随着人工智能技术的高速发展，国内高职院校纷纷将 AI 通识课纳入公共基础课程体系。然而，如何在机房环境下平衡理论与实践教学，成为许多教师的难题。近日，教育领域专家针对这一问题提出创新建议——以生成式 AI 为核心，通过“任务驱动”教学模式，激发学生兴趣，培养实用技能。

课程设计理念：轻理论，重应用

高职学生普遍对抽象理论兴趣有限，但动手能力较强。因此，课程可聚焦生成式 AI 的实际应用，例如文本生成、图像视频创作等，以“提示词”为切入点，让学生在操作中理解技术逻辑。专家指出：“做中学是掌握 AI 的最佳方式，学生通过解决实际问题，自然会主动补足所需理论。”

分阶任务设计：从入门到高阶

1. 初阶任务：基础应用启蒙

问答与摘要：引导学生与 AI 对话，体验智能回复的生成过程；练习将长文本提炼为摘要，理解上下文窗口限制。

翻译对比：通过调整提示词（如“口语化翻译”“专业术语保留”），观察不同翻译效果，培养精准提问能力。

2. 进阶任务：技能深化与创新

内容创作：利用 AI 润色文章、转换写作风格（如新闻稿变诗歌），提升创意表达能力。

数据提取与搜索：从复杂文本中提取结构化数据（如商品价格、日期），并引入 RAG（检索增强生成）概念，优化信息检索效率。

3. 高阶任务：解决实际问题

轻量级开发：借助 AI 生成 Python 脚本，零基础学生也能搭建简易网页或数据分析工具。

实战分析：使用 AI 处理真实数据集（如销售报表、社交媒体评论），生成可视化图表与结论报告。

教学效果：兴趣与能力双提升

通过贴近生活的任务设计，学生不仅能掌握 AI 工具的使用技巧，还能直观感受到技术如何解决实际问题。例如，利用 AI 生成短视频脚本、设计活动海报，或自动整理会议记录等场景，均能增强学习成就感。

未来展望：AI 教育需动态迭代

生成式 AI 技术日新月异，课程内容也需持续更新。教师可鼓励学生关注行业动态，探索 AI 在垂直领域（如电商、医疗）的创新应用，同时加强伦理与安全知识普及，培养负责任的技术使用意识。

结语

高职院校的 AI 通识课无需拘泥于传统教学模式。以生成式 AI 为突破口，通过“任务驱动”激发学生主动性，既能适应机房教学环境，又能为未来职场培养具备 AI 思维的应用型人才。