摘要：生成式人工智能近年来在各个领域得到了广泛的应用，其强大的数据生成与内容创作能力为教育领域带来了新的机遇。高职院校作为职业教育的重要组成部分，面临着提升教学质量、创新教学模式的迫切需求。然而，传统教学模式难以满足现代社会对技能型人才培养的多样化需求，生成式人工智能的引入为高职院校的教学改革提供了全新的工具和思路，可以在个性化学习、智能辅助教学、资源开发等方面发挥重要作用。文章阐述了生成式人工智能的定义与分类，提出了可行的实施路径，旨在提升高职院校教学质量，促进其教学模式的创新，进而推动高职教育的整体发展，为高职院校的教育创新提供参考。

关键词：生成式人工智能；高职院校；教学改革

引言

随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能逐渐渗透到了各行各业，深刻改变了人们的工作和生活方式。在教育领域，生成式人工智能以其强大的数据处理和智能生成能力，为个性化学习、教学资源优化和智能化教学管理带来了新的可能。特别是在高职院校，面对数字化转型与智能化升级的需求，传统的教学模式和方法已无法完全满足职业教育的个性化、多样化和高效化需求。生成式人工智能的引入为高职教育的改革提供了新的契机，不仅有助于提升教学效率，还能显著改善学习体验，增强学生的实践能力和创新思维。

一、生成式人工智能的定义与分类

生成式人工智能指的是一种人工智能技术，它能够基于输入数据生成新的、类似于真实数据的内容，这类技术通过学习大量的数据样本模仿数据的特征，从而产生新的数据实例。生成式人工智能主要包括生成对抗网络、变分自编码器、自回归模型等多个重要模型，它们在不同的应用场景中各展所长。生成对抗网络是生成式人工智能中最具影响力的技术，该技术在图像生成、艺术创作、数据增强等领域得到了广泛应用，它是由两个神经网络组成：生成器和判别器[1]。生成器的任务是根据随机噪声生成看起来真实的数据，而判别器则负责区分生成的数据与真实数据。生成器通过这种对抗的过程，不断优化其生成能力，最终能够产生高质量的与真实数据几乎难以区分的内容；变分自编码器是另一种重要的生成模型，广泛用于图像重建、语音合成、生成新样本等应用。它通过编码器将输入数据映射到潜在空间并通过解码器从潜在空间重建数据，其的关键在于它们在潜在空间中学习数据的分布，使得生成的新数据具有与输入数据相似的统计特性；自回归模型也是生成式人工智能中的重要技术，这类模型通过逐步生成数据的每一个部分，基于已经生成的内容来预测下一个部分，从而生成连贯的文本或其他数据。自回归模型在自然语言处理领域表现出色，如文本生成、对话系统、自动翻译等应用，极大地提升了自动生成文本的质量和多样性；另外，还有一些其他生成模型，如流模型和自注意力机制，这些模型也在不断推进生成式人工智能的发展。流模型通过将复杂的分布转换为简单分布进而进行数据生成；自注意力机制则在处理序列数据时表现优异，广泛应用于语言模型和图像生成任务。生成式人工智能通过各种先进的模型和技术，实现了从数据生成到内容创作的广泛应用，不仅推动了人工智能技术的发展，也为多个领域带来了创新性的解决方案。

二、生成式人工智能的高职院校教学改革策略

（一）智能化教学资源的开发

智能化教学资源的开发是生成式人工智能在高职院校教学改革中发挥重要作用的一个方面，通过生成式人工智能技术，可以开发出具有高度个性化和智能化的教学资源，从而提升教学效果和学生的学习体验。首先，生成式人工智能可以用于创建数字教材，这些教材不仅能够根据课程内容自动生成文本和图像，还可以根据学生的学习进度和需求进行动态更新[2]。例如智能系统可以根据学生在学习过程中遇到的困难，自动提供相关的补充资料和练习题，帮助学生更好地掌握知识点，这种个性化的数字教材能够提供更加符合学生实际需求的学习资源，从而提高学习效率和质量。其次，生成式人工智能还可以开发虚拟仿真系统，这些系统能够模拟真实的工作环境和操作流程，为学生提供实践操作的机会[3]。学生通过虚拟仿真可以在安全、可控的环境中进行实验和操作，从而培养其实际操作技能和解决问题的能力。如在汽车维修课程中学生可以通过虚拟仿真系统进行故障诊断和修理练习，而不必实际处理昂贵的设备或面对真实的故障，这种方式不仅节省了资源，还增强了学生的实践经验。最后，生成式人工智能还能够帮助创建自适应学习资源，这些资源根据学生的学习行为和表现自动调整内容和难度，提供量身定制的学习体验。比如在学习过程中智能系统可以分析学生的答题情况和学习进度自动调整学习内容的难度，生成符合学生当前水平的练习题和测试，从而确保学生在适当的挑战下进行学习，促进知识的深入掌握。

（二）部署生成式人工智能驱动的智能辅导助手，

部署生成式人工智能驱动的智能辅导助手可以显著提升高职院校教学的互动性和效率，这种智能辅导助手通过自然语言处理和机器学习技术，能够实时回应学生的问题，提供学术支持，并促进师生之间的交流。第一，学生在学习过程中遇到疑问时可以通过与智能辅导助手的对话获得实时解答，助手通过分析学生的问题，结合大量的教学数据和知识库，生成准确的回答和解释，这种即时反馈不仅解决了学生的困惑，还避免了因等待教师回复而耽误学习的情况。第二，智能辅导助手还可以根据学生的学习进度和表现，提供个性化的学习建议和资源推荐。如助手可以根据学生的测试结果和作业表现，推荐相关的学习材料、练习题或补充资源，以帮助学生巩固知识和提高技能，学生通过这种个性化的指导，能够获得更加符合自身学习需求的帮助[4]。第三，教师可以通过设定和优化智能辅导助手的知识库，确保其回答的准确性和相关性。同时助手的反馈数据可以帮助教师了解学生的学习状态和问题所在，从而调整教学策略和内容。智能辅导助手通过这种方式不仅增强了教学支持，还提高了教师的工作效率。第四，助手能够跟踪学生的学习轨迹分析学习行为和成绩变化并生成详细的学习报告，这些报告可以帮助学生了解自己的学习进展，也为教师提供了宝贵的教学数据，支持数据驱动的教学决策。

三、结束语

生成式人工智能在高职院校教学改革中展现了巨大的潜力，其智能化的教学资源和支持系统正逐步推动教育模式的创新，通过有效地应用这些技术，可以显著提升教学质量、个性化学习体验和教师的工作效率，为高职教育的未来发展注入新的动力。随着技术的不断进步和应用的深化，生成式人工智能必将为教育领域带来更多突破和机遇。

参考文献：

[1]黄志杰.基于生成式人工智能的高职院校教学改革策略探究[J].现代职业教育，2024，（22）：41-44.

[2]李荣华，周悦.生成式人工智能在高职院校药理学教学中的应用探索[J].职业教育，2024，23（04）：60-62+80.

[3]吴庆华，郭丽君.生成式人工智能时代高职院校的教学变革：挑战、框架与路径[J].大学教育科学，2023，（06）：112-120.

[4]杨阁，何兴旺.生成式人工智能时代电子商务类课程改革研究[J].科教文汇，2023，（18）：72-76.

个人简介：蔡晶，1990年6月，汉，黑龙江齐齐哈尔人 ，硕士研究生学历，教师，单位：齐齐哈尔高等师范专科学校。研究方向：中国语言研究、中国传统文化研究、大学生创新创业研究。