摘要：人工智能技术的快速发展为高职教育提供了新的机遇。AI 大模型凭借其强大的数据处理与智能分析能力，为《软件测试技术》课程教学注入了新活力 [1]。本文分析了传统教学中存在的教学内容滞后、实践环节薄弱、学生参与度低等问题，重点探讨了 AI 大模型在智能辅助教学、个性化学习支持及实践环节优化等方面的具体应用，并结合实际案例验证其有效性。研究提出，AI 大模型有助于提升教学效率、激发学生兴趣，增强学生应对复杂测试场景的能力。最后，本文针对高职院校在推进AI 大模型教学应用中面临的技术、师资、管理等方面的挑战，提出了相应的发展策略。

关键词： AI 大模型；高职院校；软件测试技术；教学改革；智能辅助

前言：

软件测试技术是软件工程人才培养的关键环节，其教学质量直接影响学生的就业竞争力。然而，传统高职院校在该课程教学中普遍存在教学内容滞后、实践资源匮乏、学生积极性差等问题。AI 大模型的兴起 [2]，为突破上述瓶颈提供了新路径。它不仅能模拟人类认知过程，自动生成测试用例、解析测试数据，还能协助教师开展精准化教学，推动课程向智能化、高效化方向转型。

1. 传统软件测试技术课程教学的挑战

随着信息技术的飞速发展，软件产业对测试人才的需求日益增长，对其技能水平的要求也不断提高。然而，作为培养一线技术技能人才的高职院校，其在《软件测试技术》课程的教学中，却长期面临着一系列严峻的挑战。这些挑战直接影响了人才培养的质量与市场需求的匹配度。

1.1 教学内容滞后

软件行业技术更新迅速，新的测试方法和工具不断涌现。然而，高职院校《软件测试技术》课程内容更新缓慢，难以跟上行业发展。特别是在人工智能、大数据等新兴技术领域，相关测试知识涉及较少，导致学生难以适应复合型人才需求。1.2 实践环节薄弱

软件测试实践性强，但许多高职院校因资金和设备限制，无法提供充足的实践资源。测试工具版本落后、实验设备老化等问题突出。此外，实践项目往往缺乏真实性和综合性，学生难以将所学知识融会贯通，影响综合实践能力的培养。

1.3 学生参与度低

传统教学以教师为中心，方法单一，缺乏互动，导致学生被动接受知识，学习兴趣不高。课程内容枯燥，缺乏生动案例，进一步降低了学生的参与度。同时，评价体系偏重理论考试，忽视实践能力，难以全面反映学生的学习效果。

2. AI 大模型在软件测试技术课程教学中的应用

AI 大模型凭借其强大的自然语言理解、代码生成与推理能力，能够从教学内容、学习模式与实践环节三个维度，为课程教学注入新的活力，构建一种“人机协教、人机协学”的新型智能化教学模式。

2.1 智能辅助教学

AI 大模型可作为教师的智能助教，动态生成与行业同步的教学案例，例如根据电商应用架构生成“购物车并发修改”测试案例。在课堂演示中，教师可指令大模型生成单元测试用例并解释设计意图，提升教学效率。此外，大模型还能自动生成和评估习题，减轻教师批改负担。

2.2 个性化学习支持

AI 大模型能够根据学生的基础和目标定制个性化学习路径，例如为测试新手制定入门计划，或为进阶学生设计自动化测试学习路线。学生可随时向大模型提问，获得即时答疑与辅导。通过苏格拉底式启发教学，大模型引导学生自主分析问题，锻炼其核心素养。

2.3 实践环节优化

大模型可模拟虚拟测试环境与数据，帮助学生进行自动化测试和性能测试实训。例如，模拟存在缺陷的RESTful API 供学生测试。此外，大模型可作为“智能缺陷注入者”与学生进行攻防演练，提升测试方案设计的全面性。学生完成的测试脚本可由大模型进行代码评审，获取专业建议。实践成果也可通过大模型进行多维度评估，提升实践教学效果。

3. 高职院校AI 大模型教学应用的挑战与对策

尽管 AI 大模型给《软件测试技术》课程教学带来了广阔的创新前景，但

其在高职院校的具体实施还需要时间，而且在技术、人员、管理等层面仍存在一系列挑战。

3.1 技术可靠性与“幻觉”问题

AI 大模型可能生成错误或虚构内容，影响教学质量，针对这个问题，可以以构建“人机协同、交叉验证”的教学机制的策略来解决。具体方案包括加强学生批判性思维教育，建立交叉验证机制，鼓励学生对 AI 生成内容进行手动测试或教师审核，确保知识的准确性。

3.2 师资数字素养与教学转型压力

许多高职教师对AI 大模型的认知仍停留在聊天机器人层面，对其工作原理、能力边界及 Prompt Engineering 等关键技能缺乏了解。这导致他们难以高效地利用大模型进行备课、授课和设计教学活动，甚至对其产生抵触或畏惧心理。基于此，院校可以通过组织系统培训，涵盖AI 原理、Prompt 技巧及教学设计案例，建立激励机制和教研共同体，推动教师角色从知识传授者向学习引导者转型。

3.3 学生学习惰性与诚信问题

AI 工具的强大便利性是一把“双刃剑”。它可能诱发学生的思维惰性和依赖心理，部分学生可能直接复制粘贴模型生成的测试用例和代码作业，放弃独立的思考与实践，削弱独立思考能力。院校可以改革评价体系，增加过程性考核比重，要求学生提交与AI 的对话日志及反思说明。同时，明确 AI 使用边界，制定学术诚信公约，防范数据泄露风险。

3.4 教学资源与基础设施制约

部分院校网络和硬件条件有限，影响大模型的稳定使用。院校可升级基础设施，采用混合模式，优先使用国内优质免费模型，探索本地化部署，保障数据安全并拓展实践机会。

结语：

AI 大模型为高职院校《软件测试技术》课程教学带来了全新的变革，其在教学辅助、个性化学习以及实践强化等方面的应用，有效缓解了传统教学中的现实困境，显著提升了学生的综合职业素养。展望未来，随着多模态 AI 与人机协同技术的不断发展，软件测试教学将迈向更加智能、融合的新阶段，不断增强AI 与实践的深度融合，为社会输送高素质技术人才打下坚实的基础。

参考文献：

[1] 康耀 . 高职院校软件测试技术课程教学的优化策略 [J]. 现代职业教育 ,2025,(07):157-160.

[2] 徐战威 . 高职院校 AI 大模型辅助计算机课程教学分析 [J]. 通讯世界 ,2024,31(07):81-83.