在数字化浪潮中，AIGC 技术已成为软件开发领域创新变革的核心驱动力。从智能代码生成到自动化测试，从智能交互设计到数据驱动的决策优化，AIGC 正全方位重塑软件开发流程，深刻改变着行业的技术架构与人才需求结构。据知名行业调研机构 Gartner 预测，到 2026 年，超过 70% 的软件开发任务将借助 AIGC 工具完成，对掌握 AIGC 技术的软件专业人才需求将激增 200%。

　　职业教育作为与产业发展紧密相连的教育类型，肩负着为行业输送高素质技术技能人才的重任。面对 AIGC 时代的新机遇与新挑战，本课程立足低空经济、数字内容等新兴产业发展需求，以 “技术 + 创意 + 伦理” 为人才培养主线，深度融合行业前沿技术与职业教育教学理念，构建 “技术原理 - 工具应用 - 项目实战” 一体化教学体系，致力于培养既懂软件开发技术，又能熟练运用 AIGC 工具进行创新实践，同时具备良好算法伦理与数据安全意识的复合型人才，为产业升级转型提供强有力的人才支撑。

　　1. 知识目标：掌握 AIGC 核心技术原理，如 Transformer 架构凭借其强大的自注意力机制，能高效处理序列数据，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域；扩散模型通过独特的去噪过程，在图像、音频生成方面表现卓越。熟悉主流 AIGC 工具链，像 GPT 在自然语言处理任务中表现出色，能实现智能对话、文本生成等功能；Stable Diffusion 作为开源图像生成工具，可根据文本描述生成高质量图像；Hugging Face 则提供了丰富的预训练模型和便捷的开发框架。理解多模态内容生成技术逻辑，包括文本、图像、音频等不同模态数据的融合与转换原理，为跨领域创新应用奠定基础。

　　2. 能力目标：学生能基于 AIGC 工具完成文本、图像、代码的生成与优化。例如，利用 GPT 生成创意文案、使用 Stable Diffusion 创作设计草图、借助 GitHub Copilot 生成代码片段并进行优化。具备跨模态项目设计能力，能够整合多模态数据，设计并实现具有创新性的应用项目，如开发基于文本输入生成对应视频内容的智能创作平台。掌握模型部署与轻量化应用技巧，能够将训练好的 AIGC 模型部署到实际生产环境中，并通过模型压缩、量化等技术实现模型的轻量化，提高模型的运行效率和响应速度，降低部署成本。

　　3. 素养目标：树立算法伦理与数据安全意识，深刻理解 AIGC 技术应用中的版权问题、数据隐私保护以及算法偏见等伦理风险，严格遵守相关法律法规和道德规范，确保技术应用的合法性与公正性。培养 “人机协同” 开发思维，充分认识到人工智能在软件开发中的辅助作用，善于与 AIGC 工具协作，发挥人类的创新思维和判断力，实现人机优势互补。提升数字化时代问题解决能力与创新意识，能够运用所学知识和技能，在复杂多变的数字化环境中发现问题、分析问题并提出创新性的解决方案，不断推动软件开发技术的创新与发展 。

　　本课程从 AIGC 的发展历程讲起，让学生清晰了解其从早期规则引擎到如今强大生成模型的蜕变之路。在早期，AIGC 主要依赖规则引擎，通过预设的规则和模板生成相对简单、格式化的内容，例如早期的简单文本生成，只是按照固定的语法结构和词汇组合进行输出。随着深度学习技术的兴起，特别是 Transformer 架构的提出，AIGC 迎来了质的飞跃。Transformer 凭借其创新的自注意力机制，能够对输入数据进行更全面、深入的理解和分析，从而为生成复杂、高质量的内容奠定了坚实基础。以 GPT 系列为代表的生成模型，基于 Transformer 架构，在大规模数据的训练下，展现出了强大的语言理解和生成能力，能够生成连贯、富有逻辑且语义丰富的文本。

　　课程深入剖析 AIGC 的核心技术框架，涵盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉、深度学习等关键领域。在自然语言处理方面，学生将学习词向量表示、句法分析、语义理解等技术原理，这些技术是实现文本生成、智能对话等应用的基础。深度学习部分则聚焦于神经网络的架构设计、训练方法和优化技巧，如卷积神经网络（CNN）在图像识别中的卓越表现，它通过卷积层、池化层等结构，自动提取图像的特征，大大提高了图像识别的准确率；循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）在处理序列数据时具有独特优势，能够有效捕捉序列中的长期依赖关系，广泛应用于自然语言处理和时间序列预测等任务。

　　为了让学生更好地理解 AIGC 技术的实际应用，课程详细介绍其在软件开发领域的典型应用场景。在智能编程方面，GitHub Copilot 等工具基于 AIGC 技术，能够根据代码注释和上下文自动生成代码片段，显著提高开发效率。在数字内容创作领域，AIGC 技术被广泛应用于图像、音频、视频的生成与编辑。在自动化测试中，AIGC 可以根据软件需求自动生成测试用例，模拟各种用户场景，提高测试的覆盖率和效率。通过对这些应用场景的学习，学生能够直观感受到 AIGC 技术在软件开发中的巨大价值和潜力。

　　课程还对文本生成、图像生成、代码生成等不同类型的 AIGC 技术原理进行对比分析。在文本生成方面，以 GPT 为代表的模型基于 Transformer 解码器，通过对大量文本数据的学习，能够根据输入的提示生成连贯的文本。其原理是利用自注意力机制，对输入文本中的每个词进行加权计算，从而捕捉上下文信息，生成符合语义和语法的文本。在图像生成领域，DALL - E 模型通过 Transformer 架构理解文本描述，并将其转化为图像特征，再通过生成网络生成图像；Stable Diffusion 则基于扩散模型，通过在噪声空间中逐步去噪的过程生成图像，能够生成多样化、高质量的图像。代码生成技术通过学习大量的开源代码，利用 Transformer 模型理解代码上下文和自然语言描述，生成符合编程规范和逻辑的代码。通过对比这些技术原理，学生可以建立起多模态生成技术的认知图谱，深入理解不同 AIGC 技术的特点和应用场景，为后续的学习和实践打下坚实基础。

　　在编程语言课程中，以 Python 和 Java 为例，深入融合 AIGC 特性。在 Python 教学中，引入提示工程的概念，让学生学会如何设计有效的提示，引导 AIGC 工具生成高质量的代码。在 Java 课程中，同样注重结合 AIGC 技术，如利用 AIGC 工具生成 Java 类的骨架代码，包括类的定义、成员变量和方法的声明等，然后引导学生根据具体需求进行完善和扩展。通过这种方式，培养学生 “技术 + 指令” 双驱动的开发思维，使他们能够在实际开发中灵活运用 AIGC 工具，提高开发效率和代码质量。

　　数据结构课程紧密结合 AIGC 应用场景，如在讲解链表、栈、队列等数据结构时，引入 AIGC 在处理文本序列、图像像素数据等方面的应用案例。以链表为例，讲解如何利用链表的数据结构存储和处理 AIGC 生成的文本序列，实现文本的快速插入、删除和查找操作。在讲解树和图等复杂数据结构时，结合 AIGC 在知识图谱构建、模型架构表示等方面的应用，让学生理解如何利用这些数据结构组织和表示 AIGC 相关的数据，以及如何进行相关的算法设计和实现。

　　数据库原理课程同样融入 AIGC 元素，如在讲解数据库设计时，引导学生思考如何设计数据库架构来存储和管理 AIGC 生成的数据，包括文本、图像、音频等多模态数据。例如，设计一个用于存储图像生成模型训练数据和生成结果的数据库，需要考虑如何合理设计表结构、索引以及数据存储方式，以提高数据的存储效率和查询性能。在讲解 SQL 查询语言时，结合 AIGC 在数据分析和报表生成方面的应用，让学生学会如何使用 SQL 查询从 AIGC 生成的数据中提取有价值的信息。比如，利用 SQL 查询统计 AIGC 生成的文本中特定词汇的出现频率，或者查询特定风格图像的生成记录等。通过这些教学内容的融合，使学生能够将数据库知识与 AIGC 技术有机结合，为处理和分析 AIGC 相关数据做好准备。

　　课程分专题深入讲解主流的 AIGC 生成模型工具链。在文本生成方面，重点教授 ChatGPT API 的调用方法，让学生学会如何通过 API 将 ChatGPT 集成到自己的应用程序中，实现智能对话、文本生成等功能。例如，开发一个简单的智能客服应用，使用 ChatGPT API 根据用户输入的问题生成回答。同时，详细介绍 Prompt 优化技巧，通过实际案例展示不同的 Prompt 设计对生成结果的影响。

　　在图像生成领域，深入讲解 Stable Diffusion 的本地部署与参数调优。首先，指导学生完成 Stable Diffusion 在本地环境的搭建，包括安装所需的依赖库、配置硬件环境等。然后，详细介绍模型的参数设置，如采样方法、步数、提示词权重等，通过实际操作让学生了解不同参数对生成图像质量和风格的影响。例如，通过调整采样方法可以改变图像的生成速度和质量，增加步数可以使生成的图像更加精细，调整提示词权重可以突出或弱化某些图像特征。让学生通过不断尝试和实践，掌握参数调优的技巧，能够根据自己的需求生成高质量、个性化的图像。

　　对于代码生成工具，课程讲解其在代码补全和漏洞检测方面的应用。在代码补全方面，展示如何在集成开发环境（IDE）中使用 Copilot，根据代码上下文和自然语言描述自动补全代码片段，提高编码效率。例如，在编写 Python 代码时，当输入函数名和参数提示后，Copilot 可以自动补全函数体的代码。在漏洞检测方面，介绍 Copilot 如何利用其学习到的代码模式和安全知识，检测代码中的潜在漏洞和风险，并给出相应的提示和建议。通过实际案例分析，让学生了解常见的代码漏洞类型，以及如何利用 Copilot 进行有效的检测和防范。

　　课程设置丰富的实战任务，让学生在实践中掌握生成模型工具链的应用。例如，要求学生使用 MidJourney 生成软件界面原型，根据软件的功能和用户需求，通过输入详细的文本描述，如界面布局、元素样式、交互效果等，让 MidJourney 生成软件界面的草图或效果图。然后，使用 GPT - 4 自动生成需求文档，将软件的功能需求、性能需求、用户需求等以自然语言的形式描述给 GPT - 4，让其生成规范、详细的需求文档。最后，引导学生将生成的界面原型和需求文档结合起来，实现 “需求 - 设计 - 文档” 全流程的 AIGC 辅助开发，使学生在实际项目中体验 AIGC 工具的协同工作，提高项目开发的效率和质量。

　　课程深入讲解多模态模型的工作原理，以 DALL - E 3、MidJourney 等模型为重点，剖析它们如何实现文本、图像、音频等不同模态数据的融合与转换。DALL - E 3 通过 Transformer 架构，能够将输入的文本描述转化为图像特征，并利用生成网络生成高质量的图像，同时还具备对图像进行编辑和变体生成的能力。MidJourney 则采用了独特的生成算法，能够根据文本提示生成具有艺术风格的图像，并且在图像的细节处理和色彩表现上具有出色的表现。通过对这些模型的原理分析，让学生理解多模态内容生成的核心技术和实现机制。

　　在实践环节，引导学生掌握 “文生图 - 图生文 - 文生视频” 的跨模态转换流程。在文生图方面，让学生使用 DALL - E 3 或 MidJourney 等工具，根据给定的文本描述生成图像，通过不断调整提示词和参数，生成符合需求的图像。文生视频方面，介绍如何利用 AIGC 技术根据文本脚本生成视频内容。同时，让学生掌握 AI 数字人驱动、智能脚本生成等前沿技术，如使用数字人驱动技术将文本语音转换为数字人的语音和动作，实现数字人的实时交互；利用智能脚本生成技术，根据故事梗概和主题自动生成详细的视频脚本，为视频制作提供创意和框架。

　　课程以开发简易 AIGC 短视频生成工具为项目案例，让学生将所学的跨模态内容生成技术应用到实际项目中。学生需要完成从需求分析、设计、开发到测试的整个项目流程。在需求分析阶段，明确短视频生成工具的功能需求，如支持多种文本输入方式、多种视频模板选择、自定义视频参数等。在设计阶段，设计工具的架构和界面，确定使用的技术栈和算法。在开发阶段，使用 Python 等编程语言，结合相关的 AIGC 库和工具，实现文本输入、图像生成、视频合成等功能模块。在测试阶段，对工具进行功能测试和性能测试，确保生成的短视频质量和效果符合预期。通过这个项目案例，让学生在实践中巩固和提升跨模态内容生成技术能力，培养项目开发和团队协作能力。

　　课程引入真实的软件开发场景，让学生在实践中接触和解决实际问题。以低空经济领域的无人机调度系统界面设计为例，结合 AIGC 图像生成技术，让学生根据无人机调度系统的功能需求和用户体验要求，使用 AIGC 工具生成界面设计草图和效果图。学生需要分析无人机调度系统的操作流程、信息展示需求等，然后使用 MidJourney 等图像生成工具，输入详细的提示词，如界面布局、色彩搭配、图标设计等，生成具有创新性和实用性的界面设计方案。在这个过程中，学生不仅能够锻炼 AIGC 技术的应用能力，还能了解低空经济领域的行业特点和需求，培养跨领域的综合能力。

　　在智能客服对话模型训练方面，基于企业知识库进行微调。让学生获取企业的实际业务数据和知识库，使用自然语言处理技术和 AIGC 模型，对智能客服对话模型进行训练和优化。学生需要对企业知识库中的文本数据进行预处理，如分词、词性标注、语义标注等，然后使用 Transformer - based 模型，如 BERT、GPT 等，在企业知识库上进行微调，使模型能够准确理解用户的问题，并根据知识库中的信息生成合适的回答。通过这个项目，学生能够掌握智能客服对话模型的训练方法和优化技巧，了解企业实际业务流程和需求，提高解决实际问题的能力。

　　为了确保学生能够在项目实践中得到全面的指导和培养，实施 “双导师制”。校内教师具有扎实的理论知识和丰富的教学经验，主要负责主导技术实现方面的指导，如在无人机调度系统界面设计项目中，指导学生掌握 AIGC 图像生成技术的原理和应用，解决技术难题，如模型参数调整、提示词优化等；在智能客服对话模型训练项目中，指导学生进行自然语言处理技术的应用和模型训练优化，如文本预处理方法、模型评估指标等。企业工程师具有丰富的行业实践经验和实际项目管理经验，主要负责指导需求分析与项目管理。在需求分析方面，帮助学生深入了解企业的业务需求和用户需求，明确项目的目标和范围；在项目管理方面，指导学生制定项目计划、安排任务进度、进行团队协作等，培养学生的项目管理能力和团队合作精神，使学生能够按照产业标准进行开发，提高项目的质量和效率。

　　课程深入剖析 AIGC 技术应用中的伦理挑战，让学生充分认识到算法偏见、数据版权、深度伪造等问题的严重性。在算法偏见方面，讲解如何由于训练数据的偏差或算法设计的缺陷，导致 AIGC 模型产生偏见性的结果。例如，在图像识别模型中，如果训练数据中某个种族或性别的样本不足，可能导致模型对该群体的识别准确率较低，或者在文本生成模型中，可能会生成带有歧视性或偏见性的文本。通过实际案例分析，让学生了解算法偏见的产生原因和影响，并探讨如何通过数据增强、算法改进等方法来减少算法偏见。

　　在数据版权方面，讲解 AIGC 生成内容的数据来源和版权归属问题。由于 AIGC 模型通常是在大量的公开数据上进行训练，这些数据可能涉及版权问题，同时 AIGC 生成的内容也存在版权归属不明确的情况。通过实际案例，如某些 AIGC 生成的艺术作品引发的版权纠纷，让学生了解数据版权的重要性，并学习相关的法律法规和行业规范，如《中华人民共和国著作权法》等，明确在 AIGC 开发和应用中如何合法使用数据和处理版权问题。

　　对于深度伪造技术，讲解其原理和应用场景，以及可能带来的社会危害。深度伪造技术通过人工智能算法，可以合成逼真的图像、音频和视频，如伪造名人的语音和图像进行诈骗、传播虚假信息等。通过实际案例，如某些深度伪造的政治视频引发的社会舆论风波，让学生了解深度伪造技术的潜在风险，并学习如何使用检测技术和法律手段来防范和打击深度伪造行为。

　　课程详细讲解《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规要求，让学生了解 AIGC 技术在应用中的法律规范和责任义务。《生成式人工智能服务管理暂行办法》对生成式人工智能服务的提供者和使用者提出了一系列的要求，如数据合规、算法透明、内容审核等。通过对这些法规要求的学习，让学生明确在 AIGC 开发和应用中需要遵守的法律底线，培养学生的法律意识和合规意识。

　　在实战任务中，安排学生对生成代码进行安全审计，使用工具和技术检测代码中的安全漏洞和风险，如 SQL 注入、跨站脚本攻击等。同时，让学生学习使用区块链技术实现 AIGC 内容版权存证，通过区块链的不可篡改和去中心化特性，确保 AIGC 生成内容的版权信息安全可靠。例如，使用以太坊等区块链平台，将 AIGC 生成内容的元数据，如作者信息、生成时间、内容哈希值等，记录到区块链上，生成唯一的版权凭证。通过这些实战任务，让学生在实践中掌握 AIGC 伦理与安全相关的技能和方法，培养学生的合规开发意识，使学生能够在未来的工作中安全、合法地应用 AIGC 技术。

　　场景化案例教学是本课程的重要教学方法之一，通过选取低空智能、智慧文旅等区域特色产业案例，让学生在真实的场景中学习和应用 AIGC 技术。以基于 AIGC 的景区导览小程序开发为例，课程将详细拆解从需求分析到部署优化的全流程。在需求分析阶段，引导学生深入了解景区的特色景点、游客需求以及现有导览系统的不足，从而明确小程序的功能定位和设计方向。例如，学生需要分析景区内不同景点的特点和文化内涵，确定小程序应提供的信息展示方式，如文字介绍、图片展示、语音讲解等，以及如何根据游客的位置和浏览历史提供个性化的导览服务。

　　在模型选型阶段，根据需求分析的结果，选择合适的 AIGC 模型。比如，对于语音讲解功能，可以选用语音合成模型，该模块基于深度学习技术，能够生成自然流畅的语音，为游客提供高质量的语音讲解服务；对于图像生成功能，选择图像生成模型，帮助游客更好地了解景区的风貌。在选择模型时，学生需要考虑模型的性能、准确性、可扩展性以及与其他模块的兼容性等因素。

　　在部署优化阶段，讲解如何将开发好的小程序部署到服务器上，并进行性能优化。同时，采用缓存技术、负载均衡技术等优化小程序的性能，提高小程序的响应速度和稳定性，确保游客能够流畅地使用小程序。通过这样的场景化案例教学，让学生在实践中掌握 AIGC 技术在软件开发中的应用，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。

　　虚实结合实训依托 “AI 代码生成平台 + 虚拟仿真环境”，为学生提供了一个高效、便捷的实训环境。在实训过程中，学生在编写代码时，平台会实时分析学生输入的代码和描述，自动补全代码，大大提高了编码效率。同时，平台还具备缺陷智能检测功能，能够实时检测代码中的语法错误、逻辑错误和潜在的安全漏洞，并给出相应的提示和建议。

　　虚拟仿真环境则为学生提供了一个模拟真实软件开发场景的平台，学生可以在虚拟环境中进行项目开发、测试和部署，无需担心对实际系统造成影响。通过在虚拟环境中的实践，学生可以熟悉软件开发的全流程，掌握各种开发工具和技术的使用方法，提高项目开发能力。虚实结合实训将 AI 代码生成平台的高效性和虚拟仿真环境的真实性相结合，为学生提供了一个全面、深入的实训体验，有效降低了初学者的编程门槛，提高了学生的学习效果。

　　小组协作式项目以 “AI 辅助软件开发” 为主题，通过分组的方式，让学生共同完成从需求文档生成到软件原型开发的完整项目，旨在强化学生的团队协作与沟通能力。在项目开始阶段，教师将学生分成若干小组，小组成员根据各自的特长和兴趣进行分工，如需求分析、设计、编码、测试等。

　　在需求文档生成环节，小组共同分析项目需求，使用 AIGC 工具，根据项目的功能描述和用户需求，生成详细的需求文档。小组成员再对初稿进行审核和修改，确保需求文档的准确性和完整性。在软件原型开发阶段，小组成员根据需求文档，使用各种开发工具和技术进行代码编写和系统集成。在这个过程中，小组成员需要密切协作，及时沟通，解决开发过程中遇到的各种问题。

　　在项目完成后，每个小组进行项目展示和汇报，分享项目开发的过程、成果和经验教训。其他小组和教师进行提问和评价，共同探讨项目中存在的问题和改进的方向。通过小组协作式项目，学生不仅能够提高 AIGC 技术的应用能力和软件开发能力，还能培养团队协作精神、沟通能力和项目管理能力，为今后的职业发展打下坚实的基础。

　　“双师型 + AI 素养” 教学团队由软件开发骨干教师、企业 AIGC 工程师、伦理专家构成，为课程的教学质量提供了有力保障。软件开发骨干教师具有扎实的专业知识和丰富的教学经验，能够系统地传授软件开发的基础知识和核心技术。他们熟悉软件开发的全流程，包括需求分析、设计、编码、测试和维护等环节，能够引导学生掌握软件开发的基本方法和技能。

　　企业 AIGC 工程师具有丰富的行业实践经验，能够将最新的行业动态和实际项目经验带入课堂。他们熟悉主流的 AIGC 工具和技术在企业中的应用场景和实际操作流程，能够指导学生进行项目实践，培养学生的实际应用能力。

　　伦理专家则负责对学生进行算法伦理和数据安全方面的教育，引导学生树立正确的价值观和职业道德观。他们深入研究 AIGC 技术应用中的伦理和安全问题，能够为学生讲解相关的法律法规和道德规范，帮助学生了解 AIGC 技术可能带来的风险和挑战，培养学生的安全意识和责任意识。

　　为了保持教学团队的专业水平和教学能力，定期开展技术培训与企业实践，了解 AIGC 技术的最新发展趋势和研究成果，不断更新自己的知识体系。同时，团队成员定期到企业进行实践锻炼，参与企业的实际项目开发，积累实践经验，提高自己的实践能力。通过技术培训与企业实践，教学团队能够将最新的技术和实践经验融入到教学中，为学生提供更优质的教学服务。

　　立体化资源库建设是课程教学的重要支撑，为学生提供了丰富的学习资源和便捷的学习平台。通过开发配套教材，教材紧密围绕课程内容和教学目标，系统地介绍了 AIGC 技术在软件开发中的应用。教材内容涵盖 AIGC 技术概论、生成模型工具链应用、跨模态内容生成技术、企业级项目实战等方面，通过理论讲解、案例分析和实践操作相结合的方式，帮助学生掌握 AIGC 技术的核心知识和技能。教材注重实用性和创新性，引入了大量的实际项目案例和前沿技术应用，使学生能够了解 AIGC 技术在实际工作中的应用场景和发展趋势。

　　建设包含教学视频、代码案例、行业报告的数字资源平台，为学生提供了多样化的学习资源。教学视频由教学团队精心录制，涵盖了课程的各个知识点和实践环节，学生可以通过观看教学视频，随时随地进行学习和复习。代码案例提供了丰富的代码示例，帮助学生理解和掌握 AIGC 技术的编程实现方法。行业报告则让学生了解 AIGC 技术在不同行业的应用现状和发展趋势，拓宽学生的视野。

　　AI 开发平台实训工具提供了丰富的预训练模型和开发框架，学生可以在平台上进行模型的训练、调优和应用开发。平台则提供了各种 AI 服务和工具，如自然语言处理、计算机视觉、机器学习等，学生可以利用这些服务和工具进行项目实践，提高自己的实际操作能力。通过对接这些实训工具，学生能够在真实的开发环境中进行实践操作，加深对 AIGC 技术的理解和掌握，为今后的职业发展做好准备。