教育数字化、新工科建设对程序设计类课程教学质量提出了更高要求。本文着眼于生成式AI对程序设计类课程教学改革的赋能，通过对现有问题进行分析，引入人机协同教学与认知负荷理论作为支撑要素，给出针对性改革路径，为高校相关课程教学改革实践提供参考。

  更新教学理念，确立“人机协同、能力导向”的育人观。从人机协同教学理论来看，生成式AI可从事语法纠错、代码调试等重复性工作，让教师专注高阶思维引导；按照认知负荷理论，人类工作记忆容量有限。AI能够减轻学生基础操作所带来的负担，使学生专注算法设计与问题解答。基于此，教学理念要开展三重转型：一是教师从知识的传播者转向学习设计师与思维教练，引导学生依靠AI提高设计能力；二是教学目标从掌握语法提升到依托AI开展真实的场景系统设计，加强工程思维培育；三是让产业对接常态化得以推动，推动教学和产业需求深度结合。

  创新教学方法，构建“AI+互动探究”双螺旋教学模式。结合生成式AI的交互优势，程序设计课程教学方法创新的重点是冲破传统单向灌输的格局，构建“AI+互动探究”双螺旋教学模式，突出学生的主体地位，达成教和学的双向赋能作用。在课堂互动的时候，借助AI生成有差异的代码场景，引领学生分组开展预测、验证结果的工作，并结合AI原理剖析展开研讨，将AI作为启发思路、带动辩论的载体，增进课堂参与度与知识吸收效率。在开展探究式学习过程中，让AI承担起“认知伙伴”的身份，借助设置“提问门槛”，要求学生先把自身设计思路整理好，再去寻求AI的帮助，防止过度依赖；同时借助AI搭建线上线下混合教学的闭环，课前产生自测题以助力预习，课中着重研讨高频错误点，课后则发送适合个体的拓展练习，做到课前、课中、课后相贯通，巩固学习收获。

  优化教学内容，构建“基础+产业+创新”三层内容体系。生成式AI赋能下，程序设计课程要打破单一的语法知识体系，建立“基础夯实—产业适配—创新拓展”三层立体内容体系，契合不同层次学生的需要。基础层留存编程相关的核心语法、数据结构等内容，借助AI进行可视化演示以降低理解难度，辅助学生打好基础、明白原理；产业层凭借AI即时对行业和企业需求进行分析，不断更新教学内容，符合企业技术栈的演进；创新层面向拔尖人才，可指引学生以小组作单位，利用AI设计具有社会价值的创意应用原型。三层内容先后递进、相互支撑，保障不同基础起点的学生都能得到提升。

  完善实践协同，打造“模拟仿真+真实项目”双场景实践平台。生成式AI为解决实践教学短板、提高实效提供了技术支持。AI带动个性化实践资源的供给，根据学生代码表现动态匹配符合难度的题目，给不同基础的学生设计差异性练习；搭建“模拟+真实”的双重实践场景，利用AI Agent（人工智能体）技术对企业软件开发全流程进行仿真训练，同时加强学校与企业的合作，开拓AI辅助开源贡献的通道，带动学生参与实际项目，拓宽技术眼光、提高职业自信。

  改革评价协同机制，建立“能力画像+多元主体”智慧评价体系。生成式AI为搭建全过程、多维度、发展性评价体系提供支撑，可破解传统评价短板，凸显能力的导向作用。在全过程数据采集相关方面，AI可记录学生编程轨迹以及代码重构等多方面的数据，呈现出其问题解决策略和认知路线，同时开展学生与AI互动质量的建模工作，把批判性提问、主动验证等行为放入评价指标，多维数据汇集产生学生“编程能力数字画像”，为评价提供实证方面的支撑。评价主体可搭建“教师+学生+AI+企业”多元评价体系：AI承担起即时程序性评价的工作，学生则依据评价量规相互评价，企业导师围绕职业素养进行评价，保障评价的客观性。此外，评价标准对接产业规范，导入企业级代码质量相关指标，引导学生从“代码能跑通就行”向“代码精良”转变。

  提升师生素养，构建“AI赋能训练营+伦理工作坊”培育体系。对于教师，应搭建分层递进的研修架构：初阶将AI工具操作和Prompt工程作为聚焦内容，进阶则着重把AI融入课程设计，高阶可开展AI教学工具二次开发方面的探索，逐步增进其用AI助力教学的能力。对于学生，应坚持技能与伦理双线培育：技能方面嵌入微型模块，教授AI高效操作的方法；伦理层面开设AI学术诚信工作坊，掌握使用边界、规范行为方式，防止学术造假行为，实现AI辅助学习和编程能力提升共同推进。未来，研究应聚焦的方向为课例资源库建设、AI教学伦理边界与风险治理、师生素养进阶支持体系设计，只有合理把握技术应用边界、秉持教书育人本质，可生成式AI的赋能价值得以充分发挥，凸显其于智能时代不可替代的育人价值。（作者：靳向峰，海南经贸职业技术学院）

  课题项目：海南经贸职业技术学院院级课题“生成式AI赋能程序设计类课程改革研究--以Python程序设计为例”（项目编号：hnjmk2025YB-222）