摘 要：隨著生成式人工智能的快速發(fā)展，其強大的自然語言處理與內容生成能力為教育領域帶來了創(chuàng)新機遇。本研究聚焦生成式人工智能在車輛工程專業(yè)課程思政中的應用，探討其賦能課程思政的路徑與實踐模式。研究首先梳理了生成式人工智能的技術基礎及其在教育領域的應用潛力，并結合課程思政的內涵與目標，構建了以教育技術學、建構主義和多元智能理論為基石的理論框架。通過分析典型案例與實踐路徑，提出智能化教學資源建設、創(chuàng)新教學模式、教師能力提升以及教學評價優(yōu)化等策略，全面賦能課程思政改革。研究表明，生成式人工智能能夠顯著提升學生學習興趣與思政素養(yǎng)，優(yōu)化教學效率與成效，為破解專業(yè)教育與思政教育“兩張皮”問題提供了可行性方案。最后，展望生成式人工智能技術的持續(xù)迭代與教育應用的深度融合，強調多方協(xié)同推動課程思政全面發(fā)展的重要性。

關鍵詞：生成式人工智能 課程思政 車輛工程 教學資源建設 教學模式創(chuàng)新 教育技術

1 緒論

近年來，生成式人工智能（如 ChatGPT、文心一言等）的快速發(fā)展為教育領域帶來了全新契機[1]。其強大的自然語言處理與內容生成能力，不僅革新了信息獲取與創(chuàng)作模式，更廣泛滲透至教育領域，通過構建沉浸式、交互式學習場景，激發(fā)學生學習興趣，助力個性化學習與精準教學。例如，智能輔導系統(tǒng)根據(jù)學生學習數(shù)據(jù)提供專屬學習路徑，有效提升學習效率[2]。

國外對生成式人工智能的教育應用起步較早，美國斯坦福大學開發(fā)的智能教學系統(tǒng)已廣泛用于多學科教學，能夠精準定位學生薄弱環(huán)節(jié)并提供個性化學習方案；麻省理工學院則在機械工程實驗課程中利用人工智能模擬虛擬實驗環(huán)境，顯著提升了學生的實踐能力。在思政教育方面，英國高校通過虛擬現(xiàn)實技術重現(xiàn)歷史場景，加強學生對社會變革的理解，并運用智能分析工具為思政教學提供針對性策略建議[3-4]。國內教育界對生成式人工智能的關注持續(xù)升溫，科大訊飛智慧課堂系統(tǒng)在智能備課、互動教學等方面表現(xiàn)突出，極大解放了教師生產力；清華大學推出的“清華思政智腦”精準挖掘課程思政元素，為教師提供高質量教學案例；在線平臺如超星學習通通過智能助教提升學生課堂參與度，培養(yǎng)批判性思維。然而，當前研究主要聚焦通用教育場景，對車輛工程專業(yè)課程思政與生成式人工智能結合的實踐研究仍較匱乏[5]。

本研究旨在探究生成式人工智能賦能車輛工程專業(yè)課程思政的有效路徑與實踐模式，目標包括：深度挖掘車輛工程知識體系中的思政元素，創(chuàng)新教學方法與手段，構建沉浸式、交互式課程思政場景，解決專業(yè)教育與思政教育“兩張皮”問題；總結可復制、可推廣的教學模式，為同類高校提供借鑒。從理論層面，本研究豐富了課程思政與教育技術融合的理論體系，為跨學科研究提供新視角；在實踐層面，通過提升車輛工程專業(yè)人才培養(yǎng)質量，滿足汽車產業(yè)智能化、綠色化發(fā)展需求，同時推動高校課程思政建設落地生根，助力教育強國戰(zhàn)略的實施。

2 理論基礎

生成式人工智能作為人工智能領域的前沿技術，通過深度學習、生成對抗網(wǎng)絡（GANs）和變分自編碼器（VAE）等核心技術，能夠從海量數(shù)據(jù)中學習特征并生成多樣化內容，如文本、圖像和音頻，其突出特點是創(chuàng)造性與生成性[6]。例如，ChatGPT可根據(jù)提示生成文本內容，Midjourney可生成精美畫作。在教育領域，生成式人工智能廣泛應用于智能輔導系統(tǒng)、虛擬學習環(huán)境和教學資源生成，為學生提供個性化學習支持、沉浸式實踐體驗和高效的教學準備，顯著提升了教學效率與效果。

課程思政是一種將德育價值融入專業(yè)教育的創(chuàng)新理念，旨在以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，實現(xiàn)知識傳授與價值塑造的有機融合。對于車輛工程專業(yè)，課程思政要求教師傳遞工匠精神、嚴守政治紀律，并注重質量管控、安全標準等職業(yè)操守的教育。例如，通過剖析新能源汽車案例，培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作、創(chuàng)新精神和社會責任感，同時融入社會主義核心價值觀，激勵學生為實現(xiàn)汽車強國夢而努力[7]。

生成式人工智能為課程思政提供了強大的技術支撐，與行為主義、認知主義和建構主義學習理論高度契合[8-9]。它能夠依據(jù)學生數(shù)據(jù)生成個性化練習，轉化復雜概念為可視化信息，構建虛擬協(xié)作場景，引導學生從知識傳遞向意義建構邁進。此外，多元智能理論拓展了融合思路，通過適配邏輯、人際和內省智能等不同維度，為學生提供多樣化的學習內容，促進全面發(fā)展，推動課程思政目標的實現(xiàn)[10]。

3 現(xiàn)狀剖析

近年來，車輛工程專業(yè)課程思政建設取得顯著成效。課程建設方面，多所高校挖掘專業(yè)核心課程中的思政元素，如《汽車設計》融入工匠精神、《汽車制造工藝學》強調質量管控與產業(yè)報國情懷，部分課程獲評示范課程；教學方法不斷創(chuàng)新，結合案例教學、項目驅動教學以及線上線下混合模式，激發(fā)學生的學習興趣與思政認同；師資隊伍建設初見成效，教師通過培訓與實踐逐步增強思政融入能力，高校與企業(yè)協(xié)作培養(yǎng)“雙師型”隊伍，為課程思政注入實踐活力。然而，課程思政仍面臨諸多問題：思政融入深度不足，部分教師對思政元素與專業(yè)結合停留在表面；教學方法創(chuàng)新不夠，案例陳舊、互動不足，難以滿足學生需求；教師的思政理論儲備薄弱，缺乏系統(tǒng)培訓，難以結合專業(yè)前沿動態(tài)挖掘思政亮點；評價機制單一，忽視思政成效量化評估，影響教師積極性。這些問題的根源在于教育理念滯后、教學體系不完善、教師培訓不足以及評價機制缺失，需要通過系統(tǒng)化改革予以解決，推動課程思政高質量發(fā)展。

為深入探究生成式人工智能賦能車輛工程專業(yè)課程思政的實踐成效，本研究設計了三類典型應用場景：一是在《汽車設計原理》課程中，利用智能教學平臺深度挖掘思政元素，通過個性化學習資料實現(xiàn)動態(tài)化、精準化思政教育；二是在《汽車制造工藝實訓》中，構建虛擬工廠場景，將質量意識與工匠精神融入實踐教學，培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作和職業(yè)操守；三是在《新能源汽車前沿技術》課程中，借助智能輔導系統(tǒng)結合民族文化和綠色發(fā)展理念，實現(xiàn)思政與專業(yè)知識的深度融合。

實踐過程中，課前通過智能備課系統(tǒng)精準挖掘思政元素，推送個性化預習資料；課中結合沉浸式場景和智能助教增強互動，激發(fā)學生思考與探索；課后通過智能測評和實踐拓展，提升學生知識應用能力與思政素養(yǎng)。實踐表明，學生的學習興趣和參與度大幅提升，專業(yè)知識掌握與思政素養(yǎng)顯著增強，職業(yè)精神初見成效；教師備課效率提高，教學方法多元化，思政融入更為自然流暢。

總結經(jīng)驗：一是技術與教育的深度融合是關鍵，通過精準技術應用滿足專業(yè)教學需求；二是多方協(xié)同聯(lián)動，高校統(tǒng)籌、企業(yè)提供案例、教師實踐創(chuàng)新、學生積極參與；三是持續(xù)創(chuàng)新緊跟技術與教育變革，推動生成式人工智能賦能課程思政的可持續(xù)發(fā)展，為培養(yǎng)兼具德才的專業(yè)人才注入動力。

4 生成式人工智能賦能的具體路徑與策略

生成式人工智能在車輛工程專業(yè)課程思政中的應用涵蓋了教學資源建設、教學模式創(chuàng)新、教師能力提升以及教學評價與反饋優(yōu)化四個核心領域，全面賦能課程思政改革。

在智能化教學資源建設方面，生成式人工智能深度優(yōu)化了教材編寫流程，通過智能檢索與整合能力，挖掘汽車產業(yè)發(fā)展中的典型工程案例、行業(yè)領軍人物事跡，將家國情懷、工匠精神、創(chuàng)新意識等思政元素自然融入，如在講述汽車制造工藝時嵌入國產車企攻堅克難故事，激發(fā)學生民族自豪感。編寫過程中，生成式人工智能推薦知識與思政結合的最佳節(jié)點，將抽象思政理念具象化，避免生硬說教。此外，生成式人工智能動態(tài)追蹤行業(yè)前沿技術、政策法規(guī)和社會熱點，持續(xù)更新教材內容，保持時效性與敏銳性。與此同時，開發(fā)融入文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)的數(shù)字化資源庫，為基礎課程提供趣味化科普短視頻，為專業(yè)課程打造技術難題剖析案例集，并結合虛擬實驗與動畫演示，讓學生在沉浸式實踐中體悟工匠精神和社會責任，為未來職業(yè)發(fā)展筑牢知識與價值觀基礎。

在創(chuàng)新教學模式方面，生成式人工智能推動了個性化、情境化和互動式教學的融合發(fā)展。通過對學生學習數(shù)據(jù)的多維度分析，智能教學系統(tǒng)為每位學生定制學習路徑。例如，為理解動力學困難的學生推送動畫演示和案例剖析，強化其科學思維；對關注新能源汽車技術的學生，提供行業(yè)動態(tài)和科研團隊拼搏故事，激發(fā)產業(yè)報國情懷。情境化教學方面，通過虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術模擬真實場景，如智能工廠或城市交通，學生在體驗中感悟質量標準的重要性或討論自動駕駛倫理困境，深化對思政內涵的理解?；邮浇虒W利用智能助教系統(tǒng)實時分析學生發(fā)言，反饋邏輯漏洞，引導深入討論，并通過小組項目促進團隊合作與社會責任意識，增強課堂吸引力和實效性。

在教師能力提升上，高校需系統(tǒng)性開展生成式人工智能應用培訓和思政教育能力培養(yǎng)。通過工作坊與實操演練，讓教師熟練掌握智能工具的使用，如利用生成式人工智能快速生成教學案例框架或實驗數(shù)據(jù)；通過專題講座與觀摩研討，幫助教師深入理解新時代思政教育目標，結合車輛工程實際找到思政元素的融入切入點和方法。教學實踐中，教師需從知識灌輸者轉變?yōu)橐龑д?，引導學生自主探究和批判性思考，例如在智能工廠模擬教學中，通過適時介入確保學生既有探索空間又不迷失方向。

教學評價與反饋優(yōu)化方面，構建多元化評價體系是關鍵。生成式人工智能能夠全面分析學生的學習過程與結果，如課堂互動頻次、小組項目參與度、作業(yè)完成質量等，生成個性化學習畫像，精準定位學生的優(yōu)勢與短板。同時，基于生成式人工智能的反饋機制為教師提供教學改進建議，如調整教學案例的切入點或方法，并為學生推薦個性化學習資源與改進方向，實時答疑解惑。這種雙向反饋機制有效提升了課程思政的整體教學成效。

生成式人工智能通過優(yōu)化教學資源、創(chuàng)新教學模式、提升教師能力與完善教學評價，深入賦能車輛工程專業(yè)課程思政改革，打破專業(yè)教育與思政教育“兩張皮”的困境，不僅提升了教學效率與質量，更全面落實了立德樹人的根本任務，為培養(yǎng)德才兼?zhèn)涞膶I(yè)人才提供了強有力的支持。

5 面臨的挑戰(zhàn)與應對策略

生成式人工智能在車輛工程專業(yè)課程思政中的應用面臨多重挑戰(zhàn)。技術層面，模型可靠性不足，可能生成錯誤或不準確的信息，誤導學生理解專業(yè)知識與思政內涵；數(shù)據(jù)隱私保護存在隱患，需構建嚴格的數(shù)據(jù)加密與訪問控制體系；算法偏見可能強化刻板印象，違背公平公正的教育理念，需優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)并引入公平性約束。教育教學層面，教師依賴傳統(tǒng)教學模式，難以靈活運用生成式人工智能，導致教學環(huán)節(jié)脫節(jié)，角色轉變?yōu)橐龑д叩倪^程挑戰(zhàn)巨大；學生對人工智能過度依賴，削弱獨立思考與創(chuàng)新能力。倫理與社會層面，生成內容可能夾雜錯誤或不良價值觀，與課程思政倡導的價值觀相悖；智能技術的應用可能沖擊基礎崗位，引發(fā)就業(yè)焦慮。應對這些問題需強化教師培訓、優(yōu)化課程設計、加強學生教育引導，同時通過政策與技術手段確保生成式人工智能在思政教學中的正向作用。

6 結論與展望

本研究圍繞生成式人工智能賦能車輛工程專業(yè)課程思政展開深入探索，明晰了生成式人工智能的內涵、技術原理及其在教育領域的應用潛力，揭示了以教育技術學、建構主義、多元智能理論為基石的融合理論依據(jù)，為跨學科研究開拓新視野，填補了工科專業(yè)課程思政研究的理論空白。通過剖析多所高校典型實踐案例，呈現(xiàn)了從課前智能備課、精準挖掘思政元素，到課中沉浸式、互動式教學，再到課后智能測評與實踐拓展的全流程創(chuàng)新實踐，總結出技術與教育融合、多元主體協(xié)同、持續(xù)創(chuàng)新的關鍵經(jīng)驗，彰顯了生成式人工智能提升學生學習興趣、知識與思政素養(yǎng)、職業(yè)素養(yǎng)，以及助力教師教學增效、方法創(chuàng)新、精準施教的顯著成效。本研究進一步提出涵蓋智能化教學資源建設、創(chuàng)新教學模式、教師能力提升和教學評價反饋優(yōu)化等多維度策略，為破解專業(yè)教育與思政教育“兩張皮”困境、落實立德樹人根本任務提供了可復制的整體方案。展望未來，隨著生成式人工智能技術的持續(xù)迭代升級，其模型精準性與可靠性將顯著提升，為課程思政提供更加優(yōu)質的內容支持，同時跨學科融合將進一步深化，拓展教育應用的廣度與深度。為推動這一融合，需學術界深化理論研究，產業(yè)界加大研發(fā)投入，高校完善教師培訓與激勵機制，政府強化政策引導，共同推動生成式人工智能賦能課程思政的全面發(fā)展，助力我國從汽車大國邁向汽車強國，實現(xiàn)教育強國夢與民族復興夢的宏偉目標。

基金項目：吉林省教育科學“十四五”規(guī)劃項目（GH23147）；教育部供需對接就業(yè)育人項目（2023122748232）；吉林工程技術師范學院教育教學研究課題（吉工師字{2023}64-12）。

參考文獻：

[1]黎明，徐政，葛力銘，等.“人工智能+”賦能高等教育：理論邏輯、現(xiàn)實困境與實踐路徑[J].科學管理研究，2024，42（05）：57-65.

[2]吳中元.人工智能賦能高等教育評價改革的動因、內涵及路徑[J].黑龍江高教研究，2025，43（02）：133-139.

[3]楊晶晶，郭亞楠.人工智能賦能教師專業(yè)化發(fā)展的思考[J].湖北成人教育學院學報，2024，30（06）：10-15.

[4]喻國明，崔筱彤，蘇梅穎，等.生成式人工智能對“云課堂”的賦能路徑與價值邊界[J].教育傳媒研究，2024（05）：5-10.

[5]焦立濤.人工智能賦能大學生思想政治教育研究[D].濟南：山東師范大學，2023.

[6]裴榕.生成式人工智能賦能教育教學：變革影響、風險挑戰(zhàn)與實踐路徑[J].當代教育論壇，2024：1-10.

[7]王一璇，潘同人.生成式人工智能賦能思想政治教育：表現(xiàn)樣態(tài)、內在邏輯與實施路徑[J].高教論壇，2024（12）：14-19.

[8]沈苑，房斯萌，柳晨晨，等.生成式人工智能教育應用治理：案例與反思[J].開放教育研究，2024，30（06）：39-47.

[9]葉俊民，尹興翰，于爽，等.生成式人工智能賦能學習分析：價值內涵、實踐框架及發(fā)展路向[J].電化教育研究，2025（01）：86-92[2025-01-03].

[10]張宇晴，胡恒釗.ChatGPT賦能高校思想政治教育：價值、風險及應對[J].海南開放大學學報，2024，25（04）：37-42.