生成式人工智能重構農林經濟管理專業教學領域的思考與探索

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-9902（2025）19-0089-04

Abstract：ThesinkingandembeddingofgenerativeAItechnologyinthefieldofeducationhasbroughtprofoundchangesto colegeeducation.Thispaperconductsin-depththinkingonthetransformationofthistechnologyinthefieldofagriculturaland forestryeconomicmanagementprofessionaleducation.Thistechnologybringsrichlearningresourcestostudentsandimproves learningeficiencybutitmayalsodeprivestudentsoftheiriovativethinkingabilityfomatechnology-dependentmntality andevenincreasethecostofcognitivecoectionduetolackofdialecticalanalysisability.Forteachers，thistechnologyhelps integrateteachingresourcesandimproveteachingeficiency.However，italsoposeschalengesforteacherstobalancetechology withtraditionalteachingandincreasethedificultyofstudentmanagement.Inthisregard，thispaperproposescopingstrategies suchasfacinguptoAIchangesand changing educationalconcepts;depeningAI empowermentandimproving teachers' professionalcapabilities；promotinghuman-computercolaborationandiovatingteachingmethods；designingmultipleasssents and optimizing teaching evaluation systems.

：ywords：generativeAI;agriculturalandforestryeconomicmanagement;professonal teaching;learnngmethod;educationl

‘完善鄉村人才培育和發展機制”“推進涉農專業人才定向培養”是中央層面對“三農\"工作做出的系統部署中的關鍵一環。《中共中央國務院關于進一步深化農村改革扎實推進鄉村全面振興的意見》《中共中央國務院關于學習運用“千村示范、萬村整治\"工程經驗有力有效推進鄉村全面振興的意見》等文件均對于壯大鄉村振興人才隊伍進行了多次強調。農林經濟管理專業作為涉農領域的關鍵學科，旨在培養具備扎實經濟管理知識和農林行業實踐能力的復合型專業人才，肩負著培養“知農、愛農、為農\"的農業農村現代化建設人才的重任。然而，傳統的教學模式在應對快速變化的科技進步時，逐漸顯現出局限性。特別是ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能的出現，為該專業教學帶來了前所未有的變革與挑戰。

生成式人工智能是基于算法模型和大數據，生成具有邏輯的原創新內容的技術。該技術具有高效的數據檢索能力、出色的語言理解能力以及強大的文本生成能力，允許使用者通過與其進行多輪對話，最終生成滿足使用者需求的內容。這不僅改變了知識的獲取與呈現方式，還深刻影響了師生的教育、學習過程。國內諸多高校對生成式人工智能的態度是積極且謹慎的，既肯定了該技術在教育和研究中的巨大潛力，又意識到需要對該技術進行合理的引導與監督。例如，一些高校正在構建專門的AI工作平臺，為師生提供相關學習的平臺，同時也普遍加強了學位論文的AI生成檢測，以確保教育質量。鑒于此，本文針對生成式人工智能技術在農林經濟管理專業教育領域的變革進行了深度思考，并探索優化策略與方法，以實現教學的有效重構。

1生成式人工智能對學生學習的增益與風險

從歷史角度看，每一次技術革新都推動了社會的巨大進步。生成式人工智能遵循著技術發展的內在規律，在誕生后迅速風靡全網，并快速嵌入到學生的生活與學習場景。該技術對學生學習產生了深遠影響，帶來諸多增益的同時，也潛藏著一定風險。

1.1豐富學習資源，降低知識獲取成本

生成式人工智能最直接的教育增益體現在其強大的信息整合與知識生成能力。農林經濟管理是一個交叉學科，涉及農業、林業、經濟學、管理學、社會學和統計學等多個學科領域。學生在構建系統性的專業知識架構時常面臨學科邊界模糊、信息來源分散、理論與實踐脫節等困難。在專業學習中，AI技術可以快速整合海量知識內容，并通過通俗易懂的語言、圖表或案例等方式呈現，拓展了學生獲取專業信息的路徑與維度。借助生成式人工智能，學生不再需要花費大量時間進行繁雜的文獻查找與資料篩選，降低了知識檢索門檻。例如，在完成“外國農業經濟發展情況”相關課程作業時，學生可借助AI工具便捷地獲取全球范圍內的農產品生產、貿易數據，以及不同國家農業的歷史進程，進而快速形成對各國農業發展狀況的多維度認知結構。這種便捷的知識獲取路徑，極大拓展了學生的學習資源邊界，大大降低了信息不對稱導致的學習壁壘。

1.2定制化學習內容，提高學習效率

生成式人工智能具有高度可定制化和反饋迅速的優勢，能夠根據學生在學習過程中表現出的知識結構、理解偏差和興趣點，生成匹配度高、適應性強的學習內容。該技術改變了學生的學習方式，使其從傳統的被動接受式學習向主動探究式學習轉變。學生可以利用人工智能工具自主搜索和獲取知識，根據自己的學習進度和需求選擇學習資源和學習路徑。這一特性契合了農林經濟管理專業知識模塊復雜、實踐性強的特點。例如，在完成計量經濟學相關實驗作業時，AI生成技術可以扮演助教角色，為學生解決編程等數據處理問題。此外，針對農林經濟管理專業的實踐教學，如鄉村調研報告撰寫等，AI工具還能協助學生進行排版、潤色等工作，提升整體作業質量。

1.3剝奪創新思考能力，形成技術依賴心理

在享受生成式人工智能技術高度便利的同時，學生思維能力與知識體系構建能力的發展也面臨著潛在風險。生成式人工智能對問題結構的預設通常體現為“規范性導向”，長期依賴該技術的同學極易在心理層面形成對“權威信息\"的服從態度，陷入“輸入一復制一輸出”的路徑依賴，喪失在復雜問題面前應當具備的獨立思考與邏輯推理能力。在農林經濟管理專業中，這種風險尤為突出。該專業研究的落腳點往往涉及政策調控、制度設計、行為激勵等復雜系統，不存在固定的模板化答案。生成式人工智能常使用語言潤色手段掩蓋內容深度的不足，使學生在不知不覺中滿足于“看起來正確”的答案。例如，在撰寫農村調研報告時，如果學生完全依賴AI工具生成文本，可能會忽略對田野調研資料的分析與反思，導致研究結果流于表面。

1.4欠缺辯證分析能力，增加認知矯正成本

生成式人工智能基于大模型訓練生成文本內容，其輸出內容往往強調“表面相關性”與“流暢性”，而非“邏輯嚴謹性\"與“正確性\"。對于尚處于專業學習初期的學生而言，由于系統的專業知識儲備不足、知識遷移能力欠缺以及對現實問題的判斷不精準，極易在使用AI的過程中形成認知偏差甚至知識誤判。一旦錯誤知識被內化，后續糾正認知的矯正成本將顯著上升。這種現象在農林經濟管理專業的學生進行比較研究、數據分析等學習活動時尤為突出。例如，在搜集“外國農業經濟發展情況”的數據時，限于數據可得性，AI有時將與某國的貿易數據作為該國貿易總額提供給學生，不精確的數據信息無疑會導致學生對事實產生誤判。此外，在進行數據解讀時，可能存在過度夸大某一變量影響的情況。倘若學生未具備統計學和實證方法的基本訓練，便可能被引導至錯誤的研究結論。

2生成式人工智能對教師教學的助力與挑戰

在生成式人工智能技術浪潮的沖擊下，高校教師群體對該技術的態度呈現出顯著的異質性。部分教師出于對技術可靠性的質疑、對既有教學范式的堅守，以及對職業角色重塑的潛在焦慮等原因，對該技術持審慎甚至抵制態度。盡管這些顧慮有其合理性，但不可否認的是，抗拒無法逆轉其嵌入教育領域的趨勢。在生成式人工智能與教育深度融合浪潮中，高校教師必須理性審視AI技術的雙刃劍效應，正視該技術賦能教學的助力與挑戰

2.1整合教學資源，提升教學質量

在農林經濟管理專業的教學中，涉及大量與農業生產、農產品貿易、農村經濟和農業政策等相關的信息數據。教師授課往往面臨數據更新滯后、案例資料分散、數據難以獲取等問題，導致教學內容缺乏時效性。生成式人工智能憑借其強大的信息處理能力，可以從海量的文獻資料、統計年鑒、行業報告等文件中篩選出有價值的信息，協助教師對這些資源進行分類，提煉關鍵知識點。這有利于教師優化教學內容的組織結構，使其邏輯更加清晰、體系更加完善，進而提升教學質量。例如，在講解外國農業經濟課程時，通過搜集不同國家的農業種植方式、生產情況、貿易數據和政策體系等數據和信息，教師可以為學生呈現更豐富、更全面的案例和資料，幫助學生實現抽象知識的具象化，更清晰地把握全球農業產業格局。

2.2教學方法多樣，提升教學效率

在農林經濟管理專業的教學中，部分課程涉及相對枯燥的數據展示、政策論述等內容，要求教師具備較強的教學內容轉化能力。教師不僅需要準確傳達專業知識，還要將理論性強、相對抽象、復雜的知識點轉化為生動形象、易于接受的課堂內容，以激發學生的學習興趣與參與度。生成式人工智能為教師提供了靈活多樣的教學手段支持，使教師可以利用根據教學內容快速生成個性化教學案例、可視化圖表、互動式教學課件等，從而提升教學效率與課堂效果。例如，在外國農業經濟課程中，講解國外農業的生產貿易情況時，教師可以借助AI技術快速生成動態的數據曲線，構建與中國生產貿易情況的對比圖示，讓學生更直觀地理解外國的農業發展情況，幫助學生建立跨國視角下的農業經濟認知體系。

2.3創新調整教學方式，平衡技術與傳統教學

在傳統教學中，教師主要扮演知識傳授者的角色，以講授為核心向學生傳遞專業知識。而生成式人工智能改變了學生的學習方式，使其從傳統的被動接受式學習向主動探究式學習轉變。因此，生成式人工智能的引入，使得教師的角色逐漸從“知識傳授者\"轉變為“學習活動的設計者與引導者\"7-8。AI可以快速為學生提供基礎性知識解答和數據查詢等服務，解答學生在學習過程中遇到的問題。而教師則需要根據教學目標和實際情況，引導學生利用人工智能技術進行自主探究和協作學習，幫助學生理解知識的內涵、建立知識之間的聯系，以及培養學生的高階思維能力和解決實際問題的能力。例如，在布置外國農業經濟的課程論文時，教師可要求學生結合AI生成的國外概況，圍繞“國內外比較分析”自行進行邏輯構建，在此過程中引導學生理解“技術輔助\"與“AI依賴”的邊界。

2.4技術應用能力增加，學生管理難度提升

農林經濟管理專業具有知識更新速度快、現實指向性強等特點。在教學過程中，教師需不斷探索如何將AI生成內容與專業知識體系有機融合，這對教師的教學能力提出了更高的要求。一方面，教師需要具備人工智能技術的應用能力，熟練掌握生成式人工智能工具的操作方法，能夠根據教學需求選擇合適的人工智能平臺和功能，進行教學資料的生成、學生作業的批改和學習反饋的提供等。另一方面，教師要具備數字化教學資源的整合能力。生成式人工智能能夠生成大量的文本、數據和圖像等資源，教師需要將這些資源與傳統的教學資源進行有機整合，構建豐富、多樣且具有針對性的教學資源庫，以滿足不同教學環節和學生個性化學習的需求。此外，隨著生成式人工智能技術在教學活動中的深度嵌入，教師還需要強化對技術使用的規范管理。在課程論文、農村調研報告撰寫等任務中，AI生成的文本往往具有高度的語言連貫性與表達流暢性，容易掩蓋學生真實認知水平的不足，進而導致教師對學習評價與個體成長形成誤判。

3在農林經濟管理專業教育中如何揚長避短

在人工智能時代背景下，生成式人工智能技術在教育領域的深度嵌人與應用已是必然趨勢。實現該技術教育價值的最大釋放，必須從教育理念轉變、教師技能提升、教學方法創新和評價體系優化等多個層面進行系統設計，以實現“揚長避短、融合創新”的自標。

3.1正視AI變革，轉變教育理念

生成式人工智能技術的發展不僅是技術層面的進步，更是對傳統教育理念的一次深刻沖擊。在生成式人工智能環境下，教學目標已不再局限于傳統的知識灌輸和機械應用，而是更加注重培養學生的批判性思維能力和綜合素養。農林經濟管理作為一個多學科交叉融合、緊密聯系現實問題的專業，對教育理念轉變提出更高要求。教師必須正視AI技術帶來的機遇與挑戰，重塑教育價值觀和教育角色定位，從“以教為中心\"轉向“以學為中心”，從“知識傳遞者\"轉向“學習引導者”和“價值塑造者”。例如，在教學過程中，教師可以引導學生對AI生成內容進行“反求因果\"式學習，引導學生辨別AI生成答案的邏輯漏洞和數據偏差，從而提升學生對專業知識的主動建構能力，避免形成技術依賴。

3.2深化AI賦能，提升教師專業能力

針對生成式人工智能在“知識生成\"方面的優勢，農林經濟管理專業可嘗試通過AI工具整合農業、經濟學、政策和數據分析等多個知識模塊，形成系統化、結構化的知識框架。而教師作為生成式人工智能融入教育過程的關鍵引導者，其技術素養與應用能力直接決定了AI在教學中的融合深度與效果。對于高校而言，應建立常態化的教師AI能力培訓機制，通過組織專題工作坊、跨學科研討會等方式，搭建教師間的技術交流平臺，切實提升教師在AI工具使用、數字資源整合和智能教學平臺建設等方面的綜合實踐能力。對于教師個人而言，應主動參與各類培訓和學習活動，深入理解生成式人工智能的基本原理、核心功能及其在教育中的應用場景，熟練掌握主流AI工具的使用方法。同時，教師應密切關注人工智能技術的發展動態，積極參與教育技術相關的學術研討與專業交流，持續更新教學技能。

3.3推動人機協同，創新教學方法

農林經濟管理專業課程高度融合政策、數據與實踐導向，對教學設計與知識轉化能力要求較高。教師應根據課程特點，構建“AI+教師\"分工協作的教學機制，實現人機協同育人。即，由AI承擔信息處理、內容生成、案例設計等技術性事務，教師則聚焦問題引導、價值辨析與能力培養等深層任務，形成優勢互補的人機協同教學結構。在教學方法上，教師可設計以生成式人工智能為工具支撐的項目式教學任務，創新項目式、翻轉課堂等多樣化教學方法，提升教學的針對性與有效性。例如，在翻轉課堂模式中，教師可將AI生成的案例材料、圖表演示和政策背景作為學生課前的自主學習資源，將課堂時間用于引導性討論、互動答疑與應用實踐，激發學生的深度思考與協作能力。通過人機協同模式的不斷優化與實踐探索，將有助于推動教學方式的系統性轉型，全面提升教學效能與學生學習質量。

3.4設計多元考核，優化教學評價體系

在生成式人工智能廣泛介入學生學習過程的背景下，傳統以知識再現和標準答案為核心的評價體系，已難以全面、準確地反映學生的真實學習狀態和綜合能力水平。特別是在農林經濟管理這類注重實際應用與問題解決能力的專業中，亟需構建過程導向與能力導向相結合的多元評價體系，以促進學生全面發展并有效防范“技術替代思維”的蔓延。除了傳統的考試成績評價外，教師應加強對學生學習過程的評價。例如，在課程論文、調研報告或數據分析項目中，可以要求學生增加“研究思路形成過程\"“AI工具使用說明\"等內容的標注，促使學生對人工智能的使用保持反思與自律，避免機械復制或內容堆砌。同時，教師可設計口頭匯報、現場問答等實踐性強、AI替代性弱的學習環節，強化對學生邏輯表達、綜合分析與實際操作能力的考察，從而提升教學評價的真實性與公正性。

4結束語

在農林經濟管理專業這一高度依賴多學科知識整合與實踐應用的學科體系中，生成式人工智能的出現為其教育模式帶來了深刻的變革與重構。教師和學生作為教學過程中的核心主體，都面臨著角色定位、能力要求和學習方式等方面的轉變。對于學生而言，在享受技術帶來的降低學習成本、提高學習效率等優勢的同時，也應當警惕其對思維能力、創新意識的消極影響，謹防產生技術依賴。對于教師而言，應積極應對AI帶來的變化，通過學習和掌握生成式人工智能技術、創新教學設計與方法以及建立多元化的教學評價體系等措施，充分發揮生成式人工智能在農林經濟管理專業教學中的優勢，推動農林經濟管理專業教育的高質量發展，培養出具有創新精神、實踐能力和適應時代發展需求的高素質農林經濟管理專業人才，為鄉村振興提供有力的人才支持和智力保障。

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