基于大模型的交互式辅助教学：计算机学科的新教学策略

基于大模型的交互式辅助教学：计算机学科的新教学策略

马艳丽

哈尔滨信息工程学院  黑龙江哈尔滨  150431

摘要：随着人工智能技术的迅速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在教育领域展现出巨大的潜力。本文旨在探讨基于大模型的交互式辅助教学策略在计算机学科中的应用。通过个性化学习内容推荐、实时反馈机制和学习者行为分析，设计了新型的教学策略，并在实际案例中进行了验证。研究结果表明，该策略不仅显著提高了学生的学习动机和参与度，还有效提升了学习成绩，为计算机学科的教学改革提供了新的思路。

关键词：大模型；交互式教学；辅助教学；计算机学科；个性化学习

1. 引言

近年来，随着大模型技术的进步，教育领域的教学方式正在经历深刻变革。大模型通过深度学习和自然语言处理，能够理解和生成自然语言，为教育提供了新的可能性。计算机学科作为一个高度动态的领域，面临着教材更新迅速、知识体系庞杂等挑战。传统的教学方法往往无法满足学生的个性化需求，导致学习效果不佳。基于此，本文提出基于大模型的交互式辅助教学策略，旨在提高计算机学科的教学效果。

2. 相关研究综述

在近年来的教育研究中，基于大模型的教学方法逐渐引起了学术界的广泛关注。本部分将通过回顾相关文献，探讨大模型在教育领域的应用现状、交互式教学的重要性，以及计算机学科教学面临的挑战。

2.1 大模型在教育中的应用

大模型，特别是在自然语言处理（NLP）领域的应用，如GPT-3和BERT，展示了其在教育中的巨大潜力。研究表明，这些模型能够生成高质量的学习材料，并提供实时的学习支持。例如，Cohen等（2021）在其研究中指出，通过大模型生成的个性化学习资源，学生能够获得更符合自身需求的学习内容，从而提升学习效果。

2.2 交互式教学的重要性

在计算机学科中，交互式教学尤为重要，因为该学科涉及复杂的概念和实践技能，需要学生通过实践和互动加深理解。根据研究，学生在参与互动式学习活动时，学习效果普遍优于传统的讲授式教学。

2.3 计算机学科的现状

尽管交互式教学在计算机学科中的重要性已被广泛认可，但目前的教学实践仍面临诸多挑战。计算机学科的知识更新速度极快，传统的教材往往无法跟上技术发展的步伐，导致学生在学习中缺乏最新的信息和技术。此外，教学方法的单一性使得学生的学习体验受到限制，导致参与度低和学习兴趣不足。

3. 教学策略的设计

基于此，本文提出了一系列教学策略，旨在有效提升计算机学科的教学效果。

3.1 个性化学习内容推荐 

本策略利用大模型对学生的学习数据进行深入分析，包括学习历史、兴趣和习惯。通过自然语言处理技术，大模型可以识别学生的知识掌握程度和学习偏好，从而生成个性化的学习资源和建议。这些资源可能包括相关的教材、练习题、视频讲解和补充阅读材料，旨在满足每个学生的独特需求。

3.2 实时反馈机制

通过大模型实现的即时反馈系统，学生在学习过程中可以获得及时的指导和纠正。允许学生在进行编程练习或解答问题时，立即得到反馈，帮助他们快速识别和纠正错误。

3.3 学习者行为分析

利用大模型分析学生的学习习惯和行为，教师能够获得有价值的数据支持，从而为学生提供更具针对性的辅导。这一策略通过收集学生在学习过程中的行为数据，如学习时间、作业完成情况和参与度，帮助教师识别学生的学习瓶颈和困难。基于这些数据，教师可以制定个性化的辅导计划，优化教学内容和方法，确保每位学生都能在适合自己的路径上获得成功。这种数据驱动的教学策略有助于提升整体教学质量和学生满意度。

4. 案例研究

本文选择了一所高校的计算机基础课程作为案例研究，以评估基于大模型的辅助教学策略的有效性。

4.1 案例背景与实施

本案例研究选择了一门计算机基础课程，课程对象为大一新生，旨在帮助学生掌握基本的编程技能和计算机科学概念。教学实验持续一个学期，教师在课堂中应用基于大模型的辅助教学策略，结合个性化学习内容推荐和实时反馈机制，旨在提高学生的学习积极性和效果。

4.2 教学过程

教学过程由课程设计、活动安排和技术支持三部分构成。教师在课程设计中整合了大模型提供的个性化学习建议，根据学生的学习进度和兴趣调整课程内容。在活动安排上，教师设计了多个互动性强的编程练习和小组讨论，以促进学生之间的合作和交流。同时，技术支持方面，学校提供了必要的硬件和软件环境，确保大模型的顺利运行，学生能够随时获得实时反馈，及时纠正学习中的错误。

4.3 学习效果分析

学习效果的分析通过比较实验组和对照组的成绩变化进行。实验组使用基于大模型的辅助教学策略，而对照组则采用传统的教学方法。通过收集期末考试成绩、作业完成率和学生的反馈意见，进行定量分析和定性分析结合。初步结果显示，实验组学生的平均成绩明显提高，且在编程能力和问题解决能力方面表现更为突出。此外，学生的反馈表明，他们对这种个性化和互动性强的学习方式感到满意，认为能够更好地掌握课程内容。

5. 效果评估

本部分对教学策略的实施效果进行系统评估，通过定量和定性分析相结合的方式，全面了解基于大模型的教学策略对学生学习的影响。

5.1定量分析

在定量分析中，我们采用统计学方法比较实验组和对照组的成绩变化。期末考试结果显示，实验组学生的平均成绩提高了15%，显著高于对照组的增长率。此外，学习动机的评估也通过问卷调查进行，结果显示实验组学生在参与度和积极性上有明显增强，超过80%的学生表示这种个性化的学习体验使他们更愿意主动学习。

5.2定性分析

定性分析通过收集学生和教师的反馈，深入探讨对新教学策略的看法。学生普遍认为，大模型提供的个性化反馈使他们在学习中更加自信，能够及时纠正错误，促进了知识的掌握。教师则表示，这种教学方式让他们能够更好地理解学生的需求，调整教学方法，增强了课堂互动。这些反馈表明，基于大模型的教学策略在提升学习参与度和动机方面具有积极作用。

5.3成功因素与挑战

在总结实施过程中遇到的困难时，我们发现技术支持不足和教师适应性问题是主要挑战。部分教师对大模型的操作不够熟悉，导致教学过程中出现了延误。为此，建议开展系统的技术培训，以提高教师对大模型的理解和使用能力。此外，增强技术支持团队的资源配置，确保系统运行稳定，也是成功实施这一策略的关键。

6. 结论与展望

本研究表明，基于大模型的交互式辅助教学策略在计算机学科的教学中具有显著效果，能够有效提高学生的学习成绩和动机。未来的研究可进一步探索大模型在不同学科的应用潜力，尤其是在数学、科学和人文学科等领域。同时，关注教师的技术培训和教学策略的优化将是推动此类教学模式成功实施的重要方向。

参考文献

[1]Cohen, A., Park, J., Yang, S. et al. (2021). Advancing Personalized Learning with Large Language Models: Lessons from the AI Classroom. arXiv preprint arXiv:2104.07490.

[2]黄明宇, 庄晓巍. (2020). 大数据背景下基于大模型辅助教学的研究与实践[J]. 智能教育与电子教育, 11(9): 38-42.

[3]石慧, 张祥刚, 林磊. (2021). 大数据分析支持下的个性化教学在高校计算机专业中的应用[J]. 高教论坛, 2(369): 61-65.

[4]陈晨, 吴玉麟. (2021). 基于大数据的个性化教育模式探究[J]. 信息技术教育, 5(137): 61-64.

王婷婷, 丁雨佳. (2021). 大数据背景下高校计算机专业个性化教学方式的研究与实践[J]. 继续教育研究, 5(62): 141-144.项目来源：2024年度黑龙江省教育科学规划课题

项目名称：大模型交互式辅助教学在计算机学科的研究与实践

项目编号：GJB1424288

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