近年來，生成式人工智能（GenAI）快速發展，并在教育領域得到廣泛應用。本文以高校《中國文化概論》課程為切入點，探討生成式人工智能如何依托沉浸式情境設計、個性化學習輔助以及跨領域的知識融合，將教學模式從標準化輸出轉向共生式創新的新形態，以重塑傳統文化教育的范式，為其數字轉型提供理論支撐和實踐范例。

生成式AI驅動的課程設計范式創新

生成式AI的應用，正在重構《中國文化概論》課程的教學設計邏輯與技術路徑。其核心在于通過智能技術的深度嵌入，打破傳統文化教育中單向灌輸與靜態呈現的固有模式，構建起以學生為中心、以文化體驗為內核的動態化教學新路徑。

生成式AI通過虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等技術，將《中國文化概論》課程中抽象的文化符號轉化為可交互的沉浸式體驗場景。以敦煌壁畫藝術教學為例，傳統課堂多依賴于二維圖片與文字描述，學生難以理解壁畫構圖的空間邏輯與色彩層次的象征意義。生成式AI可基于文物數據庫生成動態的三維模型，幫助學生通過虛擬設備“步入”莫高窟，觀察壁畫的色彩漸變與構圖細節，理解不同歷史時期藝術風格的演變，從而突破傳統課堂的時空限制，讓學生的文化感知從單純的文本解讀轉向親身體驗，切實提升學生的文化認同感。

生成式AI通過大語言模型與學習分析技術的協同，實現了《中國文化概論》課程資源的智能適配與動態優化。傳統教材受限于線性編排與固定內容，難以滿足學生的差異化需求。而基于大語言模型，可實時分析學生的學習數據，包括點擊行為、作業表現、討論話題等，構建起學生的個性化知識圖譜，并生成針對性學習材料。在儒家思想教學中，AI系統可通過潛在語義分析識別學生的認知盲區，例如針對“克己復禮”中“禮”的理解不足問題，則推送相關的解析視頻，并生成交互式思辨問題鏈，以加深理解。在詩詞鑒賞模塊，AI系統會根據學生的閱讀偏好，如偏愛婉約派，還是豪放派，動態調整推薦篇目，并生成風格遷移創作任務，如用AI工具將《赤壁懷古》改寫為現代詩等，這樣教學內容就會始終保持動態優化，形成真正的活態教材。

在《中國文化概論》課程中，通過數字化活化技術，將靜態文化轉化為可交互、可傳播的現代教育載體。以古籍教學為例，傳統文言文教學常因語言障礙導致學生興味索然。通過多模態生成式AI，可對《史記》等典籍進行三重轉化。首先，利用視覺技術完成高精度數字化；其次，通過文言文—白話文對齊模型生成交互式注解；最終，結合知識圖譜技術構建人物關系網絡與事件時空軸。學生點擊鴻門宴事件節點時，AI不僅展示原文與譯文，還可自動生成3D場景，并關聯同時期的事件背景，這種具象化的場景再現有助于強化學生的學習興趣。

教學模式的共生轉型：從單向傳授到人機協同

生成式AI的融入，可以推動《中國文化概論》課程由傳統教師主導的單線講授，逐步轉型為人機共創的交互模式。這不僅重塑了課堂流程，也更新了師生的角色認知與互動范式。

借助智能對話與自適應學習系統，生成式AI促使學生由被動吸收轉變為主動的知識創建者。例如在中國古代哲學模塊中，學生通過AI辯論平臺，自主設計諸如“墨家非攻思想與儒家仁政理念在當代適用性”的討論題。平臺依托大語言模型，即時推出相關主題的討論點，并自動調用《墨子》《孟子》等經典原文。與此同時，AI還能運用自然語言推理技術，評判學生的論點邏輯，及時糾正諸如誤將“兼愛”概念簡化為“無差別博愛”的偏差。這種以建構主義理論為根基的生成式探究學習，讓學生在“假設提出—資料檢索—觀點優化”的循環互動中不斷進階，其認知軌跡也被完整地記錄并被可視化呈現。

生成式AI的運用并未淡化教師的存在感，教師的身份將定位為學習體驗設計師與價值引領者。其職責逐漸由傳統的內容傳授轉變為集內容傳授與人機協作學習環境規劃與維護于一體。例如在講授禪宗思想時，可以借助AI工具自動整合《壇經》文本、公案動畫與教學視頻，生成互動式的思維導圖，同時實時跟蹤學生群體在理解一些抽象概念時遇到的瓶頸，進而精準調整授課方法。此外，幫助學生培養批判性思維也是教學中的重要環節。比如AI在解讀“莊周夢蝶”時，可能將“物化”片面地歸結為“物質轉變”，忽視了“齊物論”的本體論層面。教師在這個時候便會設計對比研習，一邊展示AI生成的釋義，一邊引導學生深入研讀原典和相關注釋，并揭示機器解析的局限所在。可見，要真正發揮AI的教學優勢，教師自身不僅要具備熟練運用AI工具的技術能力，還要有洞悉文化精義的學術涵養。

生成式AI通過多模態數據融合與算法協同，打破了《中國文化概論》課程的學科壁壘，構建起“文化—科技—藝術”三元互動的教育生態。在詩詞創作模塊中，學生使用AI工具生成符合格律的仿古詩詞后，需進一步解構算法背后的風格遷移模型，并反思“機器詩性”與人類創作的本質差異。這種從實踐操作到技術倫理反思的躍遷，正是數字時代文化教育的重要組成部分。

技術賦能下的文化傳承挑戰與倫理調適

生成式AI在傳統文化教育中的應用，既為文化傳承注入技術動能，也引發了一系列倫理風險與結構性矛盾。AI的深度應用依賴于海量學習行為數據的采集與分析，這使得數據隱私保護成為首要議題。以《中國文化概論》課程的AI學習平臺為例，系統需記錄學生的頁面停留時長、討論區發言、作業修改軌跡等信息。若采用中心化數據存儲模式，一旦遭遇網絡攻擊，可能導致學生的身份信息、文化偏好等數據的外流。對此，技術層面需使數據在本地設備完成模型訓練，僅上傳加密的參數更新，從根源上規避數據集中化易于泄露的風險。

學術誠信問題同樣亟待規范。生成式AI生成的作業常呈現統計性正確的特征，引用文獻格式規范但內容缺乏原創性思考，或者論點看似合理卻存在隱性事實錯誤，如將程朱理學歸類為唐代思想等。為此，需構建“技術檢測—人工復核—學術溯源”三位一體的監管體系。技術上，采用AI內容識別工具篩查機器生成文本的統計特征，如詞匯重復率、句法復雜度等；管理上，可以制定《AI輔助學習倫理規范》等相關規定，要求學生在提交作業時注明AI使用范圍及修改比例；教學上，設計反生成式學習任務，提升學生的原創性寫作能力。

生成式AI的算法邏輯也潛藏著文化解讀趨同化的風險。以道家思想教學為例，大語言模型傾向于提取高頻共現詞匯，如無為、自然等，卻忽視《道德經》中“無為而無不為”的辯證張力。AI對“道”的解析中，限于“宇宙規律”的單一維度，而人類學者則能結合兵家、醫家等跨領域視角提出多元闡釋。這種算法簡化可能導致文化認知的扁平化，削弱傳統文化的哲學深度。應對這些挑戰，需建立“人類專家—AI協同標注”機制。在課程設計階段，學者團隊對AI訓練數據進行語義標注，例如，為《莊子·齊物論》中的“物化”概念添加本體論、認識論、美學等多維度標簽，并標注不同學派（如郭象注、成玄英疏）的闡釋差異。AI模型據此生成解析時，將自動呈現多元觀點而非單一結論。更深層的解決方案在于重構AI訓練范式。采用對抗生成網絡，讓人工智能在文化守正與創新生成間動態博弈，生成器嘗試提出新穎的文化解讀，判別器（由人類專家知識庫驅動）則評估其是否符合核心價值邊界。這種“生成—批判”循環可避免算法陷入局部最優，保持文化闡釋的開放性與生長性。

綜上，隨著人工智能在教育領域的深入應用，生成式AI正在重構傳統文化教育的范式。技術上，它通過沉浸體驗與動態生成激活文化感知；模式上，它推動人機協同與跨學科整合；倫理上，它要求我們在創新中守護文化內核。未來，唯有實現技術賦能與人文批判的辯證統一，傳統文化教育才能在數字時代實現真正的范式躍遷，培育兼具文化底蘊與創新能力的時代新人。

（作者單位分別為：皖西學院、江蘇省美術館；本文系皖西學院2024年度校級質量工程項目“生成式AI在中國文化概論課程中的個性化學習支持研究”〈編號：wxxy2024140〉階段性成果）