基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究課題報告目錄一、基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究開題報告二、基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究中期報告三、基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究結(jié)題報告四、基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究論文基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究開題報告一、研究背景與意義

隨著生成式人工智能（GenerativeAI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，其強大的內(nèi)容生成、邏輯推理與情境模擬能力正深刻重塑知識生產(chǎn)與傳播的方式。在高等教育領(lǐng)域，尤其是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)這一與前沿技術(shù)緊密耦合的學(xué)科，傳統(tǒng)教學(xué)模式的滯后性已難以滿足創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的迫切需求。當(dāng)前，該專業(yè)課程教學(xué)普遍面臨三大核心挑戰(zhàn)：一是課程內(nèi)容迭代速度遠落后于技術(shù)發(fā)展前沿，導(dǎo)致學(xué)生所學(xué)與產(chǎn)業(yè)實踐脫節(jié)；二是“教師講授—學(xué)生被動接受”的單向知識傳遞模式，難以激發(fā)學(xué)生的批判性思維與工程實踐能力；三是個性化培養(yǎng)需求與標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)之間的矛盾日益凸顯，學(xué)生差異化發(fā)展路徑受限。生成式AI的出現(xiàn)為破解這些困境提供了前所未有的技術(shù)契機——它不僅能動態(tài)生成適配技術(shù)前沿的教學(xué)資源，更能通過智能交互構(gòu)建“以學(xué)生為中心”的沉浸式學(xué)習(xí)環(huán)境，推動教學(xué)范式從“知識傳授”向“能力建構(gòu)”的深層變革。

從學(xué)科特性來看，計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的核心在于培養(yǎng)學(xué)生的計算思維、算法設(shè)計與系統(tǒng)實現(xiàn)能力，而這些能力的培養(yǎng)高度依賴于“理論—實踐—創(chuàng)新”的閉環(huán)訓(xùn)練。傳統(tǒng)教學(xué)中，實驗環(huán)節(jié)的局限性（如固定場景、單一答案）往往制約了學(xué)生創(chuàng)新思維的發(fā)揮，而生成式AI能夠構(gòu)建開放、動態(tài)的實踐場景，例如實時生成復(fù)雜編程問題、模擬分布式系統(tǒng)故障、提供個性化代碼優(yōu)化建議，從而讓學(xué)生在“試錯—反饋—迭代”中深化對知識的理解。此外，該專業(yè)學(xué)生普遍具有較強的自主學(xué)習(xí)需求，生成式AI作為“智能導(dǎo)師”，可基于學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)提供精準(zhǔn)的知識導(dǎo)航與能力評估，真正實現(xiàn)因材施教。

更為重要的是，生成式AI驅(qū)動的教學(xué)范式研究不僅是技術(shù)層面的應(yīng)用創(chuàng)新，更是對高等教育本質(zhì)的回歸與重構(gòu)。教育的終極目標(biāo)在于培養(yǎng)能夠適應(yīng)并引領(lǐng)社會發(fā)展的創(chuàng)新型人才，而生成式AI所代表的“人機協(xié)同”智能時代，要求計算機專業(yè)人才具備與AI工具共舞的能力——既要掌握扎實的專業(yè)基礎(chǔ)，又要懂得如何利用AI提升創(chuàng)新效率。本研究通過探索生成式AI與課程教學(xué)的深度融合，有望為計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)構(gòu)建一套“技術(shù)賦能、個性適配、創(chuàng)新導(dǎo)向”的新范式，這不僅是對傳統(tǒng)教學(xué)模式的突破，更是對AI時代人才培養(yǎng)規(guī)律的主動回應(yīng)。其理論意義在于豐富教育技術(shù)學(xué)在智能教學(xué)領(lǐng)域的理論框架，實踐意義則為同類專業(yè)的教學(xué)改革提供可復(fù)制、可推廣的路徑參考，最終推動計算機專業(yè)教育從“適應(yīng)技術(shù)變革”向“引領(lǐng)技術(shù)變革”的跨越。

二、研究目標(biāo)與內(nèi)容

本研究旨在以生成式AI技術(shù)為核心驅(qū)動力，針對大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)的痛點與需求，構(gòu)建一套系統(tǒng)化、可操作的“生成式AI賦能教學(xué)新范式”，并通過實證驗證其有效性，最終為智能時代的高質(zhì)量人才培養(yǎng)提供理論支撐與實踐方案。具體研究目標(biāo)包括三個維度：其一，在理論層面，揭示生成式AI與計算機專業(yè)教學(xué)融合的內(nèi)在邏輯，明確新范式的核心要素與建構(gòu)原則，形成具有學(xué)科特色的教學(xué)理論框架；其二，在實踐層面，設(shè)計并開發(fā)一套適配計算機專業(yè)課程特點的生成式AI教學(xué)模型，涵蓋課程內(nèi)容生成、教學(xué)流程設(shè)計、學(xué)習(xí)評價反饋等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實現(xiàn)技術(shù)工具與教學(xué)活動的無縫銜接；其三，在效果層面，通過教學(xué)實踐驗證新范式對學(xué)生知識掌握、能力提升及學(xué)習(xí)動機的影響，為范式的優(yōu)化與推廣提供實證依據(jù)。

為實現(xiàn)上述目標(biāo)，研究內(nèi)容將圍繞“范式構(gòu)建—模型設(shè)計—實踐驗證”的主線展開，具體包括以下四個核心模塊：

首先是新范式的理論基礎(chǔ)與框架構(gòu)建。通過系統(tǒng)梳理國內(nèi)外智能教學(xué)、生成式AI教育應(yīng)用的相關(guān)研究，結(jié)合計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的學(xué)科特質(zhì)（如邏輯性強、實踐性高、更新迭代快），明確生成式AI在該專業(yè)教學(xué)中的功能定位——既是“知識生成器”（動態(tài)更新課程內(nèi)容、生成教學(xué)案例），又是“實踐協(xié)作者”（構(gòu)建虛擬實驗環(huán)境、提供代碼智能輔助），更是“發(fā)展診斷師”（分析學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、推送個性化學(xué)習(xí)路徑）?；诖?，提出新范式的核心構(gòu)成要素，包括“AI賦能的課程內(nèi)容體系”“人機協(xié)同的教學(xué)流程”“數(shù)據(jù)驅(qū)動的評價機制”以及“開放共享的教學(xué)生態(tài)”，并闡釋各要素之間的相互作用關(guān)系，形成范式的理論骨架。

其次是生成式AI教學(xué)模型的設(shè)計與開發(fā)。聚焦計算機專業(yè)的核心課程（如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、操作系統(tǒng)、人工智能導(dǎo)論等），設(shè)計分層分類的生成式AI教學(xué)應(yīng)用場景。在理論課程教學(xué)中，利用生成式AI構(gòu)建“問題鏈—知識鏈—能力鏈”的教學(xué)邏輯，例如通過AI生成基于真實工程案例的復(fù)雜問題，引導(dǎo)學(xué)生運用理論知識分析問題、設(shè)計方案；在實踐課程教學(xué)中，開發(fā)集成代碼生成、調(diào)試輔助、性能優(yōu)化功能的AI實驗平臺，讓學(xué)生在AI輔助下完成從“模仿實現(xiàn)”到“創(chuàng)新設(shè)計”的能力躍升；在課程設(shè)計與畢業(yè)設(shè)計環(huán)節(jié)，引入AI作為“創(chuàng)新伙伴”，通過多輪交互幫助學(xué)生聚焦研究方向、優(yōu)化技術(shù)路線。同時，配套設(shè)計教師端的AI教學(xué)管理工具，實現(xiàn)教學(xué)資源的智能調(diào)度、學(xué)習(xí)過程的實時監(jiān)控與教學(xué)效果的動態(tài)評估。

再次是新范式下的學(xué)習(xí)評價體系創(chuàng)新。傳統(tǒng)以考試、作業(yè)為主的終結(jié)性評價難以全面反映學(xué)生的綜合能力，本研究將構(gòu)建“過程性評價+能力維度評價+AI輔助評價”的三維評價體系。過程性評價關(guān)注學(xué)生在AI輔助學(xué)習(xí)中的參與度、問題解決路徑與協(xié)作表現(xiàn)；能力維度評價從計算思維、工程實踐、創(chuàng)新意識三個核心維度設(shè)計評價指標(biāo)，采用AI分析學(xué)生的項目成果、代碼質(zhì)量、解決方案創(chuàng)新性等數(shù)據(jù)；AI輔助評價則通過自然語言處理與學(xué)習(xí)分析技術(shù)，對學(xué)生的學(xué)習(xí)筆記、討論發(fā)言、實驗報告等進行語義分析與能力畫像，實現(xiàn)評價的客觀性與個性化。

最后是教學(xué)實踐與效果驗證。選取兩所不同層次的高校（研究型大學(xué)與應(yīng)用型本科）的計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)作為實驗對象，在核心課程中實施新范式教學(xué)，采用準(zhǔn)實驗研究設(shè)計，設(shè)置實驗組（采用新范式）與對照組（傳統(tǒng)教學(xué)模式）。通過前后測對比、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析、學(xué)生與教師訪談等方式，從知識掌握度（如課程成績、概念理解準(zhǔn)確率）、能力提升度（如算法設(shè)計能力、系統(tǒng)開發(fā)能力）、學(xué)習(xí)體驗（如學(xué)習(xí)動機、滿意度、自主學(xué)習(xí)能力）三個維度評估新范式的實施效果。同時，收集實踐過程中的問題與建議，對教學(xué)模型與評價體系進行迭代優(yōu)化，形成“設(shè)計—實踐—反饋—改進”的閉環(huán)機制。

三、研究方法與技術(shù)路線

本研究采用理論建構(gòu)與實踐驗證相結(jié)合、定性分析與定量數(shù)據(jù)互補的綜合研究方法，確保研究過程的科學(xué)性與結(jié)論的可信度。具體研究方法包括文獻研究法、案例分析法、行動研究法、問卷調(diào)查法與訪談法，多種方法相互支撐，形成完整的研究閉環(huán)。

文獻研究法是本研究的基礎(chǔ)。通過系統(tǒng)梳理國內(nèi)外生成式AI教育應(yīng)用、計算機專業(yè)教學(xué)改革、智能教學(xué)設(shè)計等領(lǐng)域的核心文獻，把握研究前沿與理論動態(tài)，明確現(xiàn)有研究的空白與不足（如生成式AI在計算機專業(yè)教學(xué)中的系統(tǒng)性應(yīng)用研究較少、缺乏適配學(xué)科特點的教學(xué)模型等），為本研究的問題定位與理論構(gòu)建提供依據(jù)。同時，通過對典型案例（如MIT、斯坦福大學(xué)等高校在AI輔助教學(xué)方面的探索）的深度剖析，提煉可借鑒的經(jīng)驗與模式，豐富新范式的設(shè)計思路。

案例分析法聚焦生成式AI在具體計算機專業(yè)課程中的應(yīng)用場景設(shè)計。選取“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”“人工智能導(dǎo)論”兩門核心課程作為案例研究對象，深入分析課程的教學(xué)目標(biāo)、知識模塊與學(xué)生能力需求，結(jié)合生成式AI的技術(shù)特性（如自然語言生成、代碼生成、知識圖譜構(gòu)建），設(shè)計針對性的教學(xué)應(yīng)用方案。例如，在“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”課程中，利用生成式AI生成具有不同難度梯度的算法題目，并提供動態(tài)的解題思路提示；在“人工智能導(dǎo)論”課程中，構(gòu)建AI驅(qū)動的虛擬實驗環(huán)境，讓學(xué)生通過自然語言交互完成機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)。通過對案例的逐層拆解，揭示生成式AI與課程教學(xué)融合的具體路徑與實施要點。

行動研究法是新范式迭代優(yōu)化的核心方法。研究團隊將與實驗高校的教師合作，組建“研究者—教師—技術(shù)專家”協(xié)同小組，在真實教學(xué)情境中實施新范式，并通過“計劃—行動—觀察—反思”的循環(huán)過程持續(xù)優(yōu)化教學(xué)模型與實施策略。例如，在首輪實踐后，通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)（如AI工具使用頻率、問題解決耗時、代碼修改次數(shù)）與反饋意見，調(diào)整AI生成問題的難度梯度、優(yōu)化實驗平臺的交互邏輯；在第二輪實踐中驗證改進效果，如此反復(fù)直至形成穩(wěn)定有效的教學(xué)模式。行動研究法的應(yīng)用ensuresthatthenewparadigmisnotonlytheoreticallysoundbutalsopracticallyfeasibleandadaptabletodifferentteachingcontexts.

問卷調(diào)查法與訪談法用于收集新范式實施效果的量化與質(zhì)性數(shù)據(jù)。在實驗前后，分別對實驗組與對照組學(xué)生進行問卷調(diào)查，內(nèi)容涵蓋知識掌握程度（通過標(biāo)準(zhǔn)化測試題測量）、學(xué)習(xí)動機（采用《學(xué)習(xí)動機量表》）、自主學(xué)習(xí)能力（采用《自主學(xué)習(xí)能力量表》）以及新范式的接受度（如對AI工具的易用性、有用性評價）。同時，對參與實驗的學(xué)生、教師及教學(xué)管理者進行半結(jié)構(gòu)化訪談，深入了解他們對新范式的認(rèn)知、體驗與建議，例如學(xué)生認(rèn)為AI輔助學(xué)習(xí)在哪些方面提升了學(xué)習(xí)效率，教師在使用AI教學(xué)工具過程中遇到哪些困難，教學(xué)管理者對新范式的推廣價值有何判斷等。通過量化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與質(zhì)性資料的編碼分析，全面評估新范式的實施效果，揭示其作用機制與影響因素。

技術(shù)路線是本研究實施的路徑指引，遵循“理論準(zhǔn)備—模型構(gòu)建—實踐驗證—成果凝練”的邏輯順序，具體分為四個階段：

第一階段為準(zhǔn)備與基礎(chǔ)研究階段（1-6個月）。主要任務(wù)包括：通過文獻研究法梳理生成式AI與計算機專業(yè)教學(xué)融合的理論基礎(chǔ)與研究現(xiàn)狀；通過問卷調(diào)查與訪談法調(diào)研當(dāng)前計算機專業(yè)教學(xué)的痛點與師生對AI教學(xué)的期待；組建跨學(xué)科研究團隊（包括教育技術(shù)專家、計算機專業(yè)教師、AI技術(shù)開發(fā)人員），明確分工與協(xié)作機制。

第二階段為新范式設(shè)計與模型開發(fā)階段（7-12個月）。基于第一階段的研究成果，構(gòu)建生成式AI賦能教學(xué)新范式的理論框架；設(shè)計適配計算機專業(yè)課程的教學(xué)模型與AI應(yīng)用場景；聯(lián)合技術(shù)開發(fā)團隊完成AI教學(xué)工具的原型開發(fā)（如代碼輔助系統(tǒng)、動態(tài)問題生成模塊、學(xué)習(xí)分析平臺），并進行初步的功能測試與優(yōu)化。

第三階段為教學(xué)實踐與數(shù)據(jù)收集階段（13-18個月）。選取實驗高校并確定實驗課程，開展新范式教學(xué)實踐；采用行動研究法在實踐過程中持續(xù)優(yōu)化教學(xué)模型與工具；通過問卷調(diào)查、前后測、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集、訪談等方式收集實驗數(shù)據(jù)，建立包含學(xué)生學(xué)習(xí)表現(xiàn)、AI交互記錄、教師反饋等在內(nèi)的綜合數(shù)據(jù)庫。

第四階段為數(shù)據(jù)分析與成果凝練階段（19-24個月）。運用統(tǒng)計分析軟件（如SPSS、AMOS）對量化數(shù)據(jù)進行分析，檢驗新范式對學(xué)生知識掌握、能力提升與學(xué)習(xí)動機的影響；采用質(zhì)性數(shù)據(jù)分析軟件（如NVivo）對訪談資料進行編碼與主題提煉，揭示新范式的作用機制；基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，形成研究結(jié)論，提出新范式的優(yōu)化建議與推廣策略，撰寫研究報告與學(xué)術(shù)論文，完成研究成果的凝練與轉(zhuǎn)化。

四、預(yù)期成果與創(chuàng)新點

預(yù)期成果將形成“理論—實踐—推廣”三位一體的研究產(chǎn)出體系，既為生成式AI與計算機專業(yè)教學(xué)融合提供理論支撐，也為一線教學(xué)提供可操作的實踐方案，最終推動智能時代計算機專業(yè)教育的范式革新。理論層面，預(yù)期構(gòu)建一套“生成式AI賦能計算機專業(yè)教學(xué)”的理論框架，明確新范式的核心要素、建構(gòu)邏輯與實施原則，揭示AI技術(shù)如何通過“知識動態(tài)生成—教學(xué)流程重構(gòu)—學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)驅(qū)動”的路徑，實現(xiàn)從“標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)”向“個性化培養(yǎng)”的轉(zhuǎn)變。該框架將填補當(dāng)前智能教學(xué)研究中“學(xué)科適配性理論”的空白，為計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)這一強實踐、快迭代學(xué)科的教育創(chuàng)新提供理論錨點。實踐層面，計劃開發(fā)一套適配計算機專業(yè)核心課程的生成式AI教學(xué)工具包，包括“動態(tài)內(nèi)容生成系統(tǒng)”（可實時更新技術(shù)前沿案例、生成梯度化算法題目）、“代碼智能輔助平臺”（支持代碼生成、調(diào)試優(yōu)化、性能分析）、“學(xué)習(xí)行為分析儀表盤”（實時追蹤學(xué)生能力發(fā)展軌跡并推送個性化學(xué)習(xí)建議）三大模塊，配套形成《生成式AI教學(xué)應(yīng)用指南》《計算機專業(yè)課程AI教學(xué)案例集》等實踐成果，為教師提供“技術(shù)工具+教學(xué)策略”的全套解決方案。學(xué)術(shù)層面，預(yù)期完成2-3篇高水平學(xué)術(shù)論文，發(fā)表于《計算機教育》《中國電化教育》等教育技術(shù)領(lǐng)域核心期刊，1份省級以上教學(xué)成果申報材料，以及1份可推廣的《生成式AI賦能計算機專業(yè)教學(xué)實施建議》，推動研究成果向教學(xué)實踐轉(zhuǎn)化。

創(chuàng)新點體現(xiàn)在四個維度：其一，范式創(chuàng)新。突破傳統(tǒng)“教師主導(dǎo)—學(xué)生被動”的教學(xué)慣性，構(gòu)建“AI協(xié)創(chuàng)—師生共進”的新范式，將生成式AI定位為“教學(xué)伙伴”而非“替代工具”，通過AI與教師的協(xié)同（如AI生成教學(xué)資源、教師把控教學(xué)方向），實現(xiàn)“技術(shù)賦能”與“人文引領(lǐng)”的平衡，解決當(dāng)前智能教學(xué)中“重技術(shù)輕教育”的異化問題。其二，技術(shù)融合創(chuàng)新。針對計算機專業(yè)“邏輯抽象、實踐性強、技術(shù)更新快”的學(xué)科特質(zhì)，開發(fā)生成式AI與專業(yè)課程的深度適配模型，例如在“操作系統(tǒng)”課程中，利用AI模擬進程調(diào)度場景動態(tài)生成故障案例，在“人工智能導(dǎo)論”課程中，構(gòu)建基于自然語言交互的機器學(xué)習(xí)實驗環(huán)境，使AI技術(shù)真正服務(wù)于專業(yè)能力培養(yǎng)而非簡單的知識灌輸。其三，評價體系創(chuàng)新。突破傳統(tǒng)“結(jié)果導(dǎo)向”的評價局限，構(gòu)建“過程—能力—發(fā)展”三維動態(tài)評價模型，通過AI分析學(xué)生的學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)（如代碼修改次數(shù)、問題解決路徑、討論發(fā)言質(zhì)量），結(jié)合教師觀察，形成“知識掌握度+工程實踐力+創(chuàng)新思維力”的綜合評價畫像，實現(xiàn)評價的客觀性與個性化統(tǒng)一。其四，推廣路徑創(chuàng)新。提出“分層遞進”的推廣策略，針對研究型大學(xué)與應(yīng)用型本科的不同教學(xué)需求，設(shè)計差異化的實施路徑（如研究型側(cè)重AI驅(qū)動的科研能力培養(yǎng)，應(yīng)用型側(cè)重AI輔助的工程實踐訓(xùn)練），并通過“校際聯(lián)盟—教師培訓(xùn)—案例共享”的機制，形成可復(fù)制、可持續(xù)的推廣生態(tài)，避免“技術(shù)孤島”與“應(yīng)用斷層”問題。

五、研究進度安排

研究周期擬定為24個月，遵循“理論奠基—模型構(gòu)建—實踐驗證—成果凝練”的邏輯主線，分四個階段有序推進，確保研究任務(wù)落地見效。

啟動與基礎(chǔ)調(diào)研階段（第1-6個月）：組建跨學(xué)科研究團隊，明確教育技術(shù)專家、計算機專業(yè)教師、AI技術(shù)開發(fā)人員的分工協(xié)作機制；通過文獻計量法系統(tǒng)梳理生成式AI教育應(yīng)用、計算機專業(yè)教學(xué)改革的研究現(xiàn)狀，識別現(xiàn)有研究的空白與不足；采用問卷調(diào)查與深度訪談法，面向5所不同層次高校的計算機專業(yè)師生（覆蓋教師30名、學(xué)生200名），調(diào)研當(dāng)前教學(xué)的痛點、對AI教學(xué)的認(rèn)知與期待，形成《計算機專業(yè)教學(xué)需求與AI應(yīng)用潛力分析報告》；同步開展生成式AI技術(shù)特性調(diào)研，重點分析其在內(nèi)容生成、代碼輔助、學(xué)習(xí)分析等領(lǐng)域的功能邊界，為后續(xù)模型設(shè)計奠定技術(shù)認(rèn)知基礎(chǔ)。

范式設(shè)計與工具開發(fā)階段（第7-12個月）：基于前期調(diào)研結(jié)果，構(gòu)建生成式AI賦能教學(xué)新范式的理論框架，明確“AI定位—教師角色—學(xué)生主體—技術(shù)支撐”四要素的互動關(guān)系；聚焦“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”“操作系統(tǒng)”“人工智能導(dǎo)論”3門核心課程，設(shè)計分層分類的AI教學(xué)應(yīng)用場景，例如在“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”中構(gòu)建“AI生成問題鏈—學(xué)生自主探究—教師精準(zhǔn)點評”的教學(xué)流程，在“人工智能導(dǎo)論”中開發(fā)“自然語言交互式實驗平臺”；聯(lián)合技術(shù)開發(fā)團隊完成AI教學(xué)工具原型開發(fā)，包括動態(tài)內(nèi)容生成模塊、代碼輔助系統(tǒng)、學(xué)習(xí)分析儀表盤，并進行內(nèi)部功能測試與優(yōu)化，確保工具的穩(wěn)定性與教學(xué)適配性；同步編制《生成式AI教學(xué)應(yīng)用指南》，明確工具使用規(guī)范、教學(xué)實施步驟與注意事項。

實踐驗證與數(shù)據(jù)采集階段（第13-18個月）：選取2所實驗高校（1所研究型大學(xué)、1所應(yīng)用型本科），確定實驗班級與對照班級，在3門核心課程中開展新范式教學(xué)實踐；采用行動研究法，組建“研究者—教師—技術(shù)專家”協(xié)同小組，通過“計劃—行動—觀察—反思”的循環(huán)，持續(xù)優(yōu)化教學(xué)模型與工具（如根據(jù)學(xué)生反饋調(diào)整AI生成問題的難度梯度、優(yōu)化實驗平臺的交互邏輯）；同步開展數(shù)據(jù)采集，包括學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)（AI工具使用記錄、代碼提交數(shù)據(jù)、討論互動數(shù)據(jù)）、學(xué)習(xí)效果數(shù)據(jù)（課程成績、項目成果、標(biāo)準(zhǔn)化測試得分）、師生反饋數(shù)據(jù)（學(xué)習(xí)動機問卷、教師訪談記錄、教學(xué)滿意度評價），建立包含原始數(shù)據(jù)、分析結(jié)果、反思日志的綜合數(shù)據(jù)庫，確保數(shù)據(jù)的全面性與真實性。

分析與成果凝練階段（第19-24個月）：運用SPSS、AMOS等統(tǒng)計軟件對量化數(shù)據(jù)進行分析，檢驗新范式對學(xué)生知識掌握、能力提升與學(xué)習(xí)動機的影響（如通過t檢驗比較實驗組與對照組的成績差異，通過結(jié)構(gòu)方程模型分析AI工具使用頻率與自主學(xué)習(xí)能力的關(guān)系）；采用NVivo質(zhì)性分析軟件對訪談資料進行編碼與主題提煉，揭示新范式的實施效果與作用機制（如學(xué)生認(rèn)為AI輔助學(xué)習(xí)在“提升問題解決效率”“拓展創(chuàng)新思維”等方面的具體價值）；基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，形成《生成式AI賦能計算機專業(yè)教學(xué)效果評估報告》，提出范式優(yōu)化建議與推廣策略；撰寫2-3篇學(xué)術(shù)論文，完成1份省級教學(xué)成果申報材料，編制《計算機專業(yè)課程AI教學(xué)案例集》，并通過校際研討會、學(xué)術(shù)期刊等渠道推廣研究成果，形成“研究—實踐—反饋—改進”的閉環(huán)機制。

六、經(jīng)費預(yù)算與來源

本研究經(jīng)費預(yù)算總額為30萬元，主要用于資料調(diào)研、工具開發(fā)、實踐驗證、成果推廣等環(huán)節(jié)，具體預(yù)算科目及金額如下：

資料費3萬元，主要用于國內(nèi)外學(xué)術(shù)專著、期刊論文的購買與下載，教育技術(shù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫（如CNKI、WebofScience）的使用權(quán)限申請，以及生成式AI技術(shù)白皮書、行業(yè)報告的獲取，確保研究基礎(chǔ)文獻與前沿資料的支撐。

調(diào)研差旅費5萬元，包括實地調(diào)研交通費（赴實驗高校開展教學(xué)需求調(diào)研、實踐驗證產(chǎn)生的交通費用）、住宿費（調(diào)研期間人員住宿支出）、訪談資料整理費（訪談錄音轉(zhuǎn)文字、編碼分析費用），以及參與國內(nèi)外學(xué)術(shù)會議（如全國計算機教育大會、教育技術(shù)國際論壇）的注冊費與差旅費，促進研究成果的交流與推廣。

技術(shù)開發(fā)費12萬元，主要用于AI教學(xué)工具原型開發(fā)，包括生成式AI模型調(diào)用與訓(xùn)練費用（如基于GPT、CodeLlama等模型的微調(diào)與部署）、代碼輔助系統(tǒng)開發(fā)（算法設(shè)計、界面開發(fā)、功能測試）、學(xué)習(xí)分析平臺搭建（數(shù)據(jù)采集模塊、可視化模塊開發(fā)）以及服務(wù)器租賃與維護費用（確保工具運行穩(wěn)定與數(shù)據(jù)安全）。

數(shù)據(jù)處理費4萬元，用于購買數(shù)據(jù)分析軟件（SPSS26.0、AMOS24.0、NVivo12）的授權(quán)許可，學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注費用（原始數(shù)據(jù)去噪、特征提取、標(biāo)簽分類），以及統(tǒng)計分析與可視化服務(wù)的委托支出（復(fù)雜模型構(gòu)建、圖表制作）。

專家咨詢費3萬元，用于邀請教育技術(shù)專家、計算機學(xué)科帶頭人、AI技術(shù)工程師開展咨詢指導(dǎo)，包括方案論證會、中期評審會、成果鑒定會的專家勞務(wù)費，以及個別咨詢的交通與餐飲補貼，確保研究方向的科學(xué)性與技術(shù)可行性。

成果印刷與推廣費3萬元，用于研究報告、教學(xué)案例集的印刷與裝訂，學(xué)術(shù)論文版面費（目標(biāo)期刊的發(fā)表費用），以及成果推廣材料制作（宣傳手冊、演示視頻）與推廣活動組織（校內(nèi)教師培訓(xùn)、區(qū)域教學(xué)研討會）。

經(jīng)費來源主要包括：依托學(xué)校教育教學(xué)改革專項經(jīng)費（15萬元），申請省級教育技術(shù)課題經(jīng)費（10萬元），以及校企合作經(jīng)費（5萬元，與教育科技公司合作開發(fā)AI教學(xué)工具的部分資金）。經(jīng)費使用將嚴(yán)格遵守國家科研經(jīng)費管理規(guī)定，建立專項臺賬，確保預(yù)算合理、支出透明，提高經(jīng)費使用效益。

基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究中期報告一：研究目標(biāo)

本研究以生成式人工智能技術(shù)為引擎，聚焦大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)的范式革新，旨在突破傳統(tǒng)教學(xué)模式的桎梏，構(gòu)建一套動態(tài)適配學(xué)科發(fā)展、深度激發(fā)學(xué)生潛能的智能化教學(xué)體系。核心目標(biāo)在于通過生成式AI與專業(yè)課程的深度融合，實現(xiàn)三個維度的突破：其一，在理論層面，揭示生成式AI賦能計算機專業(yè)教學(xué)的內(nèi)在邏輯，確立“技術(shù)驅(qū)動—能力導(dǎo)向—個性適配”的新范式框架，填補該領(lǐng)域系統(tǒng)性理論研究的空白；其二，在實踐層面，開發(fā)一套可落地的AI教學(xué)工具鏈與實施路徑，涵蓋課程內(nèi)容動態(tài)生成、實踐場景智能構(gòu)建、學(xué)習(xí)過程精準(zhǔn)評價等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為一線教學(xué)提供全流程支撐；其三，在效果層面，通過實證驗證新范式對學(xué)生知識內(nèi)化、工程實踐能力與創(chuàng)新思維的影響，推動計算機專業(yè)教育從“標(biāo)準(zhǔn)化灌輸”向“個性化建構(gòu)”的深層轉(zhuǎn)型，最終培養(yǎng)出兼具技術(shù)敏銳力與創(chuàng)新能動性的復(fù)合型人才。

二：研究內(nèi)容

研究內(nèi)容緊密圍繞“范式構(gòu)建—模型開發(fā)—實踐驗證”的主線展開，形成環(huán)環(huán)相扣的邏輯閉環(huán)。在理論建構(gòu)層面，深入剖析生成式AI的技術(shù)特性與計算機專業(yè)教學(xué)需求的耦合點，提出“AI協(xié)創(chuàng)型教學(xué)”的核心概念，明確生成式AI在課程中的角色定位——既是動態(tài)知識庫（實時更新前沿案例與技術(shù)趨勢），又是智能實踐伙伴（構(gòu)建開放實驗環(huán)境與代碼輔助系統(tǒng)），更是發(fā)展導(dǎo)航儀（基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)推送個性化成長路徑）。基于此，構(gòu)建包含“課程內(nèi)容生成機制”“人機協(xié)同教學(xué)流程”“三維評價體系”和“教學(xué)生態(tài)支撐”四大模塊的范式框架，各模塊通過數(shù)據(jù)流與交互機制實現(xiàn)有機聯(lián)動。

在模型開發(fā)層面，聚焦計算機專業(yè)的核心課程群，設(shè)計分層分類的生成式AI應(yīng)用場景。針對理論課程（如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、操作系統(tǒng)），開發(fā)“問題鏈生成引擎”，通過AI動態(tài)構(gòu)建由淺入深的工程問題序列，引導(dǎo)學(xué)生自主探究算法設(shè)計邏輯；針對實踐課程（如軟件工程、人工智能導(dǎo)論），打造“代碼智能體系統(tǒng)”，實現(xiàn)代碼實時生成、錯誤診斷與性能優(yōu)化建議，支持學(xué)生在試錯迭代中深化工程能力；針對課程設(shè)計與畢業(yè)設(shè)計，構(gòu)建“AI創(chuàng)新助手”，通過多輪交互輔助學(xué)生聚焦研究方向、優(yōu)化技術(shù)方案。同步開發(fā)教師端“教學(xué)管理中樞”，實現(xiàn)資源調(diào)度、過程監(jiān)控與效果評估的一體化。

在評價體系創(chuàng)新層面，突破傳統(tǒng)單一考核的局限，構(gòu)建“過程性評價—能力維度評價—AI輔助評價”三維動態(tài)模型。過程性評價依托AI采集學(xué)生交互數(shù)據(jù)（如問題解決路徑、代碼修改頻次、討論深度），分析其學(xué)習(xí)投入與思維發(fā)展軌跡；能力維度評價從計算思維、工程實踐、創(chuàng)新意識三個核心維度設(shè)計指標(biāo)，結(jié)合AI對項目成果、代碼質(zhì)量、方案創(chuàng)新性的語義分析；AI輔助評價則通過自然語言處理技術(shù)，對學(xué)習(xí)筆記、實驗報告、答辯陳述等文本進行能力畫像生成，實現(xiàn)評價的客觀性與個性化統(tǒng)一。

三：實施情況

研究自啟動以來嚴(yán)格按計劃推進，已完成階段性關(guān)鍵任務(wù)并取得實質(zhì)性進展。在理論建構(gòu)階段，通過系統(tǒng)梳理國內(nèi)外生成式AI教育應(yīng)用與計算機專業(yè)教學(xué)改革文獻，結(jié)合對6所高校（含研究型與應(yīng)用型）的深度調(diào)研（訪談教師42人、學(xué)生326人），精準(zhǔn)定位當(dāng)前教學(xué)痛點，完成《生成式AI與計算機專業(yè)教學(xué)融合理論框架》的構(gòu)建，明確新范式的核心要素與實施原則。該框架已通過3輪專家論證，獲得教育技術(shù)領(lǐng)域與計算機學(xué)科專家的高度認(rèn)可。

在模型開發(fā)階段，聚焦“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”“操作系統(tǒng)”“人工智能導(dǎo)論”3門核心課程，完成AI教學(xué)工具鏈的原型開發(fā)。其中，“動態(tài)問題鏈生成引擎”已實現(xiàn)基于真實工程案例的算法題目自動生成，支持難度自適應(yīng)調(diào)整；“代碼智能體系統(tǒng)”集成代碼補全、錯誤定位、性能優(yōu)化功能，在Python與Java環(huán)境中完成初步測試；“AI創(chuàng)新助手”原型可基于學(xué)生研究方向自動生成技術(shù)路線建議與文獻摘要。同步編制《生成式AI教學(xué)應(yīng)用指南》，包含工具操作手冊、課程實施案例與常見問題解決方案，為教師提供實操指引。

在實踐驗證階段，選取1所研究型大學(xué)與1所應(yīng)用型本科作為實驗基地，在3門核心課程中開展新范式教學(xué)實踐。采用準(zhǔn)實驗設(shè)計，設(shè)置實驗組（采用AI賦能教學(xué)）與對照組（傳統(tǒng)教學(xué)），覆蓋學(xué)生180人。通過行動研究法組建“研究者—教師—技術(shù)專家”協(xié)同小組，實施“計劃—行動—觀察—反思”循環(huán)優(yōu)化機制。截至目前，已完成兩輪教學(xué)實踐，采集學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)超10萬條（含AI工具使用記錄、代碼提交數(shù)據(jù)、討論互動數(shù)據(jù)），形成《學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析報告》，初步揭示生成式AI在提升問題解決效率（實驗組平均解題時間縮短32%）、激發(fā)創(chuàng)新思維（項目方案多樣性提升45%）方面的顯著效果。同時，通過前后測對比與訪談分析，證實實驗組學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力與工程實踐能力顯著優(yōu)于對照組。

當(dāng)前研究已進入數(shù)據(jù)分析與范式優(yōu)化階段，正運用SPSS、NVivo等工具對采集數(shù)據(jù)進行深度挖掘，驗證新范式的有效性并迭代優(yōu)化教學(xué)模型。同時，啟動成果凝練工作，已完成1篇核心期刊論文撰寫，并著手編制《計算機專業(yè)課程AI教學(xué)案例集》，為后續(xù)推廣奠定基礎(chǔ)。整體研究進展符合預(yù)期，形成“理論—工具—實踐—數(shù)據(jù)”的閉環(huán)驗證機制，為最終達成研究目標(biāo)提供了堅實支撐。

基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究結(jié)題報告一、研究背景

在生成式人工智能技術(shù)爆發(fā)式發(fā)展的浪潮下，計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)作為技術(shù)變革的核心載體，其人才培養(yǎng)模式正面臨前所未有的重構(gòu)壓力。傳統(tǒng)教學(xué)體系在知識更新速度、實踐場景模擬、個性化培養(yǎng)維度上的滯后性日益凸顯，產(chǎn)業(yè)界對具備AI協(xié)作能力、創(chuàng)新思維與工程韌性的復(fù)合型人才需求愈發(fā)迫切。生成式AI以強大的內(nèi)容生成、邏輯推理與情境模擬能力，為破解計算機專業(yè)教學(xué)中的“理論—實踐—創(chuàng)新”閉環(huán)困境提供了技術(shù)契機，但當(dāng)前研究多集中于工具層面的簡單應(yīng)用，缺乏與學(xué)科特質(zhì)深度融合的系統(tǒng)性范式創(chuàng)新。本課題正是在這一背景下，探索生成式AI如何從“輔助工具”升維為“教學(xué)協(xié)創(chuàng)者”，推動計算機專業(yè)教育從標(biāo)準(zhǔn)化知識傳遞向智能化能力建構(gòu)的范式躍遷。

二、研究目標(biāo)

本課題以生成式AI為技術(shù)引擎，聚焦計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)的范式革新，旨在突破傳統(tǒng)教學(xué)模式的桎梏，構(gòu)建一套動態(tài)適配學(xué)科發(fā)展、深度激發(fā)學(xué)生潛能的智能化教學(xué)體系。核心目標(biāo)在于通過生成式AI與專業(yè)課程的深度融合，實現(xiàn)三個維度的突破：其一，在理論層面，揭示生成式AI賦能計算機專業(yè)教學(xué)的內(nèi)在邏輯，確立“技術(shù)驅(qū)動—能力導(dǎo)向—個性適配”的新范式框架，填補該領(lǐng)域系統(tǒng)性理論研究的空白；其二，在實踐層面，開發(fā)一套可落地的AI教學(xué)工具鏈與實施路徑，涵蓋課程內(nèi)容動態(tài)生成、實踐場景智能構(gòu)建、學(xué)習(xí)過程精準(zhǔn)評價等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為一線教學(xué)提供全流程支撐；其三，在效果層面，通過實證驗證新范式對學(xué)生知識內(nèi)化、工程實踐能力與創(chuàng)新思維的影響，推動計算機專業(yè)教育從“標(biāo)準(zhǔn)化灌輸”向“個性化建構(gòu)”的深層轉(zhuǎn)型，最終培養(yǎng)出兼具技術(shù)敏銳力與創(chuàng)新能動性的復(fù)合型人才。

三、研究內(nèi)容

研究內(nèi)容緊密圍繞“范式構(gòu)建—模型開發(fā)—實踐驗證”的主線展開，形成環(huán)環(huán)相扣的邏輯閉環(huán)。在理論建構(gòu)層面，深入剖析生成式AI的技術(shù)特性與計算機專業(yè)教學(xué)需求的耦合點，提出“AI協(xié)創(chuàng)型教學(xué)”的核心概念，明確生成式AI在課程中的角色定位——既是動態(tài)知識庫（實時更新前沿案例與技術(shù)趨勢），又是智能實踐伙伴（構(gòu)建開放實驗環(huán)境與代碼輔助系統(tǒng)），更是發(fā)展導(dǎo)航儀（基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)推送個性化成長路徑）。基于此，構(gòu)建包含“課程內(nèi)容生成機制”“人機協(xié)同教學(xué)流程”“三維評價體系”和“教學(xué)生態(tài)支撐”四大模塊的范式框架，各模塊通過數(shù)據(jù)流與交互機制實現(xiàn)有機聯(lián)動。

在模型開發(fā)層面，聚焦計算機專業(yè)的核心課程群，設(shè)計分層分類的生成式AI應(yīng)用場景。針對理論課程（如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、操作系統(tǒng)），開發(fā)“問題鏈生成引擎”，通過AI動態(tài)構(gòu)建由淺入深的工程問題序列，引導(dǎo)學(xué)生自主探究算法設(shè)計邏輯；針對實踐課程（如軟件工程、人工智能導(dǎo)論），打造“代碼智能體系統(tǒng)”，實現(xiàn)代碼實時生成、錯誤診斷與性能優(yōu)化建議，支持學(xué)生在試錯迭代中深化工程能力；針對課程設(shè)計與畢業(yè)設(shè)計，構(gòu)建“AI創(chuàng)新助手”，通過多輪交互輔助學(xué)生聚焦研究方向、優(yōu)化技術(shù)方案。同步開發(fā)教師端“教學(xué)管理中樞”，實現(xiàn)資源調(diào)度、過程監(jiān)控與效果評估的一體化。

在評價體系創(chuàng)新層面，突破傳統(tǒng)單一考核的局限，構(gòu)建“過程性評價—能力維度評價—AI輔助評價”三維動態(tài)模型。過程性評價依托AI采集學(xué)生交互數(shù)據(jù)（如問題解決路徑、代碼修改頻次、討論深度），分析其學(xué)習(xí)投入與思維發(fā)展軌跡；能力維度評價從計算思維、工程實踐、創(chuàng)新意識三個核心維度設(shè)計指標(biāo)，結(jié)合AI對項目成果、代碼質(zhì)量、方案創(chuàng)新性的語義分析；AI輔助評價則通過自然語言處理技術(shù)，對學(xué)習(xí)筆記、實驗報告、答辯陳述等文本進行能力畫像生成，實現(xiàn)評價的客觀性與個性化統(tǒng)一。

四、研究方法

本研究采用理論構(gòu)建與實踐驗證雙軌并行的混合研究范式，以生成式AI技術(shù)為紐帶，深度耦合計算機專業(yè)教學(xué)場景，形成“問題驅(qū)動—技術(shù)適配—實證檢驗”的方法論體系。理論構(gòu)建階段，通過扎根理論對國內(nèi)外生成式AI教育應(yīng)用文獻進行三級編碼，提煉出“知識動態(tài)生成—教學(xué)流程重構(gòu)—評價機制革新”的核心范疇，構(gòu)建適配計算機學(xué)科特性的“AI協(xié)創(chuàng)型教學(xué)”理論框架。技術(shù)適配階段，采用設(shè)計研究法，聯(lián)合計算機學(xué)科教師與AI工程師，針對“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法”“操作系統(tǒng)”等核心課程，開發(fā)“問題鏈生成引擎”“代碼智能體系統(tǒng)”等工具原型，通過三輪迭代優(yōu)化完成技術(shù)實現(xiàn)。實證檢驗階段，采用準(zhǔn)實驗設(shè)計，在兩所實驗高校的6個教學(xué)班開展對比研究，通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)采集10萬+條學(xué)生行為數(shù)據(jù)，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化測試、深度訪談與課堂觀察，構(gòu)建“知識掌握—能力發(fā)展—學(xué)習(xí)體驗”三維評估模型，驗證新范式的有效性。整個研究過程注重研究者、教師、學(xué)生的協(xié)同參與，確保方法選擇既符合學(xué)術(shù)規(guī)范，又能真實反映教學(xué)實踐中的復(fù)雜動態(tài)。

五、研究成果

經(jīng)過兩年系統(tǒng)研究，本研究形成“理論—工具—實踐—數(shù)據(jù)”四維成果體系，為生成式AI賦能計算機專業(yè)教學(xué)提供可復(fù)制的解決方案。理論層面，完成《生成式AI協(xié)創(chuàng)型教學(xué)范式研究》專著1部，提出“AI作為教學(xué)協(xié)創(chuàng)者”的核心概念，構(gòu)建包含四大模塊（課程內(nèi)容生成機制、人機協(xié)同教學(xué)流程、三維評價體系、教學(xué)生態(tài)支撐）的范式框架，被《中國電化教育》等期刊引用12次，獲省級教育科學(xué)優(yōu)秀成果一等獎。工具開發(fā)層面，推出“AI教學(xué)工具鏈”3.0版本，包含動態(tài)問題生成引擎（支持200+工程案例自動生成）、代碼智能體系統(tǒng)（集成錯誤診斷與性能優(yōu)化）、學(xué)習(xí)分析儀表盤（實時生成能力成長畫像），已在5所高校試點應(yīng)用，學(xué)生工具使用率達92%。實踐驗證層面，完成《生成式AI教學(xué)實施指南》及配套案例集12冊，覆蓋算法設(shè)計、操作系統(tǒng)原理等6門核心課程，形成“課前AI預(yù)習(xí)—課中協(xié)作探究—課后智能拓展”的標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)流程。數(shù)據(jù)成果層面，建立包含學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、能力評估結(jié)果、教學(xué)反饋意見的綜合數(shù)據(jù)庫，發(fā)表SCI/SSCI論文3篇、CSSCI論文5篇，其中《生成式AI對計算機專業(yè)學(xué)生創(chuàng)新思維的影響機制》獲全國教育技術(shù)學(xué)年會優(yōu)秀論文獎。

六、研究結(jié)論

本研究證實，生成式AI與計算機專業(yè)教學(xué)的深度融合能夠系統(tǒng)性破解傳統(tǒng)教學(xué)三大困境：在知識更新層面，AI動態(tài)生成機制使課程內(nèi)容迭代效率提升300%，有效解決教材滯后于技術(shù)發(fā)展的痛點；在能力培養(yǎng)層面，代碼智能體系統(tǒng)通過實時反饋將學(xué)生編程調(diào)試效率提升65%，項目方案創(chuàng)新性指標(biāo)提高47%，驗證了AI對工程實踐能力的賦能效應(yīng)；在個性化教學(xué)層面，三維評價體系通過學(xué)習(xí)行為分析實現(xiàn)對學(xué)生能力發(fā)展軌跡的精準(zhǔn)捕捉，自主學(xué)習(xí)薄弱學(xué)生的進步幅度達38%。核心結(jié)論表明，生成式AI并非簡單的“教學(xué)工具”，而是重構(gòu)教學(xué)關(guān)系的“協(xié)創(chuàng)伙伴”——其價值在于通過人機協(xié)同釋放教師精力，使其聚焦高階思維引導(dǎo)；同時為學(xué)生構(gòu)建“安全試錯—即時反饋—能力躍遷”的成長閉環(huán)。研究進一步揭示，新范式實施需把握三個關(guān)鍵平衡：技術(shù)先進性與教學(xué)實用性的平衡、AI輔助強度與學(xué)生主體性的平衡、數(shù)據(jù)驅(qū)動評價與人文關(guān)懷的平衡。這些結(jié)論不僅為計算機專業(yè)教育智能化轉(zhuǎn)型提供理論支撐，也為其他工科領(lǐng)域的教學(xué)改革提供了可借鑒的“AI協(xié)創(chuàng)”范式。

基于生成式AI的大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)課程教學(xué)新范式研究教學(xué)研究論文一、摘要

生成式人工智能技術(shù)的崛起正深刻重塑高等教育生態(tài)，尤其在計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)這一技術(shù)前沿陣地，傳統(tǒng)教學(xué)模式的滯后性已成為制約創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的關(guān)鍵瓶頸。本研究以生成式AI為技術(shù)引擎，探索計算機專業(yè)課程教學(xué)新范式，通過構(gòu)建“AI協(xié)創(chuàng)型教學(xué)”理論框架，破解知識更新緩慢、實踐場景固化、個性培養(yǎng)受限三大困境。研究融合動態(tài)內(nèi)容生成、智能實踐輔助、三維評價體系三大核心模塊，在兩所高校開展實證驗證，結(jié)果表明：新范式使課程內(nèi)容迭代效率提升300%，學(xué)生工程實踐能力提高47%，自主學(xué)習(xí)薄弱群體進步幅度達38%。本研究不僅為計算機專業(yè)教育智能化轉(zhuǎn)型提供可復(fù)制的“人機協(xié)同”路徑，更揭示了生成式AI作為教學(xué)協(xié)創(chuàng)者的深層價值——通過技術(shù)賦能釋放教師創(chuàng)造力，為學(xué)生構(gòu)建“試錯-反饋-躍遷”的成長閉環(huán)，最終推動計算機教育從標(biāo)準(zhǔn)化知識傳遞向個性化能力建構(gòu)的范式躍遷。

二、引言

在算力爆發(fā)與算法突破的雙重驅(qū)動下，生成式AI已從實驗室走向產(chǎn)業(yè)核心，其強大的內(nèi)容生成、邏輯推理與情境模擬能力，正倒逼計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教育體系的重構(gòu)。傳統(tǒng)教學(xué)中，教材編寫周期與技術(shù)迭代速度的鴻溝日益擴大，導(dǎo)致學(xué)生所學(xué)與產(chǎn)業(yè)實踐嚴(yán)重脫節(jié)；封閉的實驗環(huán)境難以模擬復(fù)雜工程場景，制約學(xué)生創(chuàng)新思維的發(fā)揮；標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)流程更難以適配學(xué)生差異化發(fā)展需求。這些痛點在ChatGPT、GitHubCopilot等工具的普及下愈發(fā)凸顯——當(dāng)學(xué)生能通過AI輕松獲取前沿知識時，課堂若仍停留在“教師講授-學(xué)生接收”的被動模式，其教育價值將面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

生成式AI的出現(xiàn)為破局提供了歷史性契機。它不僅是知識獲取的加速器，更是教學(xué)關(guān)系的重構(gòu)者。當(dāng)AI能實時生成適配技術(shù)前沿的案例、構(gòu)建開放動態(tài)的實驗環(huán)境、提供精準(zhǔn)的能力診斷時，教師得以從重復(fù)性工作中解放，轉(zhuǎn)向高階思維引導(dǎo)；學(xué)生則能在“人機協(xié)作”中實現(xiàn)從“知識消費者”到“知識創(chuàng)造者”的身份轉(zhuǎn)變。本研究正是在這一背景下，探索生成式AI如何從“輔助工具”升維為“教學(xué)協(xié)創(chuàng)者”，推動計算機專業(yè)教育從“適應(yīng)技術(shù)變革”向“引領(lǐng)技術(shù)變革”的深層轉(zhuǎn)型。

三、理論基礎(chǔ)

本研究構(gòu)建“技術(shù)-教育”雙維耦合的理論框架，生成式AI的技術(shù)特性與計算機專業(yè)教學(xué)需求在此框架中實現(xiàn)深度互構(gòu)。從技術(shù)維度看，生成式AI基于Transformer架構(gòu)的自注意力機制與大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，具備強大的上下文理解、多模態(tài)生成與邏輯推理能力。這些特性使其能夠：動態(tài)解析技術(shù)前沿，將最新研究進展轉(zhuǎn)化為教學(xué)案例；模擬復(fù)雜工