生成式人工智能在研究生教学备课中的应用探索

中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2025）14-0017-04

Abstract：Intherapiddevelopmentofgenerativeartificialinteligence，thehighereducationsystem"ridesontheeastwind"， andalsofaceschallenges，whichprovidesthepossbilityofimprovingtheteachingabilityofyoungteachersincollegesanduniversities.Inthisgadisaerplsgnerativeartifialintellgencetgaduatesudentteacingpreparatinfosoilico bialtopicsinmicrobialecology，showingexamplesofconversationswithgenerativeAIpreparationfromcoursepreparationdata colection，courseplanningandcourserefletionhispaperprovidessupportforexploringenerativeAIincoursepreparation forgraduateeducation，therebycontributing tothedigital transformationandhigh-qualitydevelopmentof highereducation.

Keywords： Generative Artificial Intelligence;young teachers;graduate teaching; lesson preparation; Ecology

《科学》杂志曾评选出具有创造力的人工智能（AI）是2022 年度十大突破之一。云计算、大模型、OpenAI和ChatGPT等兴起为智慧教育、教育现代化提供了机会与挑战。2024年初全国教育工作会议指出，要不断开辟教育数字化新赛道，以智能化赋能教育治理，引领教育变革创新。随着“奇点邻近”，人工智能这把“双刃剑"在教育中的应用势在必行，如何“享受"技术红利的同时保持自身的“清醒"尤为关键3。目前，有学者指出“互联网 +^′ 教育仍存在教师备课及资源服务支撑体系难以支持教学常态化应用等问题4，由此生成式人工智能（GenerativeAI）为推进“教育信息化3.0"提供技术支撑。生成式人工智能核心是利用机器学习算法对训练集中的模式建模，从而进一步生成富有创造性的新数据。有学者调研了浙江大学大学生对生成式人工智能的应用与探讨，也合理指出学生希望教师应该“有的放矢"地将生成式人工智能应用在传统的教学与考核中。因此，高效利用大语言模型助力高等教育发展，是高等教育未来发展的新趋势，也是一个值得思考的问题。

生态学是研究生物与其周围环境之间相互关系的学科。近年来，随着国家生态文明建设的不断推进，生态学逐渐成为学生考研的热门专业或方向。但由于生态学所涉知识覆盖面广，对任课教师的综合性要求较强，往往采用多位老师共同承担课程的教学方式，这就会导致教学资料收集困难等问题。目前，延安大学针对于生态学专业研究生在一年级阶段需要涉及的专业必修课程主要有植物生态学研究专题、动物生态学研究专题、修复生态学研究专题，以及富有当地特色的如黄土高原生态学研究专题等。同时也有草地生态学、微生物生态学、化学生态学等专业选修课程，此类课程主要目的是拓展学生视野，并为研究生后续有关研究提供思路。此外，近几年青年教师逐渐参与到大学课程授课已成大趋势，教育教学能力不足等普遍问题日益凸显。因此，本文基于研究生课程的前沿性、专题性和开放性等特点，为达到提高教师备课效率、丰富教师教学内容、增强研究生课程认可度等目的，借助生成式人工智能，以微生物生态学（土壤微生物学专题）课程为例，通过一系列教师与生成式人工智能的互动，完成教学任务中关键的备课步骤，以期为其他交叉学科的共性问题提供借鉴。

一 生成式人工智能在青年教师备课领域的应用前景

目前，生成式人工智能相关的文献研究主要是在理性思辨与抽象应用，实际上辅助教学的应用也多集中于中小学教学，目前针对于大学青年教师备课领域研究甚少。可能是生成式人工智能自前具有一定的局限性，并不能被青年教师合理地应用。知识的不确定性，如人工智能的更新与时间成本的矛盾，特定领域的理论和事实性错误等；伦理的争议性，如学术道德与产权标注的问题等；信息的不可控性，如生成式人工智能的语言训练多为西方语言等；上述问题均会对生成式人工智能的应用造成障碍。但自前生成式人工智能在教师备课领域具有明显的优越性，如操作简便性、提高工作效率和生成形式多样性等特点。因此，生成式人工智能作为一种自然语言处理与生成技术，在教育学尤其是教学备课方面有广泛的应用前景。

二 生成式人工智能在微生物生态学备课中的应用实例

本文所应用的生成式人工智能为目前百度旗下“文心一言"语言模型，该模型因具有知识增强、检索增强和对话增强等技术特色，在中文理解、数理推算等方面独树一帜，其在人机对话中也能较好地模拟真人语言模式，理解使用人意图，并给出较为满意的答案[1。但与人工智能的对话应尽可能完整，并且要会用言语引导人工智能，否则得出与实际所需相悖的答案，从而失去生成式人工智能对备课的正向意义。表1为运用连续提问法不断修正人工智能的回复，以最终达到备课方向这一目的。

因而，本文以土壤微生物专题教学为例，根据上述人工智能对话结果，安排8个理论讲授学时和4个文献讨论学时。具体如下。

（一） 课程引入

介绍微生物生态学的定义，并简要回顾微生物生态学与生态学的联系。选择一个与微生物生态学相关的典型案例，如水体富营养化、土壤微生物修复等。目的是从宏观上将生态学的概念引入微生物生态学的教学内容，以期给学生更直观的理论表达，同时简要介绍微生物生态学的重要性和应用领域。引出案例，激发学生的兴趣和好奇心（1课时）。

（二） 核心重点讲解

1）采用经典案例教学法，介绍本节课主要讲授部分（图1）。详细介绍案例的背景、问题和挑战。展示相关的数据和图片，帮助学生形成直观印象。本文选用“微生物碳泵"这一热点话题，故由“微生物参与物质循环”为突破口，加之现阶段国家提出的“双碳"计划，引出“微生物氮泵”的概念。从而涉及到“微生物碳泵”的微生物生物量碳、微生物碳利用效率，以及量化微生物碳利用效率方法等一系列的理论与实践研究便顺理成章地介绍给学生。目的是把当前较为典型的理论概念以案例教学的方法，使学生能够更好地体会与领悟微生物生态学这一学科的研究前沿与进展，为以后的科学研究提供部分思路与方法（2课时）。

2）采用视频教学法，播放相关讲座视频，进一步加深学生对“微生物碳泵"的理解。选取与课程内容相关的视频，引导学生进行讨论和分析。本文中主要介绍从Bilibili视频平台上提前搜寻有关视频（冯晓娟老师所讲述的“微生物与碳固持”），与核心经典案例密切相关的讲座内容。并且在播放视频中合理提出相关问题，如“同学们如何理解植物、微生物组分的相对贡献这一概念的？”加强与学生的互动交流，达到所讲内容尽可能地被学生理解体会（2课时）。

3）采用实践教学法，详细介绍了目前生态学专业常用的文献收集及处理方法—Meta分析，从理论到实践及论文实例，多方面地给学生剖析此方法的运用场景及成文思路，通过实际操作，帮助学生将理论知识与实际应用相结合。目的是指导学生对此类文献的深入了解，并在以后阅读相关文献的同时，理解并转化为相应的理论成果，做到理论与实践相结合（3课时）。

（三） 深入讨论及独立分析

安排相对合理的时间与同学交流反馈，询问课堂感受及课程理解，并完成相对应的文献阅读汇报工作。此部分由于提前在课下与学生沟通交流，已经安排好各自需要汇报的文献，在课堂上直接进行PPT展示。在汇报过程中，要求明确记录全过程，并在汇报结束后指出汇报学生存在的问题，及时给出建议以便在后面汇报过程中能够更好地表达（4课时）。

以上备课内容均与“文心一言"所建议的备课模式相匹配。当然，运用“文心一言"除了帮助我们青年教师教学备课外，还应将课程本身的特点以及青年教师所从事的相关研究进行融合。由于课程是研究生选修课程，教学目的要求要培养学生整合知识及研究框架的能力，锻炼研究生发现并解决科学问题的思维习惯，故采用相对自由且宽松的教学氛围能够更好地完成教学目标。人工智能在教学中的应用及效果简图如图2所示。

三 结束语

目前，生成式人工智能在高等教育不同领域应用广泛，包括使用方式上的不同，如：翻译、备课、文字写作、图案生成和PPT制作等；也包括使用对象上的不同，如：教师、学生、教育管理者等；还包括使用场景上的不同，如：课堂、宿舍、培训会等。由此可见，生成式人工智能在高等教育生态的改变与优化方面确实能起到作用，但为了让生成式人工智能规避可能产生的教育风险，还应有一定的规章制度限制，以网络安全为底线，开发适合中国国情的新型人机协同数据库，让高等教育借此东风实现新的飞跃。

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