基于人工智能大模型的工科教学领域拓展应用

基于人工智能大模型的工科教学领域拓展应用

王霄维

长春师范大学 工程学院，吉林省长春市 邮编:130021

摘要：随着人工智能和大数据技术的不断进步，教育领域开始积极探索这些工具，提升教学质量和学生学习体验。本文探讨了人工智能（AI）的核心概念以及大模型在工科教育中的关键应用。大模型的应用包括个性化学习、课程改进和知识传递，这些应用能够提高学习者的成就和满意度，推动教育体系的创新。

关键词:人工智能；语言类模型；chatgpt；教学拓展；提示词；工程辅助

引言

工科教育一直以来都是科技和工程领域的重要组成部分，为学生提供了必要的知识和技能，以应对日益复杂和竞争激烈的职业环境。随着科技的快速发展和信息时代的到来，工科教育领域也面临了新的挑战和机遇。人工智能技术的崛起在全球范围内引发了广泛的关注，不仅改变了工作方式和商业模式，还对教育领域带来了新的可能性。大型人工智能模型（如GPT-3）的崭露头角为工科教育领域的拓展提供了新的机会，这些模型能够理解和生成自然语言，具有出色的文本理解和生成能力，可应用于教育领域的多个方面。

一、人工智能概念

人工智能（AI）是一种计算机科学领域，使计算机系统具备模仿人类智能和学习能力的能力。这包括计算机系统能够理解自然语言、感知环境、推理、解决问题和自主学习。AI的目标是开发能够模拟人类思维和行为的系统，以便执行各种任务，从简单的数据分析到复杂的自主决策。AI的应用范围广泛，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统等，在医疗、交通、教育、娱乐和工业等各个领域产生深远的影响。AI的发展受益于大数据和更强大的计算能力，正在不断取得创新性的进展，改善日常生活和工作环境。

二、人工智能大模型简介

（一）大模型的定义和特点

人工智能大模型是一种神经网络模型，其定义和特点具有显著的重要性。这些大模型通常表现为巨大参数量和深度，大模型的参数量庞大，往往包括数十亿甚至数万亿的参数。每个参数负责网络内的特定计算和信息传递，这种庞大的参数规模使得模型能够处理非常复杂的数据和任务。这种规模优势为模型提供了更多的自由度，使其能够更全面地理解和应对各种输入数据。大模型采用深度学习技术，这意味着由多个神经元层次构成，数据逐级通过这些层次进行抽象和处理。深度学习的层次结构允许模型从数据中提取高级别的特征和信息，具备更高级别的理解和决策能力。这一点对于处理复杂、多维度的任务尤为关键，如自然语言处理、图像识别和音频处理等。大模型常常采用预训练和微调的策略。预训练阶段通常在大规模的文本或图像数据上进行，使模型学会通用的知识和模式。在具体任务上进行微调，提高其在特定领域的性能。这种策略使得模型能够在不同领域灵活适应，不需要从头开始进行大规模训练，节省了时间和资源。人工智能大模型以其庞大的参数量、深度学习结构和预训练微调策略，为各种应用场景提供了强大的工具，拓展了人工智能的应用范围，为解决复杂问题提供了新的可能性。

（二）常见的大模型应用场景

人工智能大模型代表了当今科技的最前沿，具备巨大参数量和深度学习结构，其应用广泛涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别、医疗保健、金融等领域，其中在教育领域的潜在优势尤为引人注目。这些模型能够实现个性化学习，为每位学生打造适应其需求和水平的教育路径，从而提高学术成就和培养学习兴趣。同时也在课程改进方面发挥关键作用，不断根据学生表现和反馈改善教学材料和方法，从而提高教育质量和效率。大模型可以作为智能答疑系统，为学生提供实时问题解答和课程内容理解支持，在课堂上充当强大的辅助工具，提供实时支持和反馈，加强整体学习体验。这一综合应用让大模型成为引领未来教育创新和提升学生学习效益的关键驱动力。

（三）大模型在教育中的潜在优势

1.个性化学习

大模型的强大之处在于其能够根据每个学生的独特需求和学术水平，打造个性化的学习路径。通过深度分析学生的表现和需求，大模型能够为每个学生提供度身定制的教育体验。这种个性化学习方式不仅能够提高学生的学术成就，还能激发学生的学习兴趣，使教育更有深度和意义。

2.课程改进

大模型还在课程改进方面发挥关键作用，能够监测学生在不同课程中的表现，分析学习过程中的难点和挑战，帮助教育机构不断改进教学材料和方法。这种数据驱动的课程设计有助于提高教育质量和效率，使教育更加适应现实需求。

3.知识传递

大模型能够通过开发智能答疑系统，为学生提供实时的问题解答和理解课程内容的支持。这种系统可以快速而准确地响应学生的疑问，帮助更好地理解学习材料。大模型还可以作为课堂辅助工具，为教育者提供实时反馈，帮助调整教学策略，提升整体学习体验。人工智能大模型在教育领域具有巨大潜力，能够推动个性化学习、不断改进课程质量，并提供强大的知识传递工具。改善学生的学术表现，提高学习兴趣，以及提升教育体系的效率和质量。在当今信息化的时代，大模型为教育带来了全新的可能性，为学生和教育者提供更具成效的学习和教学方式。

三、工科教育中的大模型应用

（一）个性化学习

在工科教育领域，个性化学习是一个突出的优势。大模型能通过分析学生的学术水平、兴趣和学习习惯，为每位学生创建自适应学习路径。这意味着每个学生都能够以自己的步伐和方式学习，不再被统一的教学方法束缚。大模型还能够不断调整学习路径，确保学生在课程中保持积极的学习动力。这不仅有助于提高学术成就，还可以激发学生对学习的兴趣，使学生更有动力去探索工程领域的知识。另一方面，大模型还可以提供智能辅导和反馈。大模型不仅监测学生的学术表现，还能够识别学习中的难点和挑战。基于这些数据，模型可以提供个性化的建议和辅导，帮助学生克服困难，提高学术水平。这种个性化辅导是一种强大的资源，使学生能够获得更好的学术支持，增加了自信心和动力。

（二）课程改进

大模型在课程设计和优化方面发挥着重要作用，能够分析学生的表现和反馈，帮助教育机构不断改进教学材料和方法。这种数据驱动的课程设计可确保课程内容与学生的需求和学术水平相匹配，这意味着学生将更容易理解和吸收课程内容，提高学术成就。大模型还支持教材和资源的开发，帮助教育者生成高质量的教材，包括文本、视频和互动式内容。这些教材能够更生动地传达工程领域的知识，激发学生的兴趣。大模型还能够根据学生的需求和反馈不断更新和改进教材，确保其保持最新和具有启发性。

（三）知识传递

在知识传递方面，大模型为工科教育引入了智能答疑系统。这些系统能够为学生提供实时问题解答和课程内容理解支持。学生不再需要等待教师的答疑，随时获得帮助，解决疑问，使学习变得更加高效。大模型还在课堂中担任强大的辅助工具角色，为教育者提供实时支持和反馈，帮助调整教学策略，满足学生需求。这种实时支持可以提高课堂的互动性，使学生更积极参与，从而提高学习体验。工科教育中的大模型应用为学生提供了更具个性化、高效和丰富的学习体验。不仅提高学术成就，还激发学生的兴趣，促进课程改进，同时提供强大的知识传递工具。这一综合应用将大模型融入工科教育，为学生的工程领域探索提供了更好的支持，培养出更有创新能力的工程师和科学家。

结论：大型人工智能模型在工科教育中有着重要作用，能够提供个性化学习、改进课程和知识传递，有助于提高学生的学术成就和学习兴趣，同时提高教育质量。大型模型还引入了智能答疑系统和课堂辅助工具，提供实时支持和反馈，增强学习体验。在信息时代，大模型为工科教育带来了新的机遇，培养出更具创新能力的工程师和科学家，帮助更好地面对技术挑战。

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作者简介：王霄维（1983.8-），男，汉族，吉林长春人，研究生学历，长春师范大学 工程学院，讲师 ，研究方向：机器视觉、人工智能、嵌入式系统开发。