生全面發(fā)展和成功方面提供有效幫助。中國(guó)早在2017年即公布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2025年1月則印發(fā)了《教育強(qiáng)國(guó)建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035）》，明確提出要以教育數(shù)字化開(kāi)辟發(fā)展新賽道，促進(jìn)人工智能助力教育變革。

大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用是推進(jìn)新文科建設(shè)重中之重的新興學(xué)科，因此，探索人工智能如何賦能該專業(yè)的路徑研究具有重要的實(shí)踐價(jià)值。

1 相關(guān)研究進(jìn)展

目前，國(guó)內(nèi)外教育工作者在知識(shí)體系構(gòu)建、特色專業(yè)課程體系設(shè)計(jì)、數(shù)智賦能教學(xué)方法研究等方面，探索了人工智能賦能大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)的教學(xué)創(chuàng)新與改革問(wèn)題，但還存在如下問(wèn)題［17］：（1）欠缺專業(yè)核心課程教學(xué)改革與創(chuàng)新的相關(guān)成果；（2）缺乏理論與應(yīng)用并重的相關(guān)專業(yè)課程案例分析；（3）目前的課程教學(xué)內(nèi)容明顯滯后于信息技術(shù)的發(fā)展，與前沿管理科學(xué)研究和真實(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)環(huán)境存在較嚴(yán)重的脫節(jié)現(xiàn)象；（4）缺少價(jià)值引領(lǐng)下的教學(xué)內(nèi)容改革。

2 具體教學(xué)改革思路

從以上存在的問(wèn)題，以及大數(shù)據(jù)管理的概念、學(xué)科知識(shí)體系、技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用實(shí)踐與人工智能的高度耦合性；從主要文科高校關(guān)于大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)課程的設(shè)置情況來(lái)看，具體的教學(xué)改革包括如下方面。

2.1 更新教學(xué)目標(biāo)

人工智能的不斷發(fā)展要求學(xué)生增加對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等基本原理和知識(shí)的學(xué)習(xí)，并要求學(xué)生拓展大數(shù)據(jù)與生物學(xué)、法學(xué)、管理學(xué)、醫(yī)學(xué)、社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域的交叉知識(shí)面，具備跨學(xué)科知識(shí)體系；學(xué)生需要利用人工智能相關(guān)工具和框架，提升數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用能力、機(jī)器學(xué)習(xí)模型的調(diào)優(yōu)和評(píng)估技能；需要以智能數(shù)據(jù)思維處理數(shù)據(jù)；需要具有更強(qiáng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來(lái)的倫理和法律意識(shí)。

2.2 設(shè)計(jì)特色教學(xué)內(nèi)容

更新人工智能的理論進(jìn)展、技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)、應(yīng)用新進(jìn)展等，設(shè)計(jì)特色教學(xué)內(nèi)容。例如，以“大數(shù)據(jù)導(dǎo)論”中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用為例，目前已有的教材較少涉及智能法學(xué)的相關(guān)內(nèi)容。因此，在講授這一部分內(nèi)容時(shí)，以法學(xué)為優(yōu)勢(shì)學(xué)科的高校教師可以根據(jù)人工智能對(duì)法學(xué)的理論、應(yīng)用沖擊設(shè)計(jì)相關(guān)的問(wèn)題，以問(wèn)題驅(qū)動(dòng)式引導(dǎo)學(xué)生思考應(yīng)如何創(chuàng)新大數(shù)據(jù)與法學(xué)應(yīng)用。比如，當(dāng)所在地區(qū)政府發(fā)布立法草案時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生思考如何應(yīng)用人工智能技術(shù)對(duì)立法草案進(jìn)行文本分析，從而評(píng)估其可行性、合理性和潛在影響，從而為立法者提供參考，提高立法質(zhì)量。

積極擴(kuò)展、更新大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)的課程內(nèi)容。例如，增加關(guān)于大模型發(fā)展歷程、主要類型和應(yīng)用領(lǐng)域等概述，以及關(guān)于深度學(xué)習(xí)進(jìn)階中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等大模型基礎(chǔ)課程；講解大模型在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、使用過(guò)程中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)、模型面臨的對(duì)抗攻擊和惡意觸發(fā)，以及數(shù)據(jù)與模型的合規(guī)管理等數(shù)據(jù)與模型安全課程。

針對(duì)具有不同就業(yè)目標(biāo)、人生規(guī)劃的學(xué)生，設(shè)計(jì)差異化課程內(nèi)容。例如，就業(yè)目標(biāo)為政府、事業(yè)單位的學(xué)生，設(shè)計(jì)智慧城市、智慧教育、智慧政務(wù)等創(chuàng)新應(yīng)用相關(guān)的教學(xué)內(nèi)容；而對(duì)于想繼續(xù)提升學(xué)歷的學(xué)生，設(shè)計(jì)更偏重?cái)?shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘技能的教學(xué)內(nèi)容；對(duì)于靈活就業(yè)、去企業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，則設(shè)計(jì)關(guān)于如何使用大模型進(jìn)行文本創(chuàng)作，完成公司的創(chuàng)意文案，或者為不同類型的企業(yè)設(shè)計(jì)特色的智能客服方案，也可以設(shè)計(jì)關(guān)于應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研、用戶行為分析等，明確創(chuàng)業(yè)策略或營(yíng)銷策略。

2.3 設(shè)計(jì)多樣化教學(xué)方法

2.3.1 情景教學(xué)法

例如，利用人工智能的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，創(chuàng)設(shè)與法學(xué)應(yīng)用相關(guān)的虛擬場(chǎng)景，讓學(xué)生身臨其境地感受所處應(yīng)用場(chǎng)景，并根據(jù)法學(xué)應(yīng)用中遇到的難題，讓學(xué)生提出解決問(wèn)題的思路。

2.3.2 大模型輔助的項(xiàng)目式教學(xué)法

在法學(xué)相關(guān)的文本分析項(xiàng)目中，教師確定挑戰(zhàn)性和創(chuàng)新性的項(xiàng)目主題，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和指導(dǎo)學(xué)生通過(guò)大模型進(jìn)行資料收集、分析。

2.3.3 批判性思維的對(duì)比教學(xué)法

根據(jù)社會(huì)熱點(diǎn)現(xiàn)象設(shè)計(jì)創(chuàng)新性問(wèn)題，對(duì)比不同大模型與不同學(xué)者、專家的觀點(diǎn)，引導(dǎo)學(xué)生分析其差異；或者在學(xué)生獨(dú)立完成數(shù)據(jù)分析挖掘全過(guò)程后，對(duì)比不同大模型的挖掘結(jié)果，培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維和對(duì)技術(shù)的正確認(rèn)知。

2.3.4 人工智能平臺(tái)實(shí)踐教學(xué)法

通過(guò)搭建人工智能實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，設(shè)計(jì)特色的工作場(chǎng)景和業(yè)務(wù)，讓學(xué)生應(yīng)用人工智能進(jìn)行實(shí)踐操作，或者邀請(qǐng)企業(yè)專家進(jìn)行遠(yuǎn)程指導(dǎo)。

2.4 全流程動(dòng)態(tài)反饋的個(gè)性化教學(xué)過(guò)程

2.4.1 動(dòng)態(tài)反饋個(gè)性化教學(xué)過(guò)程

例如，在“大數(shù)據(jù)導(dǎo)論”課程中，學(xué)生可以借助大模型迅速得到隨機(jī)森林算法的完整程序，并通過(guò)讓大模型解釋每一句程序，理解該算法。同時(shí)，學(xué)生也可以通過(guò)大模型進(jìn)行對(duì)比，并把這些大模型生成的程序進(jìn)行可視化比較，哪怕編程能力再弱的學(xué)生也能知道這個(gè)算法的用法。這種動(dòng)態(tài)反饋的學(xué)習(xí)能夠降低學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)編程的畏難情緒，同時(shí)也能提升學(xué)生的學(xué)習(xí)主動(dòng)性和積極性。

2.4.2 智能評(píng)價(jià)

（1）學(xué)習(xí)行為深度剖析。利用學(xué)習(xí)通、雨課堂等學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)，收集學(xué)生的課堂簽到、回答問(wèn)題的積極性、作業(yè)完成程度、學(xué)習(xí)投入時(shí)間等線上學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，以及通過(guò)討論參與度，了解學(xué)生自主探索的熱情。

（2）知識(shí)掌握精準(zhǔn)定位。通過(guò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的在線作業(yè)、測(cè)試系統(tǒng)，分析學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)薄弱環(huán)節(jié)，為提供個(gè)性化輔導(dǎo)提供依據(jù)。

（3）作業(yè)自動(dòng)反饋。開(kāi)發(fā)專門(mén)針對(duì)大數(shù)據(jù)代碼應(yīng)用的自動(dòng)批改工具、代碼對(duì)比、語(yǔ)法檢測(cè)技術(shù)，反饋學(xué)生程序的正確性，并提供詳細(xì)的代碼錯(cuò)誤提示與改進(jìn)建議。

（4）智能考試分析。利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析學(xué)生回答主觀題的邏輯與要點(diǎn)的完整性，提升考試評(píng)價(jià)效率與準(zhǔn)確性。

（5）多維評(píng)價(jià)模型。構(gòu)建知識(shí)掌握（章節(jié)測(cè)試成績(jī)、期中考試成績(jī)、期末考試成績(jī)）、實(shí)踐操作應(yīng)用（實(shí)踐項(xiàng)目）、學(xué)習(xí)態(tài)度（課堂活躍度、作業(yè)完成度、出勤率）、創(chuàng)新應(yīng)用能力（提出新算法、新應(yīng)用思路）等多維評(píng)價(jià)模型，運(yùn)用層次分析法等確定各維度權(quán)重，通過(guò)模型計(jì)算學(xué)生的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。

結(jié)語(yǔ)

未來(lái)，人工智能的發(fā)展仍將為新文科的教學(xué)帶來(lái)更多、更新的應(yīng)用領(lǐng)域與創(chuàng)新，但同時(shí)也要關(guān)注帶來(lái)的挑戰(zhàn)。新文科交叉融合對(duì)教學(xué)大綱和教材編寫(xiě)與更新速度的高要求、學(xué)生自主學(xué)習(xí)意識(shí)與創(chuàng)新意識(shí)不強(qiáng)、文科教師人工智能技術(shù)提升困難與交叉領(lǐng)域知識(shí)不足、人工智能倫理法等具有滯后性等［810］。因此，新文科的教師應(yīng)不斷更新、豐富個(gè)人的人工智能技術(shù)知識(shí)與新文科交叉應(yīng)用實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，確保能夠面對(duì)這些挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)新文科的教學(xué)目標(biāo)，幫助學(xué)生成長(zhǎng)為適應(yīng)新時(shí)代需求的復(fù)合型文科人才。

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基金項(xiàng)目：山東政法學(xué)院2024年教學(xué)研究與教學(xué)改革項(xiàng)目“價(jià)值引領(lǐng)下數(shù)智賦能大數(shù)據(jù)導(dǎo)論教學(xué)創(chuàng)新探索與改革實(shí)踐”

作者簡(jiǎn)介：張麗（1980— ），女，漢族，山東濟(jì)南人，博士研究生，副教授，研究方向：非線性系統(tǒng)理論與應(yīng)用。