首先，規(guī)劃學習路徑。每個學生的具體情況都不一樣，通過大型的語言模型分析每個學生的上課情況以及學習的知識內(nèi)容還有自己的學習方式等信息后給每個學生制定最適合的個性化學習路線�；A差的同學可以先學習基礎，基礎好的可以升階。這樣大型語言模型可以根據(jù)學生自身的測試分數(shù)、學習情況等為該生分配適當?shù)膬?nèi)容。對學習能力強的同學來說，還可安排難度更大一些的高階內(nèi)容。大模型可根據(jù)學生自身學習情況來為其推薦合適的學習資源及學習方法。
其次，智能輔導資源豐富。為學生開發(fā)基于大模型的語言智能輔導軟件，例如智能答疑和寫作批改助手，能夠讓學生得到相應的指導。智能答疑系統(tǒng)的回答基于模型對語言的理解力以及輸出力，它可以在最快的時間內(nèi)提供答案。一旦學生在上課或者做題的時候有疑惑就可以隨時提問，不論是在多方面給出答案，同時帶有拓展知識。
最后，建立在線虛擬學習社區(qū)平臺供師生進行溝通、交流。借助大型語言模型實現(xiàn)智能話題推薦與引導，基于學生學習狀況及個人喜好向其推送合適的話題，并鼓勵其分享自己的觀點看法。例如，根據(jù)當今熱的科技、環(huán)保等主題，指導學生說說他們的想法，大型語言模型可以分析學生的學情及興趣，并給學生推送相關(guān)話題，比如：如果學生更傾向于對科技感興趣，則推薦給他們有關(guān)人工智能(AI)或者5G的學習話題等;老師可以通過話題來發(fā)散思維，深化學生的思考交流。建設教學資源使用情況的實時監(jiān)測系統(tǒng)，收集學生的學習行為數(shù)據(jù)及反饋信息，運用大型語言模型對學生的學習情況進行分析，以了解學生對于各類教學資源使用的頻次、學習的效果等。例如，通過監(jiān)測系統(tǒng)能夠查到學生的虛擬學習社區(qū)的活躍度以及模擬情景的表現(xiàn)，然后將這些信息傳遞給大型語言模型，通過分析挖掘出當前的教學資源存在哪些問題或者缺陷。比如：如果有一節(jié)課程觀看量比較低，那說明這節(jié)課的知識點可能不太受學生歡迎或者是教學視頻沒有達到預期的效果，這時就需要去改善這一節(jié)課的教學資源。 |
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