从“会用”到“会判”:AI辅助下高职学生自主学习能力的三层递进培养——基于营销课程的教学实践探索

Authors

  • 乐冰洁 浙江国际海运职业技术学院

DOI:

https://doi.org/10.70693/rwsk.v2i4.279

Keywords:

生成式人工智能, 自主学习能力, 三层递进模式, 高职营销教学

Abstract

生成式人工智能快速普及在降低信息获取门槛的同时,也引发了学生过度依赖工具、批判性思维退化等问题。针对高职营销课程教学中学生直接复制AI输出、缺乏独立判断的现象,本文提出"会用AI-会判AI-会主导AI"三层递进培养模式。该模式以布鲁姆认知分类法与TPACK框架为理论基础,将能力培养划分为工具操作、批判评价、主导应用三个层次,分别对应应用-分析评价-创造的认知发展阶段。在《营销技能应用》课程中,面向43名高职学生开展为期16周的教学实践,通过手绘波特五力分析图、BROKE框架优化提示词、课堂反复质疑等策略,引导学生逐步从工具使用者转变为批判性评价者。教学实践表明,手绘作业能有效打破学生对AI的盲目依赖,BROKE框架显著提升了提示词质量,课堂质疑培养了验证意识。本文揭示了AI辅助环境下能力培养的阶梯性特征,为高职教育在技术赋能与深度学习之间寻求平衡提供了可操作的实践路径。

References

新华网. 我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人[EB/OL]. (2025-10-20) [2026-01-05]. http://www.news.cn/tech/20251020/c7c8f6c858c249e2bb69515f40eeab8b/c.html.

李艳,许洁,贾程媛,等.大学生生成式人工智能应用现状与思考——基于浙江大学的调查[J].开放教育研究,2024,30(01):89-98.

金云波,龚盼盼,包莹莹,等.强人工智能时代大学生自主学习能力发展面临的机遇与挑战——基于ChatGPT的审思[J].信阳师范学院学报(哲学社会科学版),2024,44(01):105-111.

ZHAI C, WIBOWO S, LI L D. The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students' cognitive abilities: a systematic review[J]. Smart Learning Environments, 2024, 11: 28. DOI: 10.1186/s40561-024-00316-7.

哈满林,吴一鸣.新版专业目录推动下职业教育课程衔接的理论认知与实践路径[J].职教论坛,2023,38(08):64-71.

王佑镁,王旦,王海洁,等.生成式人工智能教育应用的“去技能化”危机与应对——基于反转型逆向思维分析框架[J].开放教育研究,2025,31(04):97-108.

李清勇,耿阳李敖,彭文娟,等.“私教”还是“枪手”:基于大模型的计算机实践教学探索[J].实验技术与管理,2024,41(05):1-8.

SYPRÉ S, SOENENS B, VANSTEENKISTE M, et al. The effect of a teacher training based on Bloom's taxonomy on the need-based experiences, motivation, and engagement of cognitively gifted and typical students[J]. European Journal of Psychology of Education, 2025, 40: 47. DOI: 10.1007/s10212-025-00944-8.

ANDERSON L W, KRATHWOHL D R, AIRASIAN P W, et al. A taxonomy for learning, teaching, and assessing: a revision of Bloom's taxonomy of educational objectives, abridged edition[M]. New York: Pearson, 2001.

MISHRA P, KOEHLER M J. Technological pedagogical content knowledge: a framework for teacher knowledge[J]. Teachers College Record, 2006, 108(6): 1017-1054.

TIAN L, MA Z, ZHOU Y, et al. 生成式文本质量的自动评估方法综述 (A survey of automatic evaluation on the quality of generated text)[C]//Proceedings of the 23rd Chinese National Conference on Computational Linguistics (Volume 2: Frontier Forum). Taiyuan: Chinese Information Processing Society of China, 2024: 169-196.

陈颢鹏,李子菡.ChatGPT进阶:提示工程入门[M].北京:北京大学出版社,2023.

Downloads

Published

2026-04-07

How to Cite

乐冰洁. (2026). 从“会用”到“会判”:AI辅助下高职学生自主学习能力的三层递进培养——基于营销课程的教学实践探索. 人文与社会科学学刊, 2(4), 41–46. https://doi.org/10.70693/rwsk.v2i4.279