大语言模型赋能高校智能化教学

关键词：大语言模型；高校教学；智能化；数据库；教育改革

0 引言

将教育事业置于优先发展的战略地位，是加快国家综合实力提升的关键举措。在此背景下，个性化和公平化学习的实现已经成为深化教育创新改革的核心任务[1]。随着信息技术的迅速发展，智能化教学的概念应运而生，被视为教育改革的重要方向之一。特别是在高等教育领域，智能化教学不仅能够提升教育质量和效率，还能够促进教育资源的优化配置和全面利用，从而实现教育公平。我国正积极推进教育智能化转型，旨在通过技术手段（如大数据、人工智能等）创新教学模式和管理方法。在这一进程中，高等教育机构扮演着至关重要的角色。作为教育改革的先锋，高校不仅需要在智能化教学资源的开发和应用上走在前列，更应在推广智能化教学理念、培养创新人才方面发挥示范作用。通过这些努力，可以加速推进智能化教学改革，提高教学的个性化和互动性，最终促进学生的全面发展和创新能力的培养。

在现有高校教学过程中，智能化通常体现为：课前采用智能化手段帮助学生自主学习（如观看在线学习视频）；课堂上使用更加智能化教学手段（如线上教学、借助数字化教学资料等）；课下智能化练习（如使用在线实训平台做题、练习）[2]。然而，由于空间、时间、设备、教师和学生精力等多重因素的限制，智能化教学存在诸多阻力[3]。对于教师而言，需要制定完善的教学计划，并搜集、准备高质量的配套教学资料（如教学课件、教学视频、线上习题与解答等），这给教师带来了较大的工作量，增加教学负担的同时也降低了教师推进智能化改革的积极性。对于学生而言，学生之间的差异性会导致不同学生的学习进度参差不齐，同时，教学资料质量的好坏以及与课堂教学结合的紧密度也会影响学生的学习效果。

大语言模型的概念最早可以追溯到2015年，当时Google的研究团队提出了基于循环神经网络（RNN） 的语言模型，用于生成连贯的文本。随后，随着深度学习技术的不断发展，特别是Transformer模型的引入，大语言模型的性能和规模得到了显著提升。在此基础 上 ，OpenAI 的 GPT（Generative Pre-trained Trans⁃ former） 系列和中国科大讯飞的讯飞星火等大语言模型引领了AI语言理解和生成技术的新浪潮，进一步扩展了自然语言处理技术的应用领域。大语言模型不仅在自然语言生成、机器翻译、情感分析等方面展现出卓越性能，也在智能化教育领域显示了巨大潜力[4]。具体来说，在智能化教学中，针对教师，大语言模型可充当教学助手，辅助教师设计教学计划、编撰更丰富的教学资料、评估学生作答情况等；针对学生，大语言模型可充当第二导师，学生可以与大语言模型进行对话，提出问题、请求反馈和建议，大语言模型也可为学生提供个性化的学习资源和答疑解惑的支持。这种人工智能技术的应用大大增强了教学和学习的效率，为传统教育模式带来了创新和革命。

然而，在智能化教学的实践中，大语言模型的应用仍面临着诸多挑战和局限性[5]。首要问题是其不透明的决策过程，这些模型的工作原理类似于一个“黑箱”，其中的推理逻辑不透明，使得输出缺乏解释性。这种缺乏透明度对于教育环境尤其不利，因为它阻碍了学生和教师理解答案背后的原理，从而限制了深入学习和批判性思考的发展。其次，大语言模型时常展现出一种被称为“幻觉”的现象，在面对超出其训练数据范围的问题或与常识相违背的问题时，它们可能产生没有根据或完全错误的答案。在教学情景中，这种误导性的信息可能会对学生的学习造成负面影响，教师必须谨慎处理这些答案，确保学生获得准确和可靠的信息。最后，目前主流的大语言模型通常是基于广泛且通用的语料库训练的，它们缺乏与特定教育体系或课程特定目标的紧密结合。这意味着，尽管它们在处理大范围的主题时表现出色，但在适应特定学术领域或遵循特定教育机构的教学计划时可能不够精确。因此，为了更好地融入教育体系，需要进一步发展定制化的大语言模型，以便更好地符合特定学科和教学方法的需求。

1 大语言模型赋能具体方案

本文从丰富教学资源、个性化学习路径、互动式学习平台3个方面设计并优化大语言模型的使用方案（如图1所示），从而更好地利用大语言模型赋能智能化教学，推进我国智能化教学改革的进程。

1.1 丰富教学资源

教学资源的多样性和及时性对于激发学生的学习兴趣和提高学习成效至关重要，能够促进学生对复杂概念的理解，并满足不同学习风格和水平学生的需求。现有的传统教学资源多为静态形式，通常依赖于教师的大量时间投入进行创建和维护。这个过程不仅劳力密集，而且存在更新滞后的问题，往往不能反映学科领域内最新的发展动态。大语言模型的应用，尤其是在自动生成教学内容方面，提供了解决这些问题的可能性。通过使用预先设计的框架和教师输入的初始内容，这些模型可以自动扩展和更新教学材料，大大减轻教师的负担。此外，大语言模型的适应性和灵活性意味着它能够根据学生的个别学习进度和兴趣，生成个性化的学习资源，从而更有效地满足学生的学习需求，为教育个性化和智能化提供强有力的支持。

在高等教育中，数据库原理与应用这类课程的习题资源对于培养学生的实践能力和理解深度起着关键作用。传统上，教师需要手动编写大量习题以覆盖课程的各个知识点，这个过程耗费时间且难以做到题目的多样性和个性化。通过引入大语言模型，教师可以设计一组基础题目（母题），随后指导模型以此为基础，生成一系列具有不同难度水平和知识点覆盖的派生题目。例如，教师编写的母题是“编写一个SQL查询，从Orders表中选择所有订单金额大于1 000的订单”。此时，可以设计提示词“假设你是一名高校教师，请基于该母题生成不同的、多样化的题目，并标明对应知识点”，并将该提示词与母题一同发送给大语言模型，即可得到表1中派生的5个习题及对应知识点。从该例可以看出，基于大语言模型的自动化过程不仅大幅减轻了教师负担，同时也为学生提供了针对性更强、范围更广的学习材料。进一步地，该方法的应用有助于实现教学资源的实时更新和个性化定制，使得教育资源的生成更加智能化，更好地服务于教学与学习的过程。

1.2 个性化学习路径

在技术密集型课程如数据库原理与应用中，个性化学习路径的应用至关重要，它能够针对学生的独特能力、学习速度和兴趣，提供有针对性的学习内容，从而优化学习体验并增强理解。然而，传统的个性化学习路径设计往往固化且缺乏深度定制化，难以充分适应学生的个体学习差异，例如学习动机、兴趣点、认知风格及已有的知识基础。为了实现真正的个性化学习，需要一种能够综合考虑这些因素并动态调整学习资源和策略的系统。大语言模型的应用在这方面展现了巨大潜力，它可以通过分析学生的反馈和学习成果，自动生成或调整学习材料和路径，使其更加贴合学生的个性化需求。此外，这种模型可以与学生进行互动，根据互动反馈实时调整学习内容，为学生提供更深层次的定制化学习体验。

在解决个性化学习路径设计的问题上，本文利用大语言模型提供了一种创新且有效的策略。通过输入数据库原理与应用课程的教学大纲与高校的培养方案，大语言模型能够生成一个与课程目标及专业要求紧密相连的学习路径母版。这一过程确保了个性化学习路径的设计既遵循教学目标，又不脱离培养方案的框架。进一步地，大语言模型通过分析课程的关键学习模块，设计出一系列基础母题，并依此生成多样化的练习题，覆盖不同的难度级别和知识点，以满足不同学生的学习需求。此外，大语言模型的动态调整功能允许根据学生的学习表现、兴趣及进度实时调整学习路径，从而为每位学生量身定制最适合其自身特点的学习计划。这种方法不仅提高了学习效率，还增强了学习的针对性和有效性。通过这样的个性化学习路径设计，学生能够在保证学习深度和广度的同时，按照自己的节奏和兴趣点进行学习，极大地提升了学习动力和成效。综上所述，利用大语言模型在个性化学习路径设计中的应用，不仅为教师减轻了设计学习资源的负担，同时也为学生提供了更加丰富、灵活和有效的学习体验。

以数据库原理与应用课程的一个学习模块“关系数据库设计”为例。假设课程大纲强调了理论知识和实践技能的平衡，学习路径母版将包括理论学习（如规范化理论）和实践操作（如使用SQL进行数据库设计）。基础母题是设计一个简单的客户订单关系数据库，对于初学者，大语言模型生成关于数据表基础创建和简单查询的题目；对于进阶学生，生成涉及复杂关系设计和性能优化的题目。设计完成后，刚开始学习的学生会先接触基础的数据表创建和简单的SQL 查询；而已有一定基础的学生，则会接触到更复杂的数据库设计问题，如多表联结和查询优化。结合大语言模型的个性化学习路径不仅提供了适合每位学生的定制化学习计划，并且符合教学大纲和专业培养目标。

1.3 互动式学习平台

互动式学习平台通过提供实时反馈和互动练习，极大地提升了学生的学习参与度和对复杂概念的理解深度。在数据库原理与应用这样内容繁多、技术性强的课程中，这种平台尤为重要，因为它能够辅助学生更加有效地掌握关键的概念和实践技能。尽管如此，目前的互动式学习平台面临着一些限制，特别是在习题资源的多样性和对学生作答情况的深入分析方面。这些平台往往只能提供有限的习题，并进行基本的答案正确性判断，缺少对学生解题过程的具体引导和每个解题步骤的深入解释。这种局限性不仅减少了学生的学习动力，也限制了他们对学习材料深层次理解的机会。

针对以上问题，首先设计涵盖不同知识点的基础母题。然后，利用大语言模型根据这些母题生成各种难度和类型的练习题。其次，对于每个题目，基于大语言模型生成一系列解题步骤和答案，形成一个完整的“思维链”，帮助学生理解解题过程中的每个逻辑步骤。学生提交答案后，平台将对照“思维链”分析学生的作答情况，并提供针对性的修改建议和解释。以数据库原理与应用课程中的一个SQL查询优化题目为例，采用大语言模型生成解答的3个步骤，并与学生作答情况进行比对，给出合理的建议，如表2所示。

通过融合大语言模型的互动式学习平台，能够显著增强数据库原理与应用课程的教学效果。该平台通过提供多样化且富有挑战性的习题，结合“思维链”分析方法，深入探讨每一个解题步骤，使学生能够获得每一步的具体逻辑解释及最终答案。此方法不仅促进了学生对问题解决方法的理解，更帮助学生理解解题逻辑背后的原因，从而促进了对数据库原理及其应用更为深入的理解和掌握。此外，该平台能够根据学生的反馈和学习进度动态调整习题的难度和类型，实现真正的个性化学习体验。这种个性化的适应性教学策略，不仅有助于提升学生的学习动力，还能够有效地满足不同学习背景和能力学生的需求。通过这种方式，互动式学习平台深化了学生对知识的理解，提高了解决问题的能力，并促进了学生在实际应用中的创新思维。

2 结论

本文综合探讨了大语言模型在智能化教学中的应用，着重分析了其如何通过丰富教学资源、个性化学习路径和互动式学习平台，克服传统教学方法的局限。这些方案展现了大语言模型在提高教学互动性、适应性和资源可访问性方面的巨大潜力。通过这一系列创新应用，不仅直接解决了教学过程中的关键挑战，如资源更新缓慢、学习内容一致化以及学生参与度低下等问题，也为高等教育的智能化教学实践提供了新的思路和策略。

实施这些方案预期将有效提升教学互动和个性化水平，使教师能够更好地满足学生多样化的学习需求，同时激发学生的学习兴趣和主动性。此外，这种智能化的教学模式有望促进学生对复杂概念的深入理解，提高其解决问题的能力。通过利用大语言模型的先进技术，本文所提出的方案不仅为智能化教学的实践提供了宝贵的经验和参考，也对于推动教育技术的发展和创新具有重要的理论和实践意义。