\"AI+論著查詢”模式在土木工程施工教學中的應用探索

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：1005-2909（2025）04-0028-09

2022年11月30日，美國OpenAI發布的人工智能產品ChatGPT，在上線兩個月內活躍用戶達到了一億，標志著生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，簡稱 AIGC）進人爆發式發展的新階段。隨后，國內也涌現了一批典型的生成式人工智能，包括“文心一言\"“豆包\"\"夸克\"等。這些生成式人工智能產品的迅速發展，反映出該技術在滿足多樣化需求和推動創新方面的巨大潛力。生成式人工智能作為新一代人工智能技術，其功能外延性強，能夠采集、加工、升華人類知識，為用戶提供個性化數字內容服務。生成式人工智能技術基于海量優質的數據、不斷更新迭代的算法和強大可靠的算力支持，在金融、娛樂、教育、電商等領域引發顛覆性變革，成為數智環境下驅動經濟發展的重要引擎[1]。

近年來，國家極為重視人工智能在教育領域的應用。黨的二十大報告明確提出“推進教育數字化”。教育部等八部門印發的《新時代基礎教育強師計劃》提出，要探索人工智能助推教師管理優化、教師教育改革、教育教學方法創新、教育精準幫扶的新路徑和新模式，進一步挖掘和發揮教師在人工智能與教育融合中的作用。教育部部長懷進鵬在2024世界數字教育大會的主旨演講中提到教育部將實施人工智能賦能行動，促進智能技術與教育教學（AIforeducation）、科學研究（AIfor Sci-ence）社會（AIfor Society）的深度融合，為學習型社會、智能教育和數字技術發展提供有效的行動支撐。在這一背景下，許多學者從實踐和理論層面探討了人工智能在教學中的應用路徑和發展策略，為促進政策落地提供了重要建議。

陳增照等2認為人工智能與教育的融合是通往現代化教育的必由之路，教育的數字化轉型已是必然。焦建利3認為教育工作者必須通過創新教學設計，徹底改變作業和學習任務的形式，以培養學生超越AI的獨特技能。武法提等[4進一步指出生成式人工智能可通過重構人才培養理念、知識與課程觀、教學模式與學習方式、教育評價體系和教育治理模式，改變智慧學習環境生態。顧建民等[5建議我國高校從增強功能價值認知、細化政策框架指導和強化應用情境創設三個方面深化人工智能應用路徑探索。也有學者指出人工智能可能產生一些問題。王佑鎂等提出在教育中應用ChatGPT可能引發四類風險：學業誠信遭質疑與評估機制失衡；過度依賴與教師地位恐弱化；信息傳輸不準確與知識水平受限制;倫理意識未加強與倫理風險難應對。張艷麗等[7]認為ChatGPT的過度使用容易引發“科林格里奇困境”，削弱大學人才的創新性，降低大學生的獨立思考與自主學習能力。Qadir[8]指出ChatGPT和其他AI大語言模型并不完美，可能會提供錯誤的信息。因此，在使用這些工具時應保持謹慎，并考慮制定指南和標準以確保其公平使用。

在大學理工科教育教學領域，已有不少學者將人工智能引入其日常教學工作中。Yilmaz等[9在大學編程教學中將45名學生分為對照組和試驗組，觀察ChatGPT對學生的影響，發現使用ChatGPT能夠顯著提高學生的計算思維能力、編程自我效能感和課程學習動機。He等[10深人探討了ChatG-PT在計算機科學與工程教育中的潛力，指出ChatGPT在代碼生成方面表現出色，但在數據分析方面仍有不足。在化工領域，盧滇楠等以清華大學化工熱力學課程人工智能助教的建設與應用為例，驗證了所開發模型賦能教師教學和學生學習的有效性。張玉娟等[121]將ChatGPT引人材料模擬與設計課堂，利用其操作便利、性能高效等特點，有效提升了學生的學習主動性。周加貝等[13]將人工智能大語言模型（LLM）技術引人近代化學基礎和科學進步與技術革命兩門課程，發現其在輔助教學和促進學生自主學習方面起到了推進作用。田莉等[14]在城市規劃課程中，開發了基于大語言模型的多智能體交互系統、低代碼方案自動生成器等，并通過這些智能化工具培養了學生的跨學科學習和設計創新能力。李承超等[15]在工程地質雙語課程中引入ChatGPT，用于輔助專業英語詞庫生成、課堂知識點圖片展示、批閱試題等工作。Uddin等[16]認為ChatGPT能夠有效簡化工程專業學生的知識獲取過程，且學生在使用過程中表現出較高的積極性，同時他認為引導學生和教師理解人工智能的能力和局限性，正確使用人工智能至關重要。上述研究主要集中在教師如何有效利用ChatGPT輔助教學工作，針對土木工程學生在專業的深度學習中應用人工智能可能產生的問題，值得關注的細節，以及具體應用方式，仍需進一步探究。本研究將探討在土木工程施工教學中，學生深度應用人工智能完成作業的效果和潛在問題，并最終形成一種可遷移至其他理工科課程教學的特定模式。

一、教學背景

本研究聚焦土木工程施工課程的教學實踐，選擇在該課程中引人人工智能主要基于以下考量。（1）課程作為土木工程專業必修課，具有代表性，其內容覆蓋面廣，涉及土方工程、砌筑工程、模板鋼筋混凝土工程、道路橋梁、室內裝修等內容，涵蓋多個領域（如建筑、材料、機械和管理），需要綜合性知識背景。人工智能可以幫助學生理解復雜內容，并實現跨學科知識的整合。（2）課程在某些具體知識方面易于展開深度探究。例如，在橋梁工程施工部分，可以深入研究施工細節、影響因素，并進行參數分析。這種探究便于測試人工智能在深度學習方面的應用效果。（3）課程具有高度的實踐性和應用性，涉及大量現場施工案例和技術細節，借助人工智能模擬和分析施工方案，可提升學生的實踐能力和問題解決能力。

本研究要求參加課程的36名學生結合課程內容，利用人工智能工具（如夸克、文心一言等）完成指定的學習任務和課題作業。在布置作業時，明確規定了完成方式和操作流程，以引導學生有效使用人工智能，提升其自主學習能力和解決實際問題的能力。

二、“ ?_AI+ 論著查詢\"模式

AI檢索能夠快速獲取信息，具有便捷高效的特點，但AI提供的信息可能存在錯誤和不妥之處。通過論著查詢解決學術問題，雖然耗時較長、效率較低，但相較于AI，其更具權威性和科學性。本研究基于AI與論著查詢的優缺點，在土木工程施工的授課過程中，建立“ AI+ 論著查詢\"的作業完成模式，即要求學生通過AI問答初步了解作業，再就某個特定問題對AI進行連續且深人的提問，并通過論著查詢，對比分析AI生成的內容，如圖1所示。

整個學期根據課程進度共布置五次作業，前兩次作業未要求使用論著查詢進行驗證，后三次則要求學生采用“ AI+ 論著查詢\"模式完成特定主題的研究報告，報告內容主要包含AI的問答記錄、網絡查詢的資料和學生的自主分析。具體而言，在前兩次的作業中，學生傾向于在百度百科或百度問答中搜索資源與AI回答進行對比，這些內容相較于論文或著作缺乏嚴格的同行評議和審定，可能存在不專業、不嚴謹的表達，易對學生造成誤導，如圖2所示。此外，在前兩次作業的批改過程中，教師發現大部分學生只是簡單復制AI的回答和網絡找到的相應描述作為作業主體內容，自己的分析內容偏少，并且分析非常淺薄和籠統。造成這一現象的原因主要有兩方面：一方面，教師布置前兩次作業時處于探索階段，對學生的要求不夠具體和清晰，給出的作業主題存在相關文獻資料偏少的情況，尤其是第二次作業，學生難以找到相應的參考內容，進而難以形成有效的對比和分析；另一方面，學生對AI工具的使用不夠熟練，主動性不足，僅以完成任務的心態對待作業。根據前兩次作業遇到的問題，對第三次作業進行了調整：一是選擇文獻資料豐富的主題;二是明確要求學生使用？ AI+ 論著查詢”的模式，以確保對比驗證資料的權威性和嚴謹性，并要求學生針對作業所列問題的某一方面進行更深人、更聚焦的分析。第四次作業則制定了更清晰的完成路徑：首先，要求學生利用AI工具廣泛提問，并在此基礎上就某一方向深入提問;其次，查閱文獻資料，對比AI的回答;最后，分析并給出自己的看法。第四次作業特別強調對AI的多輪提問，這一要求使學生必須根據AI的已有回答進行思考，否則無法提出更深入的問題。隨著作業次數的增加，學生對AI工具的運用更加熟練，但在對比分析時往往未能明確指出AI描述中的問題。因此，第五次作業特別要求學生仔細檢查AI生成的內容，若發現問題需指出并分析原因，同時明確告知學生能準確識別并合理分析具體錯誤的學生，將在作業中獲得高分。

第一次作業學生案例1：管涌的定義查詢 第一次作業學生案例2：管涌的定義查詢百度的分析：管涌是指在汛期高水位情況下，堤防背水側發生“流土和1.百度百科版：在滲流作用下，土體細顆粒沿骨架顆粒形成的孔隙，水在土孔隙中的流速增 “潛蝕”兩種不同含義的險情的統稱。具體表現為水流通過土壤中的孔隙或裂大引起土的細顆粒被沖刷帶走的現象，也稱翻沙鼓水涌水口徑小者幾厘米， 1 縫，形成類似管道的水流通道，導致土壤顆粒被帶走，形成空洞，當空洞擴大！大者幾米，孔隙周圍多形成隆起的沙環。 ①1 到一定程度時，堤壩就會發生坍塌，形成決堤。2.AI智能回答版： 11管涌是指在滲流作用下，土體細顆粒沿骨架顆粒形成的孔隙，水在土孔隙中 AI的回答：管涌是指在土壤或巖石中，由于水流的作用，導致地下水通過！的流速增大引起土的細顆粒被沖刷帶走的現象。這種現象也被稱為翻沙鼓水， 土體或巖體的孔隙或裂隙迅速流出，形成一種類似于噴泉的現象。這種現象通其危害包括但不限于堤防、水閘地基土壤骨架破壞，孔道擴大，基土被淘空，最終可能導致建筑物塌陷，造成決堤、垮壩、倒閘等嚴重后果 常發生在水位變化、降雨或其他水文條件變化時，可能會導致土體的強度降低，進而引發滑坡、坍塌等地質災害。CNKI高引博士學位論文關于管涌定義 般網絡資源與論著查詢對比分析（1）管涌。在地層中的滲透比降超過臨界滲透比降時，土體中的細顆粒沿著 ①案例1中學生查詢的百度百科采用了不規范的工程俗語“翻沙鼓水”骨架顆粒的孔隙向下游遷移，逐漸流失，以至土體掏空而致塌陷，這種現 ②案例2中百度分析提出“流土”現象與“管涌”現象有明顯區別，在象稱為管涌。一般發生在砂礫土中。11 管涌的定義中引入“流土”概念極易導致學生混淆。管涌是滲透侵蝕破壞的形式之一。管涌，其嚴格的術語定義是指在滲流作用③高引的博士論文有明確的判據“滲透比降超過臨界滲透比降”，并采下，無粘性土中的細小顆粒通過粗大顆粒的孔隙，發生移動或被水流帶出的現象。D.VanZy1（1981）[126]對產生的過程做了詳細的描述。管涌首先開始于土中性質 用了規范的術語。

三、作業評價

（一）AI在幫助學生實現概念理解方面效果顯著，但也存在誤導學生的情況

學生通過直接向AI提問，能夠迅速掌握土木工程施工課程中的特定概念。在理解過程中，若存在模糊或不清晰之處，學生可以進行多輪提問以加深理解。但需要注意的是，在涉及專業領域的詞匯時，AI可能出現用詞不準確的情況。例如，在第五次作業中，研究連續剛構橋的施工立模標高影響因素，涉及一個名為\"預拱度\"的概念，但是個別使用的詞匯是“預拋高值”，如圖3所示。雖然兩個詞意思相近，但一位學生以“預拋高值”為主題詞進行文獻檢索和查閱時，沒有找到特別對應的資料，因而沒能解決他的疑惑和問題。這種專業詞匯使用不準確的現象并非個例，給學生理解土木工程施工的專業內容帶來了誤導和困擾。

學生的報告節選 教師評價對AI進行第三次提問發現再次出現了預拋高值，證明預拋高值對立模標高的影響是巨大的。結構內力和變形對立模標高的影響主要體現在以下幾個方面：

1.混凝土的自重、彈性模量和收縮徐變以及預應力的影響：這些因素會影響主梁的線形，進而影響立模標離。在橋梁施工中，湖數士的收縮徐資以及由于活荷載的作用而引配的資形需要被考慮在內， 學生在對AI進行第3次提問時，

2.梁段施工的預拋高值：這是影響立模標高的重要因素，需要將結構的自重以及預應力等因素考慮在 關注到“預拋高值”這個概念，內共利用有現元模以及經驗公式進行計筆 并在后續針對該概念進行深入

3.混凝土的收縮徐變值：結構的內力以及變形會受到混凝士的收縮以及徐變的影響，因此立模標高的 提問與研究。確定也會受到混凝士的收縮以及徐變的影響，通常可以通過有限元模擬軟件將混疑土的收縮徐交值計算出來，因此，接下來著重研究預拋高值。對AI進行提問預拋高值是如何影響立模標高的，得到如下結果：預拋高值對立模標高的影響主要體現在以下幾個方面：預拋高值的定義和作用：預拋高值是在橋梁施工過程中，為了抵...... 學生并未在知網上找到“預拋高通過知網： 值”與作業主題立模標高的相關文獻。其原因是AI所提的“預拋知網能查到關于預拋高值對立模標高的影響寥寥無幾，下面篩選了 高值”概念有誤，正確的專業提個相關度最高的。 法為“預拱度”。

（二）AI在培養批判性思維方面具有兩面性

盡管明確要求學生主動查找AI回答中存在的問題，但并非所有學生都能發現問題。要找出AI回答的不妥之處，不僅要求學生對相關專業知識有一定深度的了解，還需要學生能夠主動思考AI回復內容的邏輯性和嚴密性。能夠在作業中提出AI描述存在問題的學生，都完成了大量的文獻查閱并進行了詳細分析。第五次作業要求學生探究連續剛構橋懸臂施工立模標高的影響因素，并就某一個因素深入研究。在優秀作業案例中，學生通過對AI的初步提問，了解到影響因素包括結構自重、預應力、收縮徐變、溫度等，并就溫度的影響機制進一步向AI深入提問，隨后學生通過查閱大量文獻發現了AI回答中的不妥之處。盡管學生的分析闡述仍存在一些細微缺陷，但其在大量文獻查閱和對比思考過程中所達到的深度值得肯定。在整個過程中，學生實現了“提問AI，初步了解一思考并深人提問一論著查詢驗證—對比分析，形成自己觀點\"的邏輯閉環訓練，學生的批判性思維、文獻查閱與分析能力得到了顯著提升，如圖4所示。這項任務兼具挑戰性與高階性，能夠有效促進學生的知識掌握與思維深化。同樣以第五次作業為例，個別學生為應付作業，直接復制AI的回答作為自己的分析，且復制內容與主題毫不相關，如圖5所示。這種行為不僅無法鍛煉學生的分析判斷能力，而且可能使學生養成懶惰、不思考的習慣，不利于學生的成長。

學生對AI的初步提問 就“溫度”影響對AI深入提問、人工智能 T （二）溫度變化對連續剛構橋懸臂施工立模標高的影響1 1.熱脹冷縮效應（一）連續剛構橋懸臂施工立模標高的影響因素有哪些溫度變化會引起橋梁結構的熱脹冷縮，這是溫度變化對橋梁施工1.結構自重：. 結構自重是立模標高計算中的一個重要參數，包括掛籃、混凝 線形的直接影響。由于混凝土具有熱脹冷縮的性質，在溫度升高時，

1 ...... i橋梁結構會膨脹；在溫度降低時，橋梁結構會收縮。這種熱脹冷縮效4.溫度變化： 應會導致橋梁的標高發生變化，從而影響立模標高的準確性。 二=. 溫度變化會引起橋梁的熱脹冷縮，從而影響立模標高。 1 1 1 2.溫度梯度引起的變形 =1...... 1. 在施工過程中，需要密切關注溫度變化，并采取相應的措施進 1 （三）環境溫度變化對連續剛構橋懸臂施工立模標高的影響

1 行調整。 1

= 1.熱脹冷縮效應導致的標高變化5.掛籃變形： 1 = 環境溫度的升高或降低會引起橋梁結構的熱脹冷縮。由于混凝土i學生思考和分析節選 查閱文獻資料

I 對比人工智能回答和查找資料發現了人工智能一些問題，第一 個 （一）日照溫差效應在環境溫度變化對連續剛構橋懸臂施工立模標高的影響中提到溫度 1 1 環境溫度變化對橋梁結構的變形和內力狀況產生影響。大氣環境溫度場對結構的影響主要表現為季節溫差和日照溫差。季節溫差主要梯度會導致橋梁產生豎向的位移變化，但是在我查找的資料中并沒有指結構構件的平均溫度在某段時間內的溫差，日照溫差是指橋梁結提到溫度梯度會導致橋梁產生豎向的位移變化，只提到溫度梯度會使構受到太陽照射在梁上沿著高度方向形成梯度溫度，在懸臂施工階段，主梁產生較大的繞度并沒有產生位移。第二個是對溫度梯度的介紹是主梁在季節溫差下不會產生豎向變形，而日照溫差會使主梁產生較大橋梁結構內部不同位置的溫度差異，資料中說的是橋梁結構受到太陽的繞度a]。照射在梁上沿著高度方向形成梯度溫度。第三個說熱脹冷縮效應是環......境溫度變化對橋梁標高最直接的影響。而我在我查找的資料中并沒有 [3]張飛，黃福云，王燕.考慮日照溫差效應的連續剛構橋懸澆施工立提及熱脹冷縮是最直接的影響，在環境溫度變化中主要提及溫度梯度 模標高確定研究[J]。 河南理 大學學報 自然科學的影響。 版）.2020.39（4）：147-154

不合格作業案例AI和文獻對比分析：AI能夠在瞬間處理海量數據，快速響應用戶的查詢需求。極大地節省了信息檢索時間。文獻需要人工在圖書館或數據庫中進行篩選查閱，這個過程可能耗費數小時甚至數天。AI雖然基于大量數據訓練，但有時可能會生成錯誤或誤導性信息，尤其是在面對復雜、模糊或專業性極強的問題時。文獻經過嚴格的審核、編輯和同行評議流程，尤其是學術文獻，在準確性和可靠性方面有較高的保障。例如，在科學研究領域，發表在知名期刊上的論文需經過多輪專家審查，以確保研究方法科學、數據可靠、結論合理。教師評價：作業探究的主題是連續剛構橋懸臂施工立模標高的影響因素，但學生的分析內容完全偏題，且存在明顯的AI生成特點，不符合一名大三學生的書寫風格。

AI在培養學生批判性思維方面既提供了挑戰，又帶來了風險。此時需要通過正向激勵引導學生合理利用AI，將其作為工具促進深度思考和能力提升，而非成為思考的替代品。例如在課堂上直接表揚和展示優秀學生作業，形成榜樣效應。另外就是針對不認真完成作業的學生單獨約談，要求重做作業，給予一定的外部壓力來規范其行為。根據五次教學實踐發現，教師的正確引導對實現AI在教學中的積極價值非常重要。

（三）AI的回答缺乏理論和數據支撐，而論文和著作查詢可有效彌補這一缺陷

AI的回答本質上是對大量已有信息的整合和總結，雖然在表面上可以給出較為全面的解釋，但在深層次的邏輯推導、理論驗證和數據論據方面存在明顯不足。相比之下，論文和著作更具科學性和嚴謹性，通過系統的理論分析和工程案例驗證，能夠清晰地揭示各因素之間的定量關系，并提供具體的計算公式和參數范圍，有助于學生深人理解問題的本質。因此，學生在使用AI時，需要結合專業文獻進行深入分析，真正理解問題的理論背景和應用邏輯。

綜上所述，AI有助于促進學生對概念的理解，發展學生的批判性思維。然而，由于學生的態度和使用方式不同，AI也可能產生負面影響。為了實現AI的教學價值，可使用“ AI+ 論著查詢\"的模式，即教師需要精準引導學生結合文獻深入思考，科學、高效地使用AI。

四、學生評價

為更進一步了解“ AI+ 論著查詢\"模式的效果，在學期初和學期末分別對學生進行了問卷調研和訪談，調研內容包括學生對AI的了解程度、使用情況、收獲、建議和主觀感受等。

（一）學生使用情況

通過在土木工程施工作業中采用“ AI+ 論著查詢\"模式，學生對AI的認知程度明顯增加。學期初，有 8% 的學生完全不了解AI， 36% 的學生對AI略有了解；學期末，已經沒有學生對AI完全不了解，如圖6所示。同時，學生使用AI的頻率也發生明顯變化。學期初，有 14% 的學生完全沒有使用過AI， 25% 的學生曾經使用過幾次；學期末，已經沒有完全沒使用或使用幾次AI的學生，學生開始偶爾使用AI，甚至有的學生會頻繁使用AI，如圖7所示。

（二）正向評價

學生普遍認為AI可以幫助其理解土木工程施工的課程內容。學期初，僅有 6% 的學生認為AI對其理解課程非常有幫助，有 47% 的學生認為AI較為有幫助，而有 41.6% 的學生認為AI只有一般幫助;學期末，有 29% 的學生認為AI非常有幫助，有 57% 的學生認為AI較為有幫助，如圖8所示。在對AI功能的認知方面，認為AI有助于理解概念的學生比例從 53% 提升至 71% ，認為AI能輔助信息檢索的學生比例也增加了 10% ，如圖9所示。學生的常用學習方法和工具也發生了變化，使用AI的比例從 47% 提升至 83% ，結合學術論文和研究報告進行學習的比例從 19% 提升至 40% ，如圖10所示。

基于問卷調研收集的學生AI使用反饋，正向評價歸類整理如下。（1）大部分學生認為AI能夠幫助其提升學習效率。AI能夠更加快速、全面地提供信息，并且通過反復問答幫助學生理解概念。（2）部分學生提到AI能夠提供思路，梳理要點。當學生面對作業題目毫無頭緒時，AI能夠提供框架性內容，從而啟發學生思考，形成解題思路。（3）個別學生認為使用AI能夠培養其批判性思維。AI提供的內容并非全部正確，因此需要進一步查閱文獻加以驗證，在此過程中鍛煉了學生的自主思考能力和批判性思維。（4）個別學生認為AI有助于提升書面表達能力和寫作技巧。（5）個別學生將AI的應用遷移到了其他課程，例如借助AI解決結構力學問題，完成項目策劃作業和建筑方案設計等。

（三）負向評價

5 AI+ 論著查詢”的教學應用并非全為正面效應，認為AI有助于培養邏輯思維能力的學生比例從 47% 下降至 34% ，如圖9所示。通過對學生的訪談了解到，這是因為AI能夠幫助學生完成許多文字性內容，并能夠給出直接答案和相應敘述，所以學生懶于思考，反而不利于培養邏輯思維能力。

而在常用學習方法和工具的變化上，采用討論小組或者學習伙伴方式的學生比例明顯下降，從 56% 下降至 26% ，將上課聽作為主要學習途徑的學生比例也從 89% 下降至 71% ，如圖10所示。這主要是由于學生認為通過與AI的對話，能夠更加高效和直接地獲得信息，并且能夠更有針對性地解決自身存在的問題和知識盲區。

此外，在學生反饋的問題中，最為突出的是AI問答的準確性較低。學生認為在涉及土木工程施工的專業性問題時，AI的回答常常存在錯誤、邏輯不通的情況，這給他們學習新的概念和內容帶來困擾。同時，AI的回答內容寬泛且重復，缺乏深度，使得學生需要耗費大量時間篩選有效信息。盡管學生可通過反復追問解決回答深度不足的問題，但AI的回復始終缺乏數據和理論支撐，仍需查閱專業論著加以驗證。

五、結語

本研究基于土木工程施工課程的教學實踐，探索并提出\"AI+論著查詢\"模式。研究結果表明，該模式在提升學生的學習效率、概念理解能力，以及啟發學生思維等方面具有重要作用。通過AI，學生可以快速獲取信息并鎖定問題答案，加深對復雜案例的理解，強化自主學習能力。然而，在土木工程施工領域，AI對專業概念的描述仍存在一定的不準確性，因此學生需借助論著查詢驗證AI生成的信息。

值得注意的是，“ AI+ 論著查詢\"模式在提升教學質量的同時，也可能加劇學生學業表現的兩極分化。在五次作業中，主動性強的學生能夠熟練運用AI，并通過反復提問AI、論著查閱來驗證和優化答案，其批判性思維、文獻檢索與資料分析能力均顯著提升，但部分學生則傾向于直接復制AI內容，缺乏深人思考和對比分析，最終導致學習成效不佳。這種差異印證了Toyama[17的觀點，“任何資源或工具的有效性都受到個人現有知識和背景的限制。\"因此，AI的使用仍然需要教師的有效引導和支持。教師不僅需要引導學生辯證看待AI信息，強化批判性思維，還應對學習主動性不足的學生采取激勵措施，避免其陷入依賴AI、缺乏思考的困境。此外，“ AI+ 論著查詢\"模式不僅適用于土木工程施工課程，還可推廣至其他工科課程，以進一步探索工程教育的AI應用思路。

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Application of the AI + literature query model in civil engineering construction teaching

DUAN Xi，LI Xun，LU Daiyue

（School of Architectural Engineering， Neijiang Normal University， Neijiang 641112， P. R. China）

Abstract： The rapid development of AI has driven the innovation of teaching concepts and methods.This paper focuseson the application of AI in the teaching of civil engineering construction within the civil engineering discipline. Students are required to use an AI + literature query model to complete assignments as part of the course.Through five progressive assignments，classroom guidance，and the collection of student feedback，it is found that the AI + literature query model can enhance students’learning eficiency， strengthen their conceptual understanding，and alter their learning methodsand habits.AI demonstrates limitations in professional terminologyaccuracy and logical rigor，which must becomplemented by literature query and teacher guidance.In addition，diferences in students’learning initiative and comprehension ability affect the operation efect of the model.Comprehensive teaching results show that under the targeted guidance of teachers， this model can effectively improve the teaching quality.

Key words： AI; engineering education; teaching model innovation; civil engineering construction; critical thinking

（責任編輯代小進）