大語言模型賦能高校智能化教學(xué)

關(guān)鍵詞：大語言模型；高校教學(xué)；智能化；數(shù)據(jù)庫(kù)；教育改革

0 引言

將教育事業(yè)置于優(yōu)先發(fā)展的戰(zhàn)略地位，是加快國(guó)家綜合實(shí)力提升的關(guān)鍵舉措。在此背景下，個(gè)性化和公平化學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)成為深化教育創(chuàng)新改革的核心任務(wù)[1]。隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，智能化教學(xué)的概念應(yīng)運(yùn)而生，被視為教育改革的重要方向之一。特別是在高等教育領(lǐng)域，智能化教學(xué)不僅能夠提升教育質(zhì)量和效率，還能夠促進(jìn)教育資源的優(yōu)化配置和全面利用，從而實(shí)現(xiàn)教育公平。我國(guó)正積極推進(jìn)教育智能化轉(zhuǎn)型，旨在通過技術(shù)手段（如大數(shù)據(jù)、人工智能等）創(chuàng)新教學(xué)模式和管理方法。在這一進(jìn)程中，高等教育機(jī)構(gòu)扮演著至關(guān)重要的角色。作為教育改革的先鋒，高校不僅需要在智能化教學(xué)資源的開發(fā)和應(yīng)用上走在前列，更應(yīng)在推廣智能化教學(xué)理念、培養(yǎng)創(chuàng)新人才方面發(fā)揮示范作用。通過這些努力，可以加速推進(jìn)智能化教學(xué)改革，提高教學(xué)的個(gè)性化和互動(dòng)性，最終促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。

在現(xiàn)有高校教學(xué)過程中，智能化通常體現(xiàn)為：課前采用智能化手段幫助學(xué)生自主學(xué)習(xí)（如觀看在線學(xué)習(xí)視頻）；課堂上使用更加智能化教學(xué)手段（如線上教學(xué)、借助數(shù)字化教學(xué)資料等）；課下智能化練習(xí)（如使用在線實(shí)訓(xùn)平臺(tái)做題、練習(xí)）[2]。然而，由于空間、時(shí)間、設(shè)備、教師和學(xué)生精力等多重因素的限制，智能化教學(xué)存在諸多阻力[3]。對(duì)于教師而言，需要制定完善的教學(xué)計(jì)劃，并搜集、準(zhǔn)備高質(zhì)量的配套教學(xué)資料（如教學(xué)課件、教學(xué)視頻、線上習(xí)題與解答等），這給教師帶來了較大的工作量，增加教學(xué)負(fù)擔(dān)的同時(shí)也降低了教師推進(jìn)智能化改革的積極性。對(duì)于學(xué)生而言，學(xué)生之間的差異性會(huì)導(dǎo)致不同學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度參差不齊，同時(shí)，教學(xué)資料質(zhì)量的好壞以及與課堂教學(xué)結(jié)合的緊密度也會(huì)影響學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

大語言模型的概念最早可以追溯到2015年，當(dāng)時(shí)Google的研究團(tuán)隊(duì)提出了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN） 的語言模型，用于生成連貫的文本。隨后，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是Transformer模型的引入，大語言模型的性能和規(guī)模得到了顯著提升。在此基礎(chǔ) 上 ，OpenAI 的 GPT（Generative Pre-trained Trans? former） 系列和中國(guó)科大訊飛的訊飛星火等大語言模型引領(lǐng)了AI語言理解和生成技術(shù)的新浪潮，進(jìn)一步擴(kuò)展了自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。大語言模型不僅在自然語言生成、機(jī)器翻譯、情感分析等方面展現(xiàn)出卓越性能，也在智能化教育領(lǐng)域顯示了巨大潛力[4]。具體來說，在智能化教學(xué)中，針對(duì)教師，大語言模型可充當(dāng)教學(xué)助手，輔助教師設(shè)計(jì)教學(xué)計(jì)劃、編撰更豐富的教學(xué)資料、評(píng)估學(xué)生作答情況等；針對(duì)學(xué)生，大語言模型可充當(dāng)?shù)诙?dǎo)師，學(xué)生可以與大語言模型進(jìn)行對(duì)話，提出問題、請(qǐng)求反饋和建議，大語言模型也可為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和答疑解惑的支持。這種人工智能技術(shù)的應(yīng)用大大增強(qiáng)了教學(xué)和學(xué)習(xí)的效率，為傳統(tǒng)教育模式帶來了創(chuàng)新和革命。

然而，在智能化教學(xué)的實(shí)踐中，大語言模型的應(yīng)用仍面臨著諸多挑戰(zhàn)和局限性[5]。首要問題是其不透明的決策過程，這些模型的工作原理類似于一個(gè)“黑箱”，其中的推理邏輯不透明，使得輸出缺乏解釋性。這種缺乏透明度對(duì)于教育環(huán)境尤其不利，因?yàn)樗璧K了學(xué)生和教師理解答案背后的原理，從而限制了深入學(xué)習(xí)和批判性思考的發(fā)展。其次，大語言模型時(shí)常展現(xiàn)出一種被稱為“幻覺”的現(xiàn)象，在面對(duì)超出其訓(xùn)練數(shù)據(jù)范圍的問題或與常識(shí)相違背的問題時(shí)，它們可能產(chǎn)生沒有根據(jù)或完全錯(cuò)誤的答案。在教學(xué)情景中，這種誤導(dǎo)性的信息可能會(huì)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)造成負(fù)面影響，教師必須謹(jǐn)慎處理這些答案，確保學(xué)生獲得準(zhǔn)確和可靠的信息。最后，目前主流的大語言模型通常是基于廣泛且通用的語料庫(kù)訓(xùn)練的，它們?nèi)狈εc特定教育體系或課程特定目標(biāo)的緊密結(jié)合。這意味著，盡管它們?cè)谔幚泶蠓秶闹黝}時(shí)表現(xiàn)出色，但在適應(yīng)特定學(xué)術(shù)領(lǐng)域或遵循特定教育機(jī)構(gòu)的教學(xué)計(jì)劃時(shí)可能不夠精確。因此，為了更好地融入教育體系，需要進(jìn)一步發(fā)展定制化的大語言模型，以便更好地符合特定學(xué)科和教學(xué)方法的需求。

1 大語言模型賦能具體方案

本文從豐富教學(xué)資源、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑、互動(dòng)式學(xué)習(xí)平臺(tái)3個(gè)方面設(shè)計(jì)并優(yōu)化大語言模型的使用方案（如圖1所示），從而更好地利用大語言模型賦能智能化教學(xué)，推進(jìn)我國(guó)智能化教學(xué)改革的進(jìn)程。

1.1 豐富教學(xué)資源

教學(xué)資源的多樣性和及時(shí)性對(duì)于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和提高學(xué)習(xí)成效至關(guān)重要，能夠促進(jìn)學(xué)生對(duì)復(fù)雜概念的理解，并滿足不同學(xué)習(xí)風(fēng)格和水平學(xué)生的需求?，F(xiàn)有的傳統(tǒng)教學(xué)資源多為靜態(tài)形式，通常依賴于教師的大量時(shí)間投入進(jìn)行創(chuàng)建和維護(hù)。這個(gè)過程不僅勞力密集，而且存在更新滯后的問題，往往不能反映學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)最新的發(fā)展動(dòng)態(tài)。大語言模型的應(yīng)用，尤其是在自動(dòng)生成教學(xué)內(nèi)容方面，提供了解決這些問題的可能性。通過使用預(yù)先設(shè)計(jì)的框架和教師輸入的初始內(nèi)容，這些模型可以自動(dòng)擴(kuò)展和更新教學(xué)材料，大大減輕教師的負(fù)擔(dān)。此外，大語言模型的適應(yīng)性和靈活性意味著它能夠根據(jù)學(xué)生的個(gè)別學(xué)習(xí)進(jìn)度和興趣，生成個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源，從而更有效地滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求，為教育個(gè)性化和智能化提供強(qiáng)有力的支持。

在高等教育中，數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用這類課程的習(xí)題資源對(duì)于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力和理解深度起著關(guān)鍵作用。傳統(tǒng)上，教師需要手動(dòng)編寫大量習(xí)題以覆蓋課程的各個(gè)知識(shí)點(diǎn)，這個(gè)過程耗費(fèi)時(shí)間且難以做到題目的多樣性和個(gè)性化。通過引入大語言模型，教師可以設(shè)計(jì)一組基礎(chǔ)題目（母題），隨后指導(dǎo)模型以此為基礎(chǔ)，生成一系列具有不同難度水平和知識(shí)點(diǎn)覆蓋的派生題目。例如，教師編寫的母題是“編寫一個(gè)SQL查詢，從Orders表中選擇所有訂單金額大于1 000的訂單”。此時(shí)，可以設(shè)計(jì)提示詞“假設(shè)你是一名高校教師，請(qǐng)基于該母題生成不同的、多樣化的題目，并標(biāo)明對(duì)應(yīng)知識(shí)點(diǎn)”，并將該提示詞與母題一同發(fā)送給大語言模型，即可得到表1中派生的5個(gè)習(xí)題及對(duì)應(yīng)知識(shí)點(diǎn)。從該例可以看出，基于大語言模型的自動(dòng)化過程不僅大幅減輕了教師負(fù)擔(dān)，同時(shí)也為學(xué)生提供了針對(duì)性更強(qiáng)、范圍更廣的學(xué)習(xí)材料。進(jìn)一步地，該方法的應(yīng)用有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的實(shí)時(shí)更新和個(gè)性化定制，使得教育資源的生成更加智能化，更好地服務(wù)于教學(xué)與學(xué)習(xí)的過程。

1.2 個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑

在技術(shù)密集型課程如數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用中，個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的應(yīng)用至關(guān)重要，它能夠針對(duì)學(xué)生的獨(dú)特能力、學(xué)習(xí)速度和興趣，提供有針對(duì)性的學(xué)習(xí)內(nèi)容，從而優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗(yàn)并增強(qiáng)理解。然而，傳統(tǒng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)往往固化且缺乏深度定制化，難以充分適應(yīng)學(xué)生的個(gè)體學(xué)習(xí)差異，例如學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、興趣點(diǎn)、認(rèn)知風(fēng)格及已有的知識(shí)基礎(chǔ)。為了實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化學(xué)習(xí)，需要一種能夠綜合考慮這些因素并動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)資源和策略的系統(tǒng)。大語言模型的應(yīng)用在這方面展現(xiàn)了巨大潛力，它可以通過分析學(xué)生的反饋和學(xué)習(xí)成果，自動(dòng)生成或調(diào)整學(xué)習(xí)材料和路徑，使其更加貼合學(xué)生的個(gè)性化需求。此外，這種模型可以與學(xué)生進(jìn)行互動(dòng)，根據(jù)互動(dòng)反饋實(shí)時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容，為學(xué)生提供更深層次的定制化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

在解決個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)的問題上，本文利用大語言模型提供了一種創(chuàng)新且有效的策略。通過輸入數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用課程的教學(xué)大綱與高校的培養(yǎng)方案，大語言模型能夠生成一個(gè)與課程目標(biāo)及專業(yè)要求緊密相連的學(xué)習(xí)路徑母版。這一過程確保了個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的設(shè)計(jì)既遵循教學(xué)目標(biāo)，又不脫離培養(yǎng)方案的框架。進(jìn)一步地，大語言模型通過分析課程的關(guān)鍵學(xué)習(xí)模塊，設(shè)計(jì)出一系列基礎(chǔ)母題，并依此生成多樣化的練習(xí)題，覆蓋不同的難度級(jí)別和知識(shí)點(diǎn)，以滿足不同學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。此外，大語言模型的動(dòng)態(tài)調(diào)整功能允許根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)、興趣及進(jìn)度實(shí)時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)路徑，從而為每位學(xué)生量身定制最適合其自身特點(diǎn)的學(xué)習(xí)計(jì)劃。這種方法不僅提高了學(xué)習(xí)效率，還增強(qiáng)了學(xué)習(xí)的針對(duì)性和有效性。通過這樣的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)，學(xué)生能夠在保證學(xué)習(xí)深度和廣度的同時(shí)，按照自己的節(jié)奏和興趣點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，極大地提升了學(xué)習(xí)動(dòng)力和成效。綜上所述，利用大語言模型在個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，不僅為教師減輕了設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)資源的負(fù)擔(dān)，同時(shí)也為學(xué)生提供了更加豐富、靈活和有效的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

以數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用課程的一個(gè)學(xué)習(xí)模塊“關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)”為例。假設(shè)課程大綱強(qiáng)調(diào)了理論知識(shí)和實(shí)踐技能的平衡，學(xué)習(xí)路徑母版將包括理論學(xué)習(xí)（如規(guī)范化理論）和實(shí)踐操作（如使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)）?；A(chǔ)母題是設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的客戶訂單關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于初學(xué)者，大語言模型生成關(guān)于數(shù)據(jù)表基礎(chǔ)創(chuàng)建和簡(jiǎn)單查詢的題目；對(duì)于進(jìn)階學(xué)生，生成涉及復(fù)雜關(guān)系設(shè)計(jì)和性能優(yōu)化的題目。設(shè)計(jì)完成后，剛開始學(xué)習(xí)的學(xué)生會(huì)先接觸基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)表創(chuàng)建和簡(jiǎn)單的SQL 查詢；而已有一定基礎(chǔ)的學(xué)生，則會(huì)接觸到更復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)問題，如多表聯(lián)結(jié)和查詢優(yōu)化。結(jié)合大語言模型的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑不僅提供了適合每位學(xué)生的定制化學(xué)習(xí)計(jì)劃，并且符合教學(xué)大綱和專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)。

1.3 互動(dòng)式學(xué)習(xí)平臺(tái)

互動(dòng)式學(xué)習(xí)平臺(tái)通過提供實(shí)時(shí)反饋和互動(dòng)練習(xí)，極大地提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)參與度和對(duì)復(fù)雜概念的理解深度。在數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用這樣內(nèi)容繁多、技術(shù)性強(qiáng)的課程中，這種平臺(tái)尤為重要，因?yàn)樗軌蜉o助學(xué)生更加有效地掌握關(guān)鍵的概念和實(shí)踐技能。盡管如此，目前的互動(dòng)式學(xué)習(xí)平臺(tái)面臨著一些限制，特別是在習(xí)題資源的多樣性和對(duì)學(xué)生作答情況的深入分析方面。這些平臺(tái)往往只能提供有限的習(xí)題，并進(jìn)行基本的答案正確性判斷，缺少對(duì)學(xué)生解題過程的具體引導(dǎo)和每個(gè)解題步驟的深入解釋。這種局限性不僅減少了學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力，也限制了他們對(duì)學(xué)習(xí)材料深層次理解的機(jī)會(huì)。

針對(duì)以上問題，首先設(shè)計(jì)涵蓋不同知識(shí)點(diǎn)的基礎(chǔ)母題。然后，利用大語言模型根據(jù)這些母題生成各種難度和類型的練習(xí)題。其次，對(duì)于每個(gè)題目，基于大語言模型生成一系列解題步驟和答案，形成一個(gè)完整的“思維鏈”，幫助學(xué)生理解解題過程中的每個(gè)邏輯步驟。學(xué)生提交答案后，平臺(tái)將對(duì)照“思維鏈”分析學(xué)生的作答情況，并提供針對(duì)性的修改建議和解釋。以數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用課程中的一個(gè)SQL查詢優(yōu)化題目為例，采用大語言模型生成解答的3個(gè)步驟，并與學(xué)生作答情況進(jìn)行比對(duì)，給出合理的建議，如表2所示。

通過融合大語言模型的互動(dòng)式學(xué)習(xí)平臺(tái)，能夠顯著增強(qiáng)數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用課程的教學(xué)效果。該平臺(tái)通過提供多樣化且富有挑戰(zhàn)性的習(xí)題，結(jié)合“思維鏈”分析方法，深入探討每一個(gè)解題步驟，使學(xué)生能夠獲得每一步的具體邏輯解釋及最終答案。此方法不僅促進(jìn)了學(xué)生對(duì)問題解決方法的理解，更幫助學(xué)生理解解題邏輯背后的原因，從而促進(jìn)了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)原理及其應(yīng)用更為深入的理解和掌握。此外，該平臺(tái)能夠根據(jù)學(xué)生的反饋和學(xué)習(xí)進(jìn)度動(dòng)態(tài)調(diào)整習(xí)題的難度和類型，實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。這種個(gè)性化的適應(yīng)性教學(xué)策略，不僅有助于提升學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力，還能夠有效地滿足不同學(xué)習(xí)背景和能力學(xué)生的需求。通過這種方式，互動(dòng)式學(xué)習(xí)平臺(tái)深化了學(xué)生對(duì)知識(shí)的理解，提高了解決問題的能力，并促進(jìn)了學(xué)生在實(shí)際應(yīng)用中的創(chuàng)新思維。

2 結(jié)論

本文綜合探討了大語言模型在智能化教學(xué)中的應(yīng)用，著重分析了其如何通過豐富教學(xué)資源、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑和互動(dòng)式學(xué)習(xí)平臺(tái)，克服傳統(tǒng)教學(xué)方法的局限。這些方案展現(xiàn)了大語言模型在提高教學(xué)互動(dòng)性、適應(yīng)性和資源可訪問性方面的巨大潛力。通過這一系列創(chuàng)新應(yīng)用，不僅直接解決了教學(xué)過程中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，如資源更新緩慢、學(xué)習(xí)內(nèi)容一致化以及學(xué)生參與度低下等問題，也為高等教育的智能化教學(xué)實(shí)踐提供了新的思路和策略。

實(shí)施這些方案預(yù)期將有效提升教學(xué)互動(dòng)和個(gè)性化水平，使教師能夠更好地滿足學(xué)生多樣化的學(xué)習(xí)需求，同時(shí)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性。此外，這種智能化的教學(xué)模式有望促進(jìn)學(xué)生對(duì)復(fù)雜概念的深入理解，提高其解決問題的能力。通過利用大語言模型的先進(jìn)技術(shù)，本文所提出的方案不僅為智能化教學(xué)的實(shí)踐提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和參考，也對(duì)于推動(dòng)教育技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新具有重要的理論和實(shí)踐意義。