生成式人工智能赋能高校创新创业教育的路径探析

　　■  吕波

　　数字经济蓬勃发展背景下，生成式人工智能凭借内容生成、数据分析与智能交互核心能力，不仅为高校创新创业教育的系统性改革注入了全新动能，还成为推动新质生产力发展与落实立德树人根本任务深度融合、同向发力的重要实践载体。近年来，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》等政策陆续出台，明确提出了推动人工智能与教育深度融合的战略要求，为高校创新创业教育智能化升级指明方向。在国家创新驱动发展战略深入实施的背景下，高校创新创业教育作为高等教育改革核心内容，其培养学生创新思维、创业意识与实践能力的核心目标，仍受制于传统教育模式下课程体系滞后、实践支撑不足、个性化指导欠缺等短板，难以适配新时代创新型人才培养的需求。而以ChatGPT、DeepSeek、豆包等为代表的生成式人工智能工具，依托海量数据自主学习与高效内容生成优势，在创意激发、资源整合、场景模拟、数据分析、方案设计等关键环节展现出独特价值，成为突破传统教育局限、推动双创教育模式转型的重要引擎。因此，系统探索生成式人工智能赋能高校创新创业教育的实践路径，具有重要的理论意义与现实价值。

　　构建多层次“生成式人工智能+专创”融合课程体系。针对传统课程专业壁垒突出、生成式人工智能与双创教育融合深度不足等问题，构建“基础层－核心层－实践层”三层递进式课程体系。基础层聚焦生成式人工智能通识知识与双创理论普及，依托DeepSeek等工具搭建个性化学习资源推送体系，助力学生掌握生成式人工智能基本原理、核心功能及学术使用边界，筑牢“技术+双创”融合学习基础，培养学生“智能向善”的创新理念。核心层强化生成式人工智能技术应用与专业创新融合，开发“生成式人工智能+专业”特色课程模块，引入行业真实应用场景，引导学生运用生成式人工智能开展需求分析、方案设计等创新实践；实践层以项目孵化与竞赛提升为核心，依托中国国际大学生创新大赛等赛事载体，构建“以赛促学、以赛促创”机制，指导学生运用生成式人工智能开展市场调研、数据建模预测、商业方案优化等实战工作。例如，在《大学生创新创业基础》课程中，创新引入豆包、DeepSeek等生成式人工智能工具组合应用，实现学习资源精准整合、创新创意高效生成，进而深化互动体验，实现个性化价值引导，有效提升教学针对性与实效性。

　　创新个性化“生成式人工智能+教学”适配育人模式。立足“导师引导+技术赋能”逻辑，构建“项目驱动、技术赋能、导师协调”的个性化教学模式。依托生成式人工智能搭建智能化个性化学习系统，通过采集分析学生学习行为数据与创新需求，构建精准学生画像，实现教学资源与任务的个性化推送；创新项目式学习实施路径，以真实双创项目为载体，引导学生在项目全流程中运用生成式人工智能开展文献检索、数据分析等实践，践行“做中学、学中用、用中创”理念；建立“生成式人工智能实时监测+导师专业研判”双轨反馈机制，通过生成式人工智能动态跟踪学生学习进度并生成分析报告，结合导师指导优化学习目标与实践方案，最大限度提升教学精准性与互动效能。

　　搭建赛事型“生成式工人智能+实践”赋能平台体系。以中国国际大学生创新大赛等顶级赛事为核心载体，搭建“生成式人工智能+赛事”一体化实践赋能平台，构建覆盖项目全生命周期的生成式人工智能辅助培育体系。选题阶段利用豆包、DeepSeek等工具研判产业优势、分析市场需求，辅助挖掘创新性选题；方案设计阶段借助Kimi等工具梳理项目逻辑，优化创业计划书架构与论证逻辑；作品呈现阶段运用设计类生成式人工智能工具创作项目封面、LOGO等视觉素材，借助剪映等智能剪辑工具打磨路演视频，提升作品专业质感；在赛事打磨阶段利用生成式人工智能进行文案校验与模拟答辩，结合导师指导迭代优化项目细节，形成“技术赋能－问题解决－能力生成”闭环培养体系。同时，整合校企资源，邀请企业专家参与指导评审，推动优秀项目落地孵化，建立“赛事培育－项目孵化－成果转化”服务体系，形成“以赛促学、以赛促创、以创促产”的良性循环生态。

　　培育复合型 “生成式人工智能+双创”骨干师资队伍。师资队伍是推动生成式人工智能与双创教育深度融合的关键。通过专题培训、交流研讨、企业实践、激励引导四维举措培育复合型教师队伍。一是开展生成式人工智能技术应用专题培训，帮助教师掌握主流生成式人工智能工具的功能特性与操作方法；二是组织跨学科教研交流，促进不同专业教师合作开发“生成式人工智能+专创”融合课程资源；三是鼓励教师深入企业实践，精准对接行业需求，优化教学内容与实践方案，建立生成式人工智能工具库、行业案例库、专家资源库；四是建立激励机制，将生成式人工智能赋能双创教育的教学成果与赛事指导成效纳入教师考核评价，激发教师积极性与创造性。

　　数字时代背景下，生成式人工智能与高校创新创业教育融合已成为高等教育改革、培育创新人才的必然选择。本文从课程体系构建、教学模式创新、实践平台搭建、师资队伍培育四大维度，探索生成式人工智能赋能高校双创教育的实践路径。未来，高校也需注重规避技术应用中的伦理风险（如数据隐私泄露、内容原创性争议、算法偏见等）与生成式人工智能使用者过度依赖的问题，强化学生创新思维培育，持续跟进技术发展前沿与行业需求，动态优化融合路径与评价体系。相信随着政策支持强化、技术应用成熟、实践探索深入，生成式人工智能必将为高校创新创业教育注入更强活力，为国家创新驱动发展战略培育更多具备核心竞争力的高素质创新人才。

　　（作者单位：榆林学院）

　　【基金项目】本文系榆林学院2025年辅导员思政专项课题（编号：FDY2515）；榆林学院2025年本科课程建设项目（编号：KC2554）。