前言

随着大模型技术的快速发展,其在教育领域的应用也逐渐受到关注。然而,目前关于大模型技术在课堂教学中的实践案例相对较少,教师如何将大模型技术与课堂有效结合仍然是一个有待解决的问题。因此,本文旨在探讨大模型技术在课堂教学中的应用,并通过案例分析来探索教师如何有效地将大模型技术与课堂教学相结合的方法。本文将首先介绍大模型技术的发展及其在教育领域的应用,然后分析目前存在的问题,接着通过案例分析来探讨大模型技术与课堂教学的有效结合方法,最后总结本文的主要发现和结论。
一、大模型技术的含义以及发展历程

2022年，ChatGPT的推出再次激起了人工智能研究的热潮，大模型技术引起了全球各界广泛关注和热烈讨论。大模型（Large Models）是指具有数十亿到数百亿甚至更多可训练参数的人工智能模型，它是深度学习、GPU 硬件、大规模数据集等多种智能技术共同发展的产物^[1]。AI大模型在教育行业的应用日益广泛，包括自动化评分、个性化学习、虚拟助教、智能教育内容创作以及学习行为分析预测等方面。这些技术不仅优化了教育资源配置，促进了教育公平，还为每位学生提供了更加个性化和高效的学习体验。为了更详细的了解AI大模型技术，可以按照下面的发展历程与阶段划分^[1]：

（1）初步探索阶段（2000-2010年）：这一阶段主要是对深度学习算法和神经网络的探索，标志性的工作包括卷积神经网络（CNN）的应用和早期的语言模型研究。

（2）快速发展阶段（2010-2020年）：随着GPU硬件的进步和大规模数据集的出现，深度学习模型的规模和复杂度迅速增加。重要的突破性模型如AlexNet、VGG、ResNet在图像处理领域取得成功，BERT、GPT等在自然语言处理领域表现出色。

（3）超大规模阶段（2020-2022年）：硬件性能和分布式计算技术进一步提升，模型参数规模扩展到数十亿甚至数百亿。OpenAI的GPT-3和Google的T5等超大规模语言模型展示了AI在文本生成和对话等方面的强大能力。

（4）广泛应用与优化阶段（2022年至今）：AI大模型在各行业尤其是教育领域得到广泛应用，研究重点转向模型优化和高效训练，以降低计算成本、提高模型泛化能力和安全性，推动AI技术的普及与应用^[2]。

二、相关课例的设计与实施

该案例选取F市小学高年级段的4-6年级的孩子，在之前的社团课程中，他们已经进行过AI文本大模型和绘画大模型的设计，因此具备相应的AI大模型技术的应用能力。以下是在课堂中运用，文本大模型以及绘画大模型进行数字作品集创作的实践案例。

（一）学科核心素养

1.信息意识：在作品集制作的过程中，培养学生对信息的敏感度，提高检索能力使其能够从海量数据中捕捉到有价值的信息，并运用生成式人工智能技术进行分析和处理。

2.计算思维：引导学生运用算法和逻辑思维解决问题，培养其计算思维能力，使其能够运用生成式人工智能技术提出创新的解决方案

3.数字化学习与创新通过商业案例的制作，培养学生运用生成式人工智能技术进行自主学习和创新的能力，使其能够在数字化时代中不断提升自己的知识和技能。

4.信息社会责任：参与者需要关注AI生成式人工智能技术所涉及的伦理和法律问题

（二）教学过程

1.课前

为了更加精准地掌握学生的基本学习状况，本研究采用问卷星这一在线调查工具，发布并收集了一份详尽的调查问卷。该问卷旨在了解学生对大模型技术的掌握情况。此外，在课程启动之前，学生被要求独立观看一系列微课资源视频（包含一些数字人视频），以此作为自学材料。通过观察与自学的模式，学生们得以接触并理解数字作品的特性及其表现形式。此外，学生们还学习了如何运用大模型进行基本的设计操作，从而提升他们的独立学习能力。

2.课中

教学活动一：情境创设

在本教学活动中，学生将模拟真实商业环境，扮演品牌设计师的角色。目标是引导学生发挥创意，制作出具有商业价值的数字作品集。具体步骤如下：

（1）教师介绍活动背景，引导学生理解品牌设计的重要性和商业价值。

（2）学生分组，每组五人，根据个人能力和兴趣选择设计师角色（如视觉设计师、交互设计师、内容策划等）。

（3）每组学生需确定一个品牌主题，并围绕该主题进行创意构思。

（4）学生利用所学知识，开始制作数字作品集，包括品牌logo设计、宣传海报、产品原型等。

教学活动二：分组合作与需求分析

在本教学活动中，学生将组成的小团队，通过合作完成数字作品集的用户需求分析书。具体步骤如下：

（1）教师向学生讲解用户需求分析的重要性和基本方法。

（2）学生通过头脑风暴，深入探讨作品的目的和应用场景。

（3）每组学生根据用户需求分析的结果，制定出一份详尽的计划书，包括设计目标、用户画像、功能模块等。

（4）学生根据计划书，进一步完善数字作品集，确保其符合用户需求。

通过这两个教学活动，学生不仅能够提高自己的创意设计能力，还能学会团队合作和需求分析，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

活动三：实施记录

在活动的进行中，我为学生提供了问题记录表作为学习支架，让学生记录下自己在训练模型时遇到的问题和采用的解决方法。这一过程不仅包括了问题解决的步骤，也涉及了学生在操作过程中对绘画大模型文本的不断优化和调整。通过这样的实践，学生将能够清晰地看到，想要生成一张自己满意的图片很有可能不是一蹴而就的。模型的训练本身就是是一个动态的、不断迭代的过程，而解决问题本身，也是一个促使模型性能不断提升的驱动力。生成图片质量的好坏也取决于文本的描述，学生需要不断地调试和训练模型才可以生成自己理想的图片效果。

活动四：进行作品的展示与评价

在教学实践活动中，教师只起到一个指导的作用，学生们划分小组自行完成了AI大模型技术的数字作品创作。为了确保作品的质量及提升学生的综合能力，要求学生们对自己的作品进行展示，并开展自我评价以及组内评价和组间评价。此外，学生们还需要分享在创作过程中运用AI大模型技术的体验与感受。

四、总结

为了将大模型技术应用于课堂实践教学案例，本文通过对AI大模型技术在教育领域的应用进行深入探讨，设计并开发了相关的课例，希望为课堂实践教学做出一些贡献，为教育工作者提供实践参考和思路。在未来的教育事业中，应该更加关注AI大模型技术的应用，善用其强大的数据处理能力和多模态应用，推动教育的创新与发展。

参考文献

[1] 曹培杰,谢阳斌,武卉紫,等.教育大模型的发展现状、创新架构及应用展望[J].现代教育技术,2024,34(02):5-12.

[2] Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education, Inc.

[3] Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 2672-2680).