论文标题：Preparing Students for an AI-Driven World: Generative AI and Curriculum Reform in Higher Education

期刊：Frontiers of Digital Education

作者：Ying Ma, Youxiang Su, Mingda Li, Yu Zhang, Wantong Chai, Amin Huang, Xiaofei Zhao

发表时间：8 May 2025

DOI：10.1007/s44366-025-0067-6

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在数字技术飞速迭代的当下，生成式人工智能（GenAI）已从技术概念快速演变为重塑社会各领域的核心力量。但是，这一变革浪潮也不可避免地冲击着高等教育的传统生态：一方面，GenAI为个性化学习、自动化教学常规任务、激发学生创造力提供了前所未有的可能；另一方面，它也引发了学术诚信危机、批判性思维培养弱化、知识创造本质被稀释等一系列挑战。

研究论文

在此背景下，兰州石化职业技术学院马莹等在Frontiers of Digital Education（《数字教育前沿（英文）》）期刊上发表了一篇题为Preparing Students for an AI-Driven World: Generative AI and Curriculum Reform in Higher Education（《为学生准备一个人工智能驱动的世界：生成式人工智能与高等教育课程改革》）的文章，深入探索了生成式人工智能（GenAI）时代高等教育课程改革的必要性、核心框架与实施路径，为高校应对技术变革、培养适应AI时代的人才提供了兼具理论深度与实践价值的研究成果。

研究核心是构建了涵盖三大关键策略的课程改革框架。首先是跨学科培养AI素养，通过基础、应用、进阶三个层级实现：基础层面向所有学生，教授AI基础概念、伦理意识及基础工具使用；应用层结合具体学科，如工科用AI优化结构设计、文科用AI分析历史文本，提升学科内AI应用能力；进阶层针对AI相关专业，深入研究算法架构与模型开发，培养AI领域创新者。

图1 生成式人工智能、高等教育和课程改革之间的交集

其次是转变教学方法，从机械记忆转向问题解决能力培养。借助问题导向学习和项目导向学习等主动学习模式，将GenAI融入教学过程。同时，强调跨学科协作，通过联合课程、跨专业项目等形式，如计算机科学、伦理学与社会学共同开设“AI与社会”课程，让学生综合多领域知识解决复杂问题，还借助GenAI打破学科语言壁垒、辅助跨领域数据分析，促进协作创新。

图2 人工智能素养的核心组成部分

最后是建立课程动态更新机制。考虑到GenAI发展迅猛，新模型和技术不断涌现，研究提出通过校企与科研机构合作获取前沿资源，采用模块化课程设计实现内容快速更新，同时培养学生自主学习能力，包括信息素养、成长型思维及利用AI工具自主探索的能力，确保学生适应技术持续变化。

此外，研究还关注改革实施中的关键问题。在师资方面，需提供分层次、跨学科的培训。资源配置上，合理分配计算资源与数据资源。伦理层面，提出数据预处理、算法审计、明确版权规范等应对策略。

图3 基本生成式人工智能原则概述

总之，研究提供了兼具理论性与实践性的跨学科GenAI课程整合框架，为教育工作者和机构提供了可操作的路径。未来可进一步实证评估改革效果、完善伦理框架，并探索师资培训规模化与课程动态更新的长效机制。

文章信息

Ying Ma, Youxiang Su, Mingda Li, Yu Zhang, Wantong Chai, Amin Huang, Xiaofei Zhao. Preparing Students for an AI-Driven World: Generative AI and Curriculum Reform in Higher Education. Frontiers of Digital Education, 2025, 2(4): 30

DOI:10.1007/s44366-025-0067-6

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作者信息

马莹，兰州石化职业技术学院。

苏有香, 兰州石化职业技术学院。

李明达，兰州石化职业技术学院。

张瑜，兰州石化职业技术学院。

柴万通，兰州石化职业技术学院。

黄阿敏，西北师范大学物理与电子工程学院教师，主要从事电力系统稳定性及控制方向的研究工作。

赵晓菲，兰州石化职业技术学院移动应用开发教研室讲师，校“双师型”教师。2013年毕业于兰州交通大学计算机技术专业，主讲课程有《C语言程序设计》、《面向对象程序设计》、《Java高级应用》等。多次参加教学竞赛及指导学生竞赛获奖，参编《C语言程序设计》等教材。

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