在当前的教育体系中，高校作为文化传承与创新的关键阵地，肩负着培养具有人文素养、创新能力和社会责任感的新时代人才的重任^[1-2]。在此背景下，传统文化课程成为许多高校通识教育的重要组成部分^[3-4]。玉石文化作为中华优秀传统文化的代表^[5-6]，不仅为学生提供了了解与传承中国传统文化的机会，还激发了他们的爱国情怀和文化自信^[7-8]。然而，由于通识课程所面向的学生群体教育背景多样，且现有的教学资源和方法存在一定局限，玉石学课程的实施面临着诸多挑战。

值得注意的是，人工智能(AI)的引入为传统文化课程的教学提供了新的机遇^[9]。AI技术在教学中的应用，有助于克服传统教学方法中的瓶颈，优化资源配置，提升学生的学习兴趣与参与度^[10-11]。但与此同时，AI技术的应用也带来了挑战，例如如何平衡技术的运用与传统文化的深度传承，如何确保技术在教学中的有效性与可持续性。

为应对这些挑战，近年来，《中国玉石及玉文化鉴赏》课程团队积极探索AI通用工具的应用，并致力于为未来的教学改革提供有益的参考。通过结合传统文化与现代技术，我们希望能够开辟出一条更高效、灵活的教学路径，推动传统文化教育的创新与发展。

1.   传统玉石学通识课教学存在的问题

1.1   学生学科背景差异大

《中国玉石及玉文化鉴赏》作为一门面向全校学生的通识课程，学生来自不同专业背景，其中既有文科生，也有理工科生。这种学科背景的差异导致他们在知识储备、思维方式和学习兴趣上存在显著的差距。文科生可能对玉石的文化、历史和艺术价值有较强的兴趣，但对矿物学、物理、化学等技术性内容了解较少；理工科生则往往在自然科学的知识体系上具备一定的优势，但在玉石的文化符号和审美价值方面的理解较为薄弱。由于这些差异，教师在授课时面临如何平衡课程的深度和广度的难题：既要确保课程内容的学术性和技术性，同时又要照顾到学生对玉石材质鉴定、玉器设计创作以及玉文化的兴趣和理解程度。因此，如何通过有效的教学策略使得不同背景的学生都能充分理解和掌握玉石学的核心知识，成为一项巨大的挑战。

1.2   教学内容难以深入

玉石学的跨学科属性使得其教学内容涵盖了多个领域，包括矿物学、文化学、历史学、艺术学等。每个领域都有其专业性，且彼此之间紧密相连。受限于通识课程课时少、周期短，单纯依靠传统的教学方法(如课堂讲授、幻灯片展示等)很难帮助学生深入理解玉石学的全貌。课堂讲授和图文展示虽然能够传达基础的知识点，但往往不能让学生从整体上把握玉石的形成过程、鉴别方法及其深厚的文化内涵。例如，玉石的形成涉及地质学，玉石的鉴别技巧涉及物理、化学基础，而玉石在中国历史文化中的特殊地位又需要学生具备较强的文化感知和艺术审美。因此，传统教学方式下学生的学习往往局限于浅层的认知，而难以在更深层次上建立起对玉石的全面理解。

1.3   教学过程中体验感不足

玉石学的学习材料大多是玉石实物标本、古代玉器以及珍贵的艺术品，这些实物是理解和学习玉石学知识不可或缺的一部分。然而，通识课堂的教学模式通常以讲授为主，缺乏足够的实物展示与实际操作。这种学习方式难以让学生真正感知玉石的质地、色泽和雕刻工艺的精妙，从而无法在感性层面上形成对玉石的深刻印象。而玉文化的浸润也因缺乏亲身体验而显得不足，学生的艺术欣赏能力和对玉石深厚文化内涵的认知也得不到充分发展。因此，如何将实物展示和互动体验融入到教学中，使学生能够通过触摸和观察等方式，真正感受到玉石的魅力，是玉石学教学亟待解决的问题。

1.4   评价方式单一

传统的玉石学课程考核方式主要依赖于期末考试或论文写作，评价体系偏重于学生对知识点的记忆和书面表达能力。由于通识课程的选课人数较多，教学过程中往往无法进行个性化的过程性考核，教师很难对不同学生的学习进程、理解深度和实践能力进行全面、细致的评价。传统的评价方式在一定程度上无法真实反映学生在学习中的成长。因此，如何建立一种更加多元化、动态的评价体系，从而更加注重过程性评价，全面考察学生在学习中的综合素质和创新能力的提升，是当前玉石学教学改革需要重点考虑的方向。

2.   人工智能技术应用的探索与实践

2.1   数字资源建设与探索实践

本课程充分考虑了当代大学生与现代信息技术共同发展的特点，积极应用人工智能技术，尝试通过数字化资源提升学生的学习体验。

在课程设计上，首先，我们通过更新教学理念和优化教学内容，改进了传统的教学备课方式。具体而言，我们整合了b站、抖音等短视频平台，将课前的先导视频发布在这些平台上，目前相关视频的播放量已经超过200万次。同时，AI还可以在教学过程中促进文化创新，借助生成式AI技术帮助教师进行玉石艺术创作或文化再现，拓展玉石学的艺术与文化内涵。这些数字资源不仅为学生提供了丰富的视听材料，也激发了他们对课程内容的兴趣。

此外，我们还在智慧树、超星等在线平台上建设了大量的课程视频资源，并结合实际教学需求，开发了具有自主知识产权的珠宝玉石样品数据库等数字化资源(图 1)。通过这些资源的建设，我们实现了信息化手段对传统课堂的补充与拓展，进而增强了学生的学习兴趣和自主学习能力。数字化资源使学生不再单纯依赖书本和教师的讲解，而是通过自主探索和信息获取，深度理解和记忆玉石及其相关文化。通过这种方式，学生不仅能够更直观地接触到相关知识，还能够形成更加深入和全面的认识。

图  1  珠宝玉石样品数据库

Figure  1.  Database of the gemstone samples

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2.2   知识图谱建设与探索实践

玉石学等课程涉及历史、地理、艺术和文化等多领域的知识，AI能够帮助教师对海量的学术文献、玉石样本数据以及历史资料进行分析，发现潜在的知识关系和趋势。本课程的知识图谱建设便是基于重构后课程内容的全面梳理和系统整合，目的是帮助学生更好地理解各个知识点之间的关联及其内在逻辑。通过构建以玉石学为核心的知识图谱，课程将55个知识点进行有序组织，构建了106个知识点关系，以及131个教学素材，形成清晰的知识结构和教学资源体系。同时，利用思维导图等可视化工具，将课程的核心概念和知识要点清晰呈现，帮助学生直观理解知识点之间的相互关系。

特别对于通识课程而言，可视化知识图谱的建设具有独特的价值。它不仅帮助学生理清玉石学知识的脉络，也体现了跨专业学科的特色。课程能够展示不同领域知识的交叉与融合，从而为不同专业的学生提供个性化的学习路径。例如，课程通过整合和深入挖掘在线平台上的各类专业资源，包括书籍、期刊和视频等，帮助不同学科背景的学生根据自己的专业获取与之相关的学习资源。这样，学生不仅可以更好地掌握玉石学知识，还能够将所学内容与自己的学科背景相结合，提升跨学科思维能力。

2.3   AI+ 课程建设与探索实践

2.3.1   AI+ 赋能学生学习过程

在教学过程中，我们将人工智能技术融入学生的个性化学习支持系统，显著提高了学习效率和教学质量。通过引入AI助教，以跨学科融合等方式，帮助学生更好地理解和联系不同领域的知识。例如，AI可以通过大数据分析揭示玉石材质与地质环境、文化传承与创新之间的联系，从而为学生在学习的各个环节提供实时的专业知识答疑、题目解析及资源推荐等服务。AI助教通过不断学习视频、教材和文献资料等数据，逐步提升了对学生问题的响应能力。学生不仅可以在课后随时与AI助教互动，还可以在课堂中实时获得反馈，帮助解决疑难问题。

此外，AI助教还能够根据学生的学习进度和兴趣，智能推荐适合的教学资源，进一步促进学生的自主学习。课程采用对照实验方法，从1 200名学生中抽取66人组成实验组(智慧课程平台班)，其余学生作为对照组。在课程设计中，我们引入企业实际生产运营问题作为创新任务，这些问题具有以下特征：(1)源于真实场景；(2)无法通过单一学科知识直接解决；(3)需要综合运用课堂知识与个人专长进行创新性解答。期末评估数据显示，在企业评分的优秀组别(排名前6的组)中，实验组学员占比达83.3%(5/6)，显著高于预期值。显然，这种个性化的学习支持方式不仅帮助学生高效吸收课程内容，还提升了解决复杂问题的能力。相比传统教学方法，AI助教有效解决了大规模课程中学生学习差异化的问题，能够满足不同学生的个性化学习需求。通过这种创新的学习方式，学生的学习体验和效果得到了显著提升，初步验证了智慧课程平台在培养复合型问题解决能力方面的教学优势。

2.3.2   AI+ 赋能教师教学评价

AI技术能够在学生学习过程中进行全面的跟踪与评价，从而构建了基于大数据的教学评价体系。通过收集和分析学生的学习数据，教师能够实时掌握每个学生的学习进展和效果。这些数据包括学生在课程中的提问情况、作业完成情况以及课程前后测试成绩的对比等。通过对这些多维度数据的深入分析发现，AI技术不仅帮助教师评估教学效果，还能提供有价值的反馈。

借助实时监测学生的学习行为数据，教师能够及时发现学生在学习过程中遇到的困难，并据此调整教学策略。这种基于数据的评价方式解决了传统教学中学习效果难以量化的问题，使教学过程更加透明、可控。同时，教学数据的积累还帮助教师分析不同教学方法对学生学习效果的具体影响，从而进一步优化教学策略，提高整体教学质量。

3.   人工智能教学应用的局限与未来发展方向

3.1   数据瓶颈与技术适配

玉石学作为一门高度专业化的学科，涉及鉴定、加工、历史及考古等多维内容。在数据层面，构建有效的AI教学工具需依赖高质量、多维度数据集。例如，开发玉石图像识别模型不仅需要涵盖不同种类的高清图片，还需包含颜色、光泽、纹理等细节特征的全方位样本。而当前玉石学领域尚未建立完善的开源数据库，导致教师常需从零构建数据集，极大增加了数据资源建设门槛。

在技术层面，现有AI模型(如计算机视觉算法)虽在医学、自动驾驶等领域表现优异，却难以直接迁移至玉石鉴定与品质评价的场景。玉石的独特性(如纹理的微观差异以及相似矿物的光学干扰)要求算法具备更高精度的识别能力，而当前通用模型缺乏针对性的训练与优化。此外，玉石学知识体系的复杂性(如文化断代、工艺特征)需要自然语言处理与知识图谱技术的深度介入，更对跨学科协作提出了要求。

3.2   软硬件支持与建设成本

人工智能的应用，特别是VR、AR等技术的引入，将大幅提升玉石学课程的教学效果，但也带来了较高的建设成本。以AI结合虚拟现实和增强现实技术为例，利用这些技术我们可以创建一个虚拟的玉石鉴定实验室，学生可以在虚拟环境中进行玉石的鉴别、加工等操作，这种沉浸式的学习方式可以有效弥补传统教学中对实际操作的不足。然而，这些虚拟实验室和教学环境的构建并非易事，首先需要投入大量资金用于硬件设施(如VR头盔等)的购买和维护，同时还需要开发复杂的软件系统来支持这些技术的运作，并进行定期的维护和更新，以保证系统的稳定性和教学内容的时效性。总体而言，引入这些高新技术无疑需要高额的初期投入和持续的成本支出，这对于许多课程建设是一个巨大的挑战。

3.3   技术适应与学生依赖

对于大多数学习玉石学课程的学生而言，尤其是那些不具备相关技术背景的学生，学习和利用AI工具本身就可能是一个挑战。这部分学生可能在计算机操作、数据分析等方面并不具备相应的基础。因此，在教学过程中，需要特别关注如何帮助学生逐步适应和掌握这些技术，避免其因技术障碍而产生畏惧情绪或者失去信心。

此外，人工智能的过度依赖可能会带来另一个问题：学生的实践能力和独立思考能力的下降。如果学生过于依赖AI工具的辅助，而忽视了对玉石的实际观察与判断，那么在实际应用中他们可能会陷入困境，无法做出准确判断。为了避免这一问题，教学过程中应加强对学生批判性思维的培养，鼓励学生在使用AI技术时，时刻保持批判性思考。例如，学生可以在AI生成的结果基础上进行实际验证，对照玉石学不同领域的理论模型、成熟的经验或范本进行判断，发现其中可能存在的偏差或不足，从而提升自己的独立判断能力，进而形成持续改进的能力。

3.4   技术赋能与价值传递

在人工智能时代，借助生成式人工智能技术，我们可以在课堂上生动再现华夏先民攻玉、琢玉和佩玉的历史场景。这种沉浸式教学模式使学生能够直观感知玉器的制作工艺及其深厚的文化内涵，从而有效地促进学生对传统玉文化的深入理解。

然而，过度依赖技术也可能导致传统文化教育的深度浸润难以实现。传统文化不仅承载着民族精神、道德观念和人文底蕴，其传承更依赖于情感的浸润、实践的体悟以及与现实的对话。这些方面是任何先进技术工具所无法完全替代的。例如，《玉德说》中的“仁义智勇洁”思想，必须通过师生之间的互动与现实情境的讨论来内化理解。显然，技术可以为教学提供具体的案例，但它无法代替价值引导。因此，作为高校教师，应当主导人工智能技术的使用，确保其辅助于文化传承的深度浸润，而非取而代之，沦为喧宾夺主之物。

4.   结语

人工智能(AI)在教育领域的应用越来越得到广泛重视。随着AI技术的不断进步，包括在大数据、机器学习和智能分析等领域的突破，其在教育中的潜力逐渐显现。尤其是在提升教学效率、拓展学习方式、个性化教育等方面，均展现出了巨大的应用前景。与传统的专业课不同，玉石学的通识课程面向的学生群体更加广泛，学生的学科背景也更为复杂。这种学科的交叉融合和学生的多元需求，使得AI在玉石学通识课程中的应用，既是一种解决方案，也是一种创新的尝试。可以说，AI在玉石学通识课程中的应用完全适应其复杂的跨学科融合的特点。

尽管AI在提升玉石学通识课程教学效果方面具有巨大的潜力，但在实际应用过程中仍然面临着一系列挑战。首先是AI技术本身的局限性。目前，虽然AI在图像识别、语音交互、数据分析等方面取得了显著的进展，但AI的认知能力仍然存在一定的瓶颈。例如，玉石的鉴定不仅依赖于表面的物理性质，还涉及到深层的文化背景和历史脉络，这些因素往往难以通过AI算法完全把握。其次，AI技术的应用可能会导致过度依赖AI的辅助工具，可能会影响学生的动手实践和独立思考能力，需要加强学生批判性思维的培养，进而推动其综合素质的发展。更为重要的是，AI在教育中的应用还需要遵循严格的伦理规范。教育工作者和开发者需要高度关注AI技术在教学中的道德和伦理问题，例如数据隐私保护、算法公正性、技术滥用等方面。过度依赖AI可能会导致教育的去人性化，因此，在教学实践中应始终保持人文关怀的底线，坚守教育的本质，确保技术为教育服务而非取而代之，推动玉石学及玉文化教育在现代化进程中的健康发展。