摘 要 生成式人工智能憑借邏輯推理、文本生成、智能涌現(xiàn)等卓越能力，為高校經(jīng)濟學專業(yè)教育教學帶來了前所未有的機遇與動力。文章深入探究了生成式人工智能與高校經(jīng)濟學教學緊密結(jié)合的機制，揭示了其在提升教學內(nèi)容多樣性、優(yōu)化教學模式互動性、革新人才培養(yǎng)模式系統(tǒng)性，以及加強教育管理精準性等方面的巨大潛力。文章進一步提煉了二者深度融合的路徑，旨在為高校經(jīng)濟學教育教學注入全新活力，推動人工智能浪潮下經(jīng)濟學學科結(jié)構的持續(xù)優(yōu)化與升級躍遷。

關鍵詞 生成式人工智能；高校經(jīng)濟學；教學模式

中圖分類號：G642 " " " " " " " " " " " " " " 文獻標識碼：A " " DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.33.020

The Value Implications and Optimization Path of Generative Artificial

Intelligence in University Economics Teaching

YU Tonghui， LI Kemeng

（School of Business， Xinyang Normal University， Xinyang， Henan 464000）

Abstract Generative artificial intelligence （AI） has introduced unprecedented opportunities and momentum to the teaching of economics in higher education due to its exceptional capabilities in logical reasoning， text generation， and intelligent emergence. This paper examines the mechanisms underlying the close integration of generative AI and economics education in colleges and universities， highlighting its substantial potential to enhance the diversity of teaching content， optimize the interactivity of teaching methods， innovate the systemic nature of talent cultivation models， and strengthen the precision of educational management. Furthermore， this paper delineates the pathways for the deep integration of generative AI and economics education， aiming to infuse new vitality into the teaching of economics and to foster the continuous optimization and upgrading of the economics discipline structure in the era of artificial intelligence.

Keywords generative artificial intelligence; university economics; teaching methods

隨著數(shù)字技術規(guī)模的不斷擴大與應用的持續(xù)深化，云計算、人工智能等智能數(shù)字技術正驅(qū)動著社會由信息時代向智能時代深刻轉(zhuǎn)型。在此背景下，以大語言模型為代表的生成式人工智能，憑借其卓越的智能內(nèi)容生成、情景對話模擬及程序語言處理能力，日益成為革新教育教學方式、重塑人才培養(yǎng)模式的重要力量。長遠來看，生成式人工智能有望推動產(chǎn)業(yè)組織形態(tài)、用工模式及理念的根本性變革，引領人才培養(yǎng)目標的重構、教育形態(tài)的重塑，并為科學評價體系賦能[1]。然而，在數(shù)字化時代，傳統(tǒng)經(jīng)濟學教學模式與知識內(nèi)容的局限性日益凸顯。具體而言，高校經(jīng)濟學課程普遍以靜態(tài)教材為載體，難以實時反映經(jīng)濟學領域的最新進展；教學方式上，仍沿襲以教師為中心的傳統(tǒng)模式，偏重理論傳授，而忽視實踐能力培養(yǎng)與創(chuàng)新思維激發(fā)。同時，現(xiàn)代社會愈發(fā)注重培養(yǎng)具備跨學科視野與多元能力的復合型人才，強調(diào)人才與新興科技的互補與融合。因此，高校經(jīng)濟學課程亟須革新人才培養(yǎng)目標與模式，實現(xiàn)與現(xiàn)代社會的無縫對接。在此背景下，加速推進教育行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為我國教育發(fā)展戰(zhàn)略的重要布局[2]。生成式人工智能有效增強了教學的精準度與科學性，是當前高校經(jīng)濟學教學改革的重點方向。這既是提升教學質(zhì)量與成效、實現(xiàn)教育現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在訴求，也是促進經(jīng)濟學學科結(jié)構優(yōu)化升級，搶占未來發(fā)展先機的迫切需求。

1" 生成式人工智能賦能高校經(jīng)濟學教學的價值意蘊

要實現(xiàn)生成式人工智能與高校經(jīng)濟學教育教學的深度融合，應以生成式人工智能所蘊含的深度學習、大數(shù)據(jù)分析等先進數(shù)字技術為堅實支撐，旨在為高校經(jīng)濟學教育教學注入全新的發(fā)展動力。

1.1" 輔助教學內(nèi)容的動態(tài)更新

高質(zhì)量的教學內(nèi)容對于培養(yǎng)學生能力和提升學生素質(zhì)具有重要作用。生成式人工智能憑借其類人認知與思考能力，能動地改造數(shù)據(jù)庫內(nèi)的已有知識并生成新知識，從而在某種意義上成為能夠生產(chǎn)知識的“準主體”[3]。該技術憑借強大的數(shù)據(jù)收集、處理和分析能力，能夠精準響應用戶需求，實現(xiàn)內(nèi)容的自動化生產(chǎn)。在數(shù)字化內(nèi)容的創(chuàng)造與生成過程中，教師與學生作為內(nèi)容創(chuàng)作者積極參與知識的創(chuàng)造及轉(zhuǎn)化，有效突破了傳統(tǒng)模式下知識生產(chǎn)過度依賴專業(yè)教師的局限性，逐步構建出一種更加貼近學習者主體需求的知識生產(chǎn)方式。具體而言，生成式人工智能利用自然語言處理等技術，自動收集并整理與經(jīng)濟學教學緊密相關的教學資源，通過信息的有效排序與特定算法的運用，生成具有邏輯性且易于理解的經(jīng)濟學教學素材。

1.2" 促進教學模式的持續(xù)優(yōu)化

智能工具的引入促使教學模式從傳統(tǒng)的“師—生”二元結(jié)構轉(zhuǎn)變?yōu)椤皫煛獧C—生”三元結(jié)構，這一結(jié)構性變革推動教學從“以教為中心”向“以學為中心”的范式轉(zhuǎn)移。生成式人工智能作為一種創(chuàng)新型教學工具，能夠構建人機協(xié)作的全新課堂教學范式。它打破了傳統(tǒng)教學中教師單向傳授、學生被動接受的模式，塑造了一個由人類教師、機器教師及學生共同參與，更具公平性、多元性和交互性的教學生態(tài)。通過智能技術，課堂數(shù)據(jù)與教學模式得以動態(tài)結(jié)合，提煉出更為高效且優(yōu)化的教學策略。這不僅提升了知識轉(zhuǎn)化的效率，強化了知識教學應用能力，還使課堂教學更加聚焦于經(jīng)濟學場景，實現(xiàn)了由單一物理教學空間向物理與數(shù)字空間交融的轉(zhuǎn)變。

1.3" 推動育人模式的有效創(chuàng)新

傳統(tǒng)經(jīng)濟學專業(yè)人才培養(yǎng)方案側(cè)重傳授基礎知識與基本方法，隨著市場環(huán)境日益開放，經(jīng)濟學教育愈發(fā)注重培養(yǎng)兼具深厚專業(yè)知識與卓越實踐能力的復合型人才。在此過程中，學生借助生成式人工智能技術得以接觸并獲取大量知識密集型的學習資源。展望未來，人機交互協(xié)同模式將成為教育領域的新常態(tài)。鑒于此，需探索人機協(xié)同教學新模式，將教學重點由單純知識傳授轉(zhuǎn)向更加注重培養(yǎng)學生的經(jīng)濟學邏輯思維能力，激發(fā)學生探究與解決問題的興趣，著力提升其獨立思考與解決經(jīng)濟實際問題的能力。將培養(yǎng)創(chuàng)新能力與高階思維視為關鍵環(huán)節(jié)，緊密圍繞經(jīng)濟學育人核心目標，構建全方位、動態(tài)性的學業(yè)評價體系，以推動教育教學改革深化，為高校經(jīng)濟學專業(yè)持續(xù)優(yōu)化與升級提供內(nèi)生動力。

1.4" 實現(xiàn)教育管理的精準革新

教學評價作為教育教學的關鍵環(huán)節(jié)，其動態(tài)性與精準性對把握學生知識技能發(fā)展動向至關重要，同時影響教育教學的持續(xù)改進。生成式人工智能憑借其強大的信息整合能力，加速了信息獲取和知識傳授過程，評價實踐中需關注學生信息應用能力和高階思維能力的發(fā)展[4]。借助生成式人工智能及大數(shù)據(jù)算法，通過教學目標設定、人才培養(yǎng)、課程內(nèi)容體系設計，以及教學方式變革等多路徑，構建智能化、多維度的教學評價機制。該機制能夠系統(tǒng)收集并深度分析學生的學習數(shù)據(jù)，構建豐富詳盡的經(jīng)濟學教育教學數(shù)據(jù)庫。教師借此寶貴資源，可靈活調(diào)整教學模式與內(nèi)容，進而提升教學的精確度和教學效率。動態(tài)化數(shù)據(jù)資源有效推動高校經(jīng)濟學教育教學場景的多元化、精準化和智能化轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)教學、評價、管理等教育過程的緊密銜接，最終達到提升教育教學效果的目的。

2" 生成式人工智能賦能高校經(jīng)濟學教學的路徑探究

2.1" 錨定正確價值導向，規(guī)避認知偏差風險

隨著人工智能技術在教育領域的深度滲透，其影響日益顯著，公眾對此持有多樣化乃至兩極化的態(tài)度。一方面，研究者肯定了智能技術在教學內(nèi)容創(chuàng)新、教學方式優(yōu)化及教育理念與實踐模式根本變革上的巨大潛力與價值；另一方面，也存在對生成式人工智能技術實際價值的過度估計現(xiàn)象，表現(xiàn)為過度樂觀或依賴的態(tài)度傾向，這可能會削弱學習者對知識的探索性過程，導致過度依賴[5]。此認知偏差源于對生成式人工智能技術潛在價值的片面認識，以及未能充分考量其在長遠視角下對教育系統(tǒng)的整體性積極作用與深遠影響。當前，智能技術主要應用于教學流程的自動化和階段性處理，但隨著技術能力的提升，它將有望推動教育教學流程實現(xiàn)整體性、系統(tǒng)性的革新與升級。因此，我們應致力于規(guī)避對智能技術的認知偏差，引導師生深入理解其原理與內(nèi)涵，挖掘其在教育教學中的應用價值，思考如何將其作為有效工具持續(xù)優(yōu)化經(jīng)濟學教育教學。同時，鼓勵師生主動探索智能技術與日常教學、學習活動深度融合的有效路徑，以期顯著提升教學質(zhì)量與學習效果。

2.2" 提高師生數(shù)字素養(yǎng)，創(chuàng)設智能教育環(huán)境

實現(xiàn)生成式人工智能技術在教育教學中的深度融合，基石在于提升教師與學生的數(shù)字素養(yǎng)。數(shù)字素養(yǎng)體現(xiàn)了數(shù)字時代所需的正確價值觀、必備品格與關鍵能力，對學生健康成長具有重要意義[6]。未來數(shù)字化教育將成為新常態(tài)。在此背景下，教師需承擔教書育人的職責，并在使用生成式人工智能輔助學生學習中發(fā)揮主導作用，確定協(xié)助模式，嚴格監(jiān)管其應用。為此，應構建涵蓋頂層設計、課程建構、實踐應用、師資培訓等多維度的智能素養(yǎng)培育體系，推動教師掌握并熟練運用數(shù)字技術，實現(xiàn)智能技術與教育教學的深度融合。同時，推進以人工智能為核心支撐的教育教學環(huán)境建設，為智能化教學提供堅實的基礎保障亦是關鍵一環(huán)。針對經(jīng)濟學教學需求，應建立與師生現(xiàn)有水平相匹配、具有高度適應性的數(shù)字素養(yǎng)和技術能力培訓體系，確保培訓內(nèi)容的針對性和實效性。此外，積極推動人機交互模式下的師生交流與合作機制，使師生的數(shù)字素養(yǎng)及技能與具體教學場景緊密結(jié)合，達成深度融合與高效應用的目標，亦是實現(xiàn)愿景的關鍵所在。

2.3" 聚焦教學內(nèi)容創(chuàng)新，完善學科體系建構

實現(xiàn)生成式人工智能對高校經(jīng)濟學發(fā)展的有效賦能，須將其深度融入經(jīng)濟學的教學內(nèi)容、形式和育人理念，這一過程應基于對經(jīng)濟學教育的深刻理解和實踐探索，聚焦于教學內(nèi)容的創(chuàng)新與優(yōu)化。為此，我們應充分發(fā)揮生成式人工智能在文本生成、自適應性與內(nèi)容優(yōu)化、深度學習等方面的能力，實時更新并引入經(jīng)濟學最新知識內(nèi)容，將前沿學術動態(tài)及研究成果及時納入教學，確保教學內(nèi)容的前瞻性和時代性。同時，積極捕捉經(jīng)濟學熱點問題，結(jié)合教學需求提供最新數(shù)據(jù)、案例及理論，實現(xiàn)經(jīng)濟學教學體系的創(chuàng)新與優(yōu)化升級。高校經(jīng)濟學學科體系復雜多元，包含微觀經(jīng)濟學、宏觀經(jīng)濟學等基礎框架，以及產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、區(qū)域經(jīng)濟學、環(huán)境經(jīng)濟學等特定領域的研究。因此，多學科的交叉融合尤為重要。為全面提升經(jīng)濟學教育質(zhì)量，我們應推動經(jīng)濟學與其他學科的跨學科融合，促進人工智能技術與金融學、統(tǒng)計學、區(qū)域經(jīng)濟學等相關學科的交融與互動，利用跨學科研究視角和方法論促進經(jīng)濟學學科的創(chuàng)新與發(fā)展，塑造出更符合時代要求、更具融合性和創(chuàng)新性的經(jīng)濟學學科體系。

2.4" 構筑智能教學空間，實現(xiàn)人機協(xié)同發(fā)展

為實現(xiàn)生成式人工智能在經(jīng)濟學領域的深度應用，需超越簡單技術疊加，通過引入該技術塑造經(jīng)濟學智能教學空間。在此空間中，應結(jié)合人工智能與虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）等技術，構建超越現(xiàn)實的學習空間，使學生在虛擬與現(xiàn)實的協(xié)調(diào)聯(lián)動下，突破傳統(tǒng)場景的束縛，實現(xiàn)沉浸式、交互式學習，獲得豐富生動的學習體驗。隨著生成式人工智能技術能力的持續(xù)進步，需加速構建其應用體系支撐。一方面，建立涵蓋教師教學評價、學生學業(yè)評價的動態(tài)數(shù)據(jù)庫，為經(jīng)濟學教學應用提供堅實的數(shù)據(jù)資源基礎；另一方面，在強化智能技術教學應用的同時，做好全面評估工作。經(jīng)濟學專業(yè)師生應積極投身于生成式人工智能的學習與實踐，提升數(shù)據(jù)分析和技術應用等關鍵能力。智能教學空間的塑造，既為學生提供了豐富的信息資源，也為教師專業(yè)發(fā)展開辟了可視化成長路徑，從而提升教育教學的整體質(zhì)量?？傊?，虛實融合的教育空間應注重智能技術的應用與經(jīng)濟學教學內(nèi)容及方式的優(yōu)化升級，以實現(xiàn)經(jīng)濟學教育教學的創(chuàng)新性發(fā)展。

基金項目：河南省高等教育教學改革研究與實踐項目“生成式人工智能與高校經(jīng)濟學專業(yè)教育教學融合研究與創(chuàng)新實踐”（2024SJGLX0381）；河南省研究生教育改革與質(zhì)量提升工程項目（精品在線課程項目）“產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學”（YJS2024ZX33）；河南省研究生導師隊伍建設研究中心項目“人工智能賦能研究生導師隊伍建設研究”（2024YJZX12）。

參考文獻

[1] 王雯，李永智.國際生成式人工智能教育應用與省思[J].開放教育研究，2024（3）：37-44.

[2] 方海光，舒麗麗，王顯闖，等.生成式人工智能時代教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可能與可為——基于對Sora的思考[J].國家教育行政學院學報，2024（4）：69-75.

[3] 孫偉平，劉航宇.生成式人工智能與知識生產(chǎn)方式的革命——從Sora的沖擊波談起[J].思想理論教育，2024（5）：12-18.

[4] 劉邦奇，聶小林，王士進，等.生成式人工智能與未來教育形態(tài)重塑：技術框架、能力特征及應用趨勢[J].電化教育研究，2024（1）：13-20.

[5] 孫立會，沈萬里.論生成式人工智能之于教育的命運共同體[J].電化教育研究，2024（2）：20-26.

[6] 黃榮懷.人工智能正加速教育變革：現(xiàn)實挑戰(zhàn)與應對舉措[J].中國教育學刊，2023（6）：26-33.