近年来，生成式人工智能（GenAI）快速发展，并在教育领域得到广泛应用。本文以高校《中国文化概论》课程为切入点，探讨生成式人工智能如何依托沉浸式情境设计、个性化学习辅助以及跨领域的知识融合，将教学模式从标准化输出转向共生式创新的新形态，以重塑传统文化教育的范式，为其数字转型提供理论支撑和实践范例。

生成式AI驱动的课程设计范式创新

生成式AI的应用，正在重构《中国文化概论》课程的教学设计逻辑与技术路径。其核心在于通过智能技术的深度嵌入，打破传统文化教育中单向灌输与静态呈现的固有模式，构建起以学生为中心、以文化体验为内核的动态化教学新路径。

生成式AI通过虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，将《中国文化概论》课程中抽象的文化符号转化为可交互的沉浸式体验场景。以敦煌壁画艺术教学为例，传统课堂多依赖于二维图片与文字描述，学生难以理解壁画构图的空间逻辑与色彩层次的象征意义。生成式AI可基于文物数据库生成动态的三维模型，帮助学生通过虚拟设备“步入”莫高窟，观察壁画的色彩渐变与构图细节，理解不同历史时期艺术风格的演变，从而突破传统课堂的时空限制，让学生的文化感知从单纯的文本解读转向亲身体验，切实提升学生的文化认同感。

生成式AI通过大语言模型与学习分析技术的协同，实现了《中国文化概论》课程资源的智能适配与动态优化。传统教材受限于线性编排与固定内容，难以满足学生的差异化需求。而基于大语言模型，可实时分析学生的学习数据，包括点击行为、作业表现、讨论话题等，构建起学生的个性化知识图谱，并生成针对性学习材料。在儒家思想教学中，AI系统可通过潜在语义分析识别学生的认知盲区，例如针对“克己复礼”中“礼”的理解不足问题，则推送相关的解析视频，并生成交互式思辨问题链，以加深理解。在诗词鉴赏模块，AI系统会根据学生的阅读偏好，如偏爱婉约派，还是豪放派，动态调整推荐篇目，并生成风格迁移创作任务，如用AI工具将《赤壁怀古》改写为现代诗等，这样教学内容就会始终保持动态优化，形成真正的活态教材。

在《中国文化概论》课程中，通过数字化活化技术，将静态文化转化为可交互、可传播的现代教育载体。以古籍教学为例，传统文言文教学常因语言障碍导致学生兴味索然。通过多模态生成式AI，可对《史记》等典籍进行三重转化。首先，利用视觉技术完成高精度数字化；其次，通过文言文—白话文对齐模型生成交互式注解；最终，结合知识图谱技术构建人物关系网络与事件时空轴。学生点击鸿门宴事件节点时，AI不仅展示原文与译文，还可自动生成3D场景，并关联同时期的事件背景，这种具象化的场景再现有助于强化学生的学习兴趣。

教学模式的共生转型：从单向传授到人机协同

生成式AI的融入，可以推动《中国文化概论》课程由传统教师主导的单线讲授，逐步转型为人机共创的交互模式。这不仅重塑了课堂流程，也更新了师生的角色认知与互动范式。

借助智能对话与自适应学习系统，生成式AI促使学生由被动吸收转变为主动的知识创建者。例如在中国古代哲学模块中，学生通过AI辩论平台，自主设计诸如“墨家非攻思想与儒家仁政理念在当代适用性”的讨论题。平台依托大语言模型，即时推出相关主题的讨论点，并自动调用《墨子》《孟子》等经典原文。与此同时，AI还能运用自然语言推理技术，评判学生的论点逻辑，及时纠正诸如误将“兼爱”概念简化为“无差别博爱”的偏差。这种以建构主义理论为根基的生成式探究学习，让学生在“假设提出—资料检索—观点优化”的循环互动中不断进阶，其认知轨迹也被完整地记录并被可视化呈现。

生成式AI的运用并未淡化教师的存在感，教师的身份将定位为学习体验设计师与价值引领者。其职责逐渐由传统的内容传授转变为集内容传授与人机协作学习环境规划与维护于一体。例如在讲授禅宗思想时，可以借助AI工具自动整合《坛经》文本、公案动画与教学视频，生成互动式的思维导图，同时实时跟踪学生群体在理解一些抽象概念时遇到的瓶颈，进而精准调整授课方法。此外，帮助学生培养批判性思维也是教学中的重要环节。比如AI在解读“庄周梦蝶”时，可能将“物化”片面地归结为“物质转变”，忽视了“齐物论”的本体论层面。教师在这个时候便会设计对比研习，一边展示AI生成的释义，一边引导学生深入研读原典和相关注释，并揭示机器解析的局限所在。可见，要真正发挥AI的教学优势，教师自身不仅要具备熟练运用AI工具的技术能力，还要有洞悉文化精义的学术涵养。

生成式AI通过多模态数据融合与算法协同，打破了《中国文化概论》课程的学科壁垒，构建起“文化—科技—艺术”三元互动的教育生态。在诗词创作模块中，学生使用AI工具生成符合格律的仿古诗词后，需进一步解构算法背后的风格迁移模型，并反思“机器诗性”与人类创作的本质差异。这种从实践操作到技术伦理反思的跃迁，正是数字时代文化教育的重要组成部分。

技术赋能下的文化传承挑战与伦理调适

生成式AI在传统文化教育中的应用，既为文化传承注入技术动能，也引发了一系列伦理风险与结构性矛盾。AI的深度应用依赖于海量学习行为数据的采集与分析，这使得数据隐私保护成为首要议题。以《中国文化概论》课程的AI学习平台为例，系统需记录学生的页面停留时长、讨论区发言、作业修改轨迹等信息。若采用中心化数据存储模式，一旦遭遇网络攻击，可能导致学生的身份信息、文化偏好等数据的外流。对此，技术层面需使数据在本地设备完成模型训练，仅上传加密的参数更新，从根源上规避数据集中化易于泄露的风险。

学术诚信问题同样亟待规范。生成式AI生成的作业常呈现统计性正确的特征，引用文献格式规范但内容缺乏原创性思考，或者论点看似合理却存在隐性事实错误，如将程朱理学归类为唐代思想等。为此，需构建“技术检测—人工复核—学术溯源”三位一体的监管体系。技术上，采用AI内容识别工具筛查机器生成文本的统计特征，如词汇重复率、句法复杂度等；管理上，可以制定《AI辅助学习伦理规范》等相关规定，要求学生在提交作业时注明AI使用范围及修改比例；教学上，设计反生成式学习任务，提升学生的原创性写作能力。

生成式AI的算法逻辑也潜藏着文化解读趋同化的风险。以道家思想教学为例，大语言模型倾向于提取高频共现词汇，如无为、自然等，却忽视《道德经》中“无为而无不为”的辩证张力。AI对“道”的解析中，限于“宇宙规律”的单一维度，而人类学者则能结合兵家、医家等跨领域视角提出多元阐释。这种算法简化可能导致文化认知的扁平化，削弱传统文化的哲学深度。应对这些挑战，需建立“人类专家—AI协同标注”机制。在课程设计阶段，学者团队对AI训练数据进行语义标注，例如，为《庄子·齐物论》中的“物化”概念添加本体论、认识论、美学等多维度标签，并标注不同学派（如郭象注、成玄英疏）的阐释差异。AI模型据此生成解析时，将自动呈现多元观点而非单一结论。更深层的解决方案在于重构AI训练范式。采用对抗生成网络，让人工智能在文化守正与创新生成间动态博弈，生成器尝试提出新颖的文化解读，判别器（由人类专家知识库驱动）则评估其是否符合核心价值边界。这种“生成—批判”循环可避免算法陷入局部最优，保持文化阐释的开放性与生长性。

综上，随着人工智能在教育领域的深入应用，生成式AI正在重构传统文化教育的范式。技术上，它通过沉浸体验与动态生成激活文化感知；模式上，它推动人机协同与跨学科整合；伦理上，它要求我们在创新中守护文化内核。未来，唯有实现技术赋能与人文批判的辩证统一，传统文化教育才能在数字时代实现真正的范式跃迁，培育兼具文化底蕴与创新能力的时代新人。

（作者单位分别为：皖西学院、江苏省美术馆；本文系皖西学院2024年度校级质量工程项目“生成式AI在中国文化概论课程中的个性化学习支持研究”〈编号：wxxy2024140〉阶段性成果）