生成式人工智能作为一种创新的机器学习技术，其核心在于依托算法、模型及规则来生成包括文本、图像、音频、视频及代码在内的多种类型内容。近年来，伴随科学技术的迅猛进步，生成式人工智能技术凭借其强大的对话情境理解能力和创造性内容产出能力，为全球教育领域带来了新的生机与活力，正引领时代发生深刻变革。沉浸式学习依托虚拟现实技术，能够为学习者构建高度仿真的学习场景。在此环境中，学习者通过深度交互与模拟训练，可有效促进技能水平的提升。依托生成式人工智能实现的个性化学习资源动态生成与智能推荐、高频互动与实时反馈机制，以及由此催生的新型学习范式，为构建兼具深度学习体验、高效互动支持与智能动态适配的沉浸式学习场景创造了可行性条件。本文将深入研究生成式人工智能赋能沉浸式学习的机理，并明确其具体应用途径，旨在为生成式人工智能在沉浸式学习领域的深度赋能提供有效借鉴。
　  一、生成式人工智能赋能沉浸式学习的机理
　　（一）情境分解
　　情境是营造沉浸式学习体验的重要载体，在课程设计中具有不可替代的作用。根据专业人才培养的规格要求与学科发展的战略目标，生成式人工智能可按照特定逻辑，将课程体系解构为若干聚焦于特定知识领域或实践技能的学习单元，且这些单元呈现出逻辑关联性与能力递进特征，既体现知识体系的内在联系，又符合认知规律的发展轨迹。在此基础上，将每个学习单元拆解为具体的教学情境，每个情境均围绕明确的学习目标展开，包含经过精心设计的教学内容、多元化的实施方法、结构化的任务序列以及标准化的评价体系，以确保学习细节的精准落实，使抽象的学习理念转化为可观测的具体行为。这种结构化课程设计模式，通过层级化设计能有效将复杂的学习知识解构为易于吸收的知识，促进课程目标的渐进式达成，为学习者构建连贯的认知发展路径，形成螺旋式上升的学习轨迹。同时，情境化的资源整合机制还可在一定程度上确保配套教学材料的适配性与针对性，情境分解还为构建个性化学习路径提供了助力，学习者可根据自身认知能力与发展要求动态调整情境组合方式。
　　（二）模型提炼
　　受限于数据获取途径、法律法规与伦理规范约束等多方面因素，目前主流大型语言模型的训练数据集大多依托于互联网公开可得的数据资源。在垂直细分领域中，实时性数据、未公开数据以及离线数据的获取面临重重困难，这导致模型难以积累并掌握这些特定领域的知识。为了确保生成式人工智能产品更好地作用于沉浸式学习，应积极构建专家知识库，提升模型专业能力。在数据收集过程中，应以构建沉浸式学习环境为前提，全面收集并整合多类数据集，涵盖学科专业知识数据、学习情境模拟数据以及学习行为分析数据等，丰富大型语言模型的专业知识内容；在知识构建阶段，则依托模型技术，对收集到的数据进行科学分类与知识转化。具体而言，可构建具备层次结构和关联特征的学科知识图谱、设计融合“教、学、练、测、评”各环节的学习活动模型等，通过向量化处理技术，将这些知识整理成便于智能系统调用和应用的专家知识库，从而为模型提供更加精准、专业的知识支持。
　  （三）内容创生
　　生成式人工智能赋能沉浸式学习以内容创生为最终目标，但沉浸式学习环境是一个融合多重特性的复杂系统，不仅涵盖动态的情境互动机制，还涉及知识的精准传递过程，同时兼顾学习者的个性化需求。因此，单纯依赖单一的大型语言模型以及简短的提示语，难以构建出高效且沉浸感强的学习环境。智能体，作为一种能够自主执行任务或做出决策的系统或程序，被视为人类技术进步与文化演变中的标志性成就，采用生成式人工智能技术搭建融合多智能体的复杂系统，是构建自动化、智能化沉浸式学习场景的可行且具前瞻性的方案。通过引入大语言模型的检索增强生成机制，经过语义检索与生成输出两大步骤，可有效生成符合需求的内容，还可通过在提示语中融入其他相关指令进一步提升输出质量。依托生成式人工智能所打造的沉浸式学习场景，由多个承担不同功能的智能体协同组成。这些智能体借助高效的协作模式，将沉浸式学习环境的生成过程细化为多个步骤并逐一执行，同时根据学习者的反馈进行自主迭代与优化，为高质量沉浸式学习环境的稳定生成提供了重要支撑。
 　 二、生成式人工智能赋能沉浸式学习的应用
　　生成式人工智能与沉浸式学习的有机融合在教育场景中的有效应用：
　　（一）思维能力培养
　　学习者可以借助生成式人工智能所提炼总结出的思维模型与基本逻辑展开深入思考，有效提高学习与思考的效率，减少不必要的时间浪费，进而有效提升自身的思维能力。如在课堂上，教师可以借助生成式人工智能模拟卢浮宫火灾事故，让学生深入思考“先救猫还是先救画”的问题，培养学生的发散思维。而且生成式人工智能还可以进行稳定、连续、科学的回答和对话，学习者可以与其就社会上的新闻事件与热点话题展开深入讨论，以对话形式拓宽自己的视野与思维，这为学习者提供了一个舒适安全的沉浸式学习氛围。
　　（二）掌握职业技能
　　生成式人工智能凭借其强大的数据分析与整合能力，可以为有需要的学习者提供一个真实性强、丰富多样的模拟学习环境，这在一定程度上能打破传统技能练习需在实体空间进行的局限性，使学习者获得更好的学习体验，进而帮助更多学习者更好地掌握职业技能，有效提升其职业能力与水平。如生成式人工智能技术可为即将毕业求职的学生提供模拟面试的服务，并从招聘者的角度出发，提出一系列涵盖专业知识、实习经历、个人优势、职业规划等方面的问题，为学生提供沉浸式的面试练习环境，让大学生提前了解面试的流程和内容，积攒相关经验，掌握更多面试技能，从而使其在求职面试中获得良好表现。
　　（三）树立终身学习理念
　　在当前时代背景下，生成式人工智能技术迅速发展，学习者只有树立终身学习的理念，持续学习吸收新的知识与技能，提高新兴技能应用水平，才能在时代洪流中不被抛弃。而生成式人工智能技术可以基于每位学习者的个人发展需求、自身知识储备以及兴趣爱好等，为学习者精准刻画个人画像，制定个性化的学习发展路径。如生成式人工智能可以帮助学习者在日常学习生活中挖掘并高效利用碎片化时间，充分发挥线上学习平台不受时空限制的显著优势，以有效突破空间因素对学习造成的阻碍，使学习者无论身处何种环境都能灵活开展学习活动，开展终身学习。
 　 三、结语
　　伴随生成式人工智能技术的快速演进，沉浸式学习领域正迎来崭新的发展契机，通过情境分解、模型提炼以及内容创生，沉浸式学习向着越来越好的方向发展。在未来，教育领域应不断加强对生成式人工智能技术的探索与运用，加强思维能力的培养，使学习者掌握更多职业技能、树立终身学习理念，以顺应时代发展要求，推动沉浸式学习迈向更高的台阶。
　　作者系苏州工学院汽车工程学院副教授。