基于大语言模型的人工智能通识课程教学策略研究

引言

目前，人工智能技术正在以前所未有的速度改变各行各业，教育行业也不例外。大语言模型属于人工智能领域的关键技术，它在教育方面的应用前景十分宽广，不过如何将大语言模型高效融合到通识课程教学当中去，从而改善教学质量和效果，这成了当下教育界亟待解决的核心议题之一。本文将会从大语言模型的技术根基入手，仔细剖析其在教学方面可能具备的优势，然后联系当下教学过程中的问题，给出一系列新的教学策略。

1 大语言模型的技术基础

大语言模型属于人工智能范畴里的前沿技术，它的重要基础建立在机器学习以及深度学习的理论体系上，机器学习凭借数据驱动的方式来促使计算机系统可以从经验中自动改善性能。而深度学习则依靠多层神经网络结构来达成对复杂数据特征的抽象与表征，这样一种技术架构使得机器可以模仿人类的认知过程。进而慢慢形成起对语言系统的深入认识，自然语言处理技术给大语言模型给予了关键的技术支持，依靠词向量表示、注意力机制、Transformer 架构这些创新手段，让计算机能够更好地应对人类语言模糊性，上下文依赖性以及多样性的特点，这些技术的融合创新促使大语言模型在语言理解，生成和推理方面取得突飞猛进的进步。

1.1 机器学习与深度学习

机器学习给计算机带来自动从数据中学习规律的能力，关键是从样本中总结出一般的模型，深度学习属于机器学习的分支，它用多层神经网络结构，逐层提取数据的抽象特征，这种分层的特征学习很适合处理高维、复杂的非结构化数据，像图像、语音、文本等。通过反向传播算法和梯度下降法的协同优化，深度神经网络能够自动调节数百万或者数十亿个参数，进而对复杂的分布做出高度拟合，这种强大的表征学习能力为大语言模型处理自然语言供应了技术根基。

1.2 自然语言处理

自然语言处理试图让电脑懂得阐释和生成人类语言。近些年来，依靠深度学习的自然语言处理技术有着明显突破，词嵌入技术把单独的词语映射到持续的向量空间，捕捉词语之间的意义联系；注意力机制的出现使得模型可以关注输入文本的主要部分，改进了长文本的处理能力；Transformer 架构凭借自注意力机制并行处理序列数据，极大地加快了训练速度。这些技术革新共同推进了大语言模型的发展，为通识课程中“实时演示模型文本生成过程”提供了技术可能，有助于降低学生对复杂模型的理解门槛。

2 教学实践中存在的问题

当下人工智能通识课程的教学现状中存在一些问题，其一是技术更新速度和课程内容滞后的矛盾加剧，大语言模型飞速发展，教材和教学资源跟不上这个步点。其二是理论和实践脱节厉害，学生只晓得概念，对模型实际用法没多少了解。其三是教学过程里“黑箱”困境明显，学生搞不懂大语言模型内部运作和决策过程。其四是评价体系不够完整，传统的考核办法难以正确显示学生对大语言模型核心概念的认识和应用水平。其五是伦理教育缺位，没有对学生如何使用大语言模型的时候遵循道德标准给予指导。

3 基于大语言模型的AI 通识课程教学策略

3.1 教学内容设计

教学内容设计兼顾基础性与前沿性，既包含机器学习、深度学习等基础理论，又及时跟进大语言模型的最新发展，形成模块化知识体系。语言模型基本原理、Transformer 架构详解、提示工程技巧、模型微调方法等构成核心模块，伦理教育内容也纳入其中，涉及数据偏见、模型透明度、社会责任等方面，培养学生的技术伦理意识，跨学科应用案例同样被设计进来，大语言模型在文学创作、科学发现、商业创新等领域应用的情况得以展现。学生的认知视野因此而拓展。在实施过程中，把课程分成四个模块，基础模块（占 8%学时，主要讲解机器学习原理和大语言模型发展简史），核心模块（占 38%学时，主要讲解Transformer 架构、提示工程、模型局限性），应用模块（占46%学时，主要讲解典型跨学科案例实战），伦理模块（占 8%学时，主要讲解典型伦理事件研讨），并建立动态内容更新机制，与开源社区合作，每月推送技术前沿简报，并加入最新模型特性分析，保证教学内容不断迭代，与时俱进。

3.2 教学方法与手段

采用项目式教学，让学生在真实的项目中体验大语言模型的应用全过程，分为三个阶段：选题（结合学生所学专业选择主题）、设计（选择使用哪些工具、如何评估）、展示（课堂答辩交流）。采用分层教学，根据不同的基础制定不同的任务：基础层（没有编程基础）：侧重于提示词的设计与优化；进阶层（有一定编程基础）：尝试搭建简单的应用；创新层（能力较强）：进行模型的微调实验。积极借助互动式学习工具，像模型可视化平台、在线编程环境等，让学生能直观地认识模型的工作原理，推动协作学习形式，安排小组讨论，同伴互评之类的活动，促使知识分享和思维碰撞，创建开放学习资源库，给予大量的实践项目和案例剖析资料，支撑学生自主探究和深入学习。

3.3 教学评价与反馈

构建多元评价体系，把过程性评价同终结性评价相结合，用项目作品评价，实验报告以及课堂表现等手段综合评定学生的学习成果，特别关注对创新思维和实践能力的考核。通过设置开放性任务来评判学生解决实际问题的能力，创建及时反馈体系，依靠学习分析工具追踪学生的学习路径及其模型使用情况，若察觉到异常现象，比如反复提交模型生成的文字，就会自动推送相关的学习资料给学生，并提醒老师予以一对一指导，还要引入同行评价和自我评价机制，提升学生的元认知和批判性思维水平，而且形成起课程持续改进机制，定时收集学生的反馈意见，随时调整教学内容和方法。

3.4 课程实施与保障措施

要想保证课程教学策略得到落实，就要系统地推动相关保障工作。第一，要改善师资队伍，借助“3+1”形式的教师培训活动，即开展三次技术实操（提示词改良，开源模型部署以及伦理风险识别）加上一次教学法讨论会，改进教师对大语言模型的认知和应用水平，增进彼此的教学经验交流。第二，改进教学设施和资源创建，给予学生高性能的计算资源（例如免费的云端算力平台），专门的软件工具（例如开源工具包）以及由学校和企业协作开发的专属数据集，助力模型训练和实验验证。建立校企合作机制，邀请企业专家、行业资源，给学生安排实习实训机会、就业指导，还要关心学生的学业状况、心理情况，给予必要的心理咨询、学业帮助，帮学生解决学习上的难题、心理上的烦恼，营造积极健康的学习氛围，全方位支持学生健康成长。

结语

基于大语言模型人工智能通识课程教学策略研究是对传统教学模式的创新，也是对未来教育发展方向的探索。通过对本文研究我们意识到大语言模型在教育领域有着巨大潜力，在培养学生创新能力和实践能力有着重要作用。

参考文献：

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