基于通用大模型的“机械基础”课程AI教学助手设计 与开发研究

摘要：为应对“机械基础”课程的复杂性及学生的个性化学习需求，本研究设计并实现了一款融合自然语言处理与深度学习技术的AI教学助手。通过实证分析可知，该系统有效提升了教学效率与质量，拓展了高等教育智能教学工具的应用视角，提供了切实的支持。本研究的成果也为AI教学助手在其他学科领域的应用奠定了坚实的理论基础。

关键词：大模型；机械基础；教学助手

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）07-0102-05

引言

随着信息技术的迅猛发展，传统高等教育面临着课堂时间不足与个性化学习需求难以响应等多重挑战。AI技术的不断进步为教育改革提供了新的可能，特别是在智能教学方法的应用上，通过数据分析，AI已展现出提升教学效率与效果的巨大潜力。[1]然而，对于专业性强、知识体系复杂的工程类课程，尤其是“机械基础”这类课程，AI教学助手的应用尚处于起步阶段，传统教学方法难以有效满足学生的多样化学习需求。基于此，本研究旨在开发一款专为“机械基础”课程设计的AI教学助手，依托先进的大模型技术，提供个性化的学习路径与优化的教学方法，最终提升教学效率。[2]研究目标是探索AI技术在“机械基础”教学中的应用潜力，为高等教育的教学创新提供理论支持与实践指导。

国内外研究现状

随着全球教育技术的迅速发展，AI教学助手逐渐成为研究热点，尤其是在K-12教育领域，如Knewton和DreamBox等平台已取得显著进展。这些平台基于大数据分析和机器学习技术，能够动态调整教学内容，满足学生个性化学习需求。[3]然而，与K-12教育相比，AI教学助手在高等教育，特别是工程类学科中的应用还处于初期阶段，主要面临课程内容复杂性和学科差异性的挑战。例如，尽管一些高校已在部分课程中尝试引入AI教学助手，利用自然语言处理和知识图谱技术进行学习监控和反馈，但这些应用大多局限于理论探索和小规模试验，尚未实现大规模的推广与系统化应用。[4]

当前研究也存在着以下局限：首先，虽然AI教学助手在K-12教育领域的应用较为成熟，但在高等教育中的应用，尤其是在“机械基础”这样复杂课程中的应用仍然有限，影响了其在更广泛教育环境中的潜力；其次，现有AI系统在处理专业性强、内容复杂的课程时，支持力度不足。因此，本研究提出了一种基于通用大模型的AI教学助手设计方案，旨在为“机械基础”课程的学生提供更精准、个性化的学习支持，提升教学效率。

通用大模型在高等教育中的问题

近年来，通用大模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，并逐渐在教育行业中发挥重要作用。通过大量数据训练，这些模型具备了文本生成、理解和推理的能力，广泛应用于智能问答系统、自动评估工具和个性化学习建议的提供，从而在提升教学效率与促进个性化学习方面表现出色。然而，在工程学科，尤其是“机械基础”课程中，通用大模型的应用仍面临诸多挑战。主要挑战之一是模型在理解和解释专业术语方面存在局限性。由于缺少针对特定学科的深入训练，模型在处理如“晶格”“位错”等“机械基础”课程中的关键术语时，可能无法准确传达其含义，影响学生对这些基础概念的理解。[5]此外，模型在解释复杂工艺时也表现出不足，如在“热处理工艺”对材料性能影响的描述中，往往缺乏足够的细节，无法深入阐述不同热处理方法对材料微观结构与宏观性能的影响，限制了其在教学中的有效性。进一步而言，模型在实际工程应用中，如在金属零件设计和材料选择等问题上，难以提供符合工程实践的具体建议，暴露出其深度与专业性方面的不足。最后，通用大模型在处理需要上下文理解的问题时，常常缺乏必要的连贯性，影响了其为学生提供一致而清晰解释的能力。

针对上述挑战，本研究提出了三项核心策略。首先，构建一个全面的“机械基础”课程资源库，涵盖关键专业概念与常见难点，旨在提高模型对复杂术语的解析准确性；其次，深入开展教学目标与需求的详细分析，依据不同学生的学习特点设计个性化学习方案，确保教学助手能够更精确地满足学生的多样化需求；最后，在实际教学环境中对AI教学助手进行反复测试与迭代优化，持续提升其功能和性能表现。通过这些策略，本研究力图提升通用大模型在“机械基础”课程中的应用效果，为高等教育领域AI教学工具的开发和应用提供系统化的参考框架。

“机械基础”课程的教学特点及研究意义

作为工程学科的核心课程，“机械基础”涵盖了机械设计、机械制造、机械成形与机械加工等多个重要领域，其教学特点在于强调理论的深度、实验技能的掌握，以及对学生个体差异的灵活适应。课程内容不仅包括复杂的数学推导、力学分析和结构设计，还要求学生能够将所学理论知识应用于实际工程问题的解决。此外，由于课程实践性较强，学生需要在实验中掌握材料的物理属性与加工技术，但受限于实验资源，传统教学手段往往难以充分支持学生对理论知识的深入理解与应用。尤其是面对课程内容的广泛性和复杂性，学生的学习需求和能力差异显著，传统教学策略难以满足所有学生的个性化学习需求。

本研究将通用大模型技术应用于“机械基础”课程教学，旨在推动智慧教学理念的发展，特别是在个性化教育与动态学习路径构建方面。[6]通过分析学生行为和学习数据，AI教学助手能够提供实时且个性化的学习资源与指导，进而促进知识的深入理解和创新思维的培养。此外，实证研究证明了AI技术在教育领域的应用价值，为个性化学习理论提供了有力的实践依据。在应用层面，本研究开发的AI教学助手不仅为工程学科提供了创新的教学辅助工具，满足了学生对个性化学习体验的需求，还显著提升了教学的精准性与效率。具体而言，使用AI教学助手的班级在解决复杂问题的能力上显著增强，期末考试通过率较未使用该助手的班级提升了11个百分点。该AI教学助手不仅适用于“机械基础”课程，还具备推广至其他学科课程的潜力，从而推动高等教育智能化的发展，该AI教学模式有望广泛应用于更多教育领域，助力教育模式的现代化转型。[7]

AI教学助手的设计与开发

1.AI教学助手的设计

在开发AI教学助手的过程中，本研究始终遵循以用户为中心的设计原则，确保系统能够充分满足学生和教师的需求，提供有效的教学支持。为此，笔者进行了深入的用户研究，广泛收集了有关学习挑战、教学方法偏好和界面设计期望的数据，这些数据为系统设计提供了决策依据。

在用户界面设计上，追求简洁、直观的设计风格，使学生能够轻松操作系统。采用了便捷的导航系统，帮助学生快速定位并访问所需功能和资源。与此同时，设计了灵敏的交互按钮和清晰的提示信息，简化操作流程，并确保系统适配多种终端设备（包括手机平板），从而提供一致的用户体验。

在用户体验方面，重点关注系统的响应速度、用户交互的便捷性和视觉设计的舒适度。通过一系列用户测试和反馈，不断优化交互设计，确保AI教学助手不仅具备全面的功能，还能提供卓越的用户体验。例如，为了提升操作效率和满意度，系统引入了即时反馈机制，借助动态提示功能，用户可以实时获取系统响应。

2.课程资源库的构建

AI教学助手的核心竞争力源自其丰富且高质量的课程资源库，该资源库构成了其坚实的知识基础。资源库的构建可以遵循以下步骤。

①资源的搜集与系统化。多元化的“机械基础”课程教学资源被汇集成库，涵盖自编教材、自制微课视频、全面的试题库、详细的教学教案及融入思政元素的案例库。这些资源不仅全面覆盖了课程的核心概念与难点解析，还为学生提供了丰富的扩展材料，形成了系统化的学习支持体系。

②资源的规范化与体系化。为确保AI教学助手能够高效利用这些教学资源，将资源进行标准化处理，确保其格式与风格的一致性。通过基于知识点、难易度和资源类型等维度的细致分类与标记，系统大大优化了检索效率，使学生能够迅速、准确地获取所需学习材料。资源库还支持多种访问途径，包括关键词检索与章节导航，进一步提升了资源的可访问性和用户体验。

③资源库的动态更新能力。为满足课程内容的持续更新需求，构建了灵活的更新机制，以确保资源库能够实时扩展和刷新，保持其内容的时效性与适应性。在每学期初，资源库根据最新的教学大纲进行更新，以确保教学内容始终与课程要求同步。这一设计使AI教学助手能够持续优化其教学支持功能，确保其在不同教学阶段中的有效性。

3.AI教学助手的开发

AI教学助手开发的关键步骤如下：

（1）模型的选择与训练

鉴于“机械基础”课程教学需求的复杂性，本研究选用了“智谱清言”通用大模型。该模型擅长处理自然语言和进行复杂的逻辑推理，具有在自然语言处理、知识掌握和问题解答方面的卓越性能，因此适合作为AI教学助手的技术基础。

针对性领域训练：为使模型更贴合“机械基础”课程的特性，通过使用教材、教案和案例库等专业资源对模型进行了针对性的训练。该训练策略显著提升了模型在解答专业问题时的准确度和专业性。例如，经过此类领域训练，模型能够更精确地处理诸如“晶体结构”或“金属热处理”等专业概念的询问。

知识库的构建与优化：在模型训练的同时，AI教学助手配备了一个订制化的知识库，内含大量标准化课程资源。通过细致的参数设置，包括最大召回片段数和最小相关性阈值，确保模型能够检索到最相关的知识片段，从而提供精确的解答。此外，生成算法的多样性参数也经过调整，以确保模型在回答准确性的基础上，能够提供多样化的学习建议和资源链接。

（2）系统架构设计

系统架构的设计对AI教学助手的开发至关重要。为确保系统功能的可扩展性和持续优化，本研究构建了一个灵活的模块化架构。AI教学助手的用户界面设计简洁且直观（如下页图1），允许学生和教师直接向系统提出问题。为引导用户提问，系统提供了三个示例问题。在提出问题后，AI教学助手将执行一系列操作：首先，系统会在知识库中检索与问题最相关的信息；其次，评估并选择相关性最高的知识片段；最后，系统基于通用大模型的架构，生成并提供精确的答案。

当用户选择提问“退火的目的是什么”时，AI教学助手会首先在知识库中搜索与问题相关的片段，并找到5条符合相关性标准的内容。随后，系统会基于这些片段生成相应的答案，用户还可以验证片段的准确性。最后，系统将生成三个下一步问题建议，帮助用户进一步深入学习，如图2所示。

交互与功能模块的开发包括快速生成思维导图和流程图的工具，旨在通过可视化手段帮助学生更直观地理解复杂的理论内容。此外，集成的语音与文本交互功能为用户提供了多样化的交流方式，提升了系统的灵活性与用户的交互体验。

4.AI教学助手调试与优化

在AI教学助手的初始版本开发完成后，实施了全面的系统调试和优化措施，确保其在教学应用中的可靠性和高效性。这一阶段涵盖了功能测试、性能评估、用户反馈整合及系统的迭代改进，旨在提升AI助手的精确度、响应速度和用户满意度。

（1）功能测试与性能评估

AI教学助手的核心功能，包括智能问答、学习资源推荐和思维导图自动生成等，它们都需要经过详尽测试，以验证各功能模块的协调性和整体性能。在模拟教学环境中，对系统表现进行了严格评估，重点关注了响应时间、答案的精确度和整体稳定性。

（2）用户反馈的收集与分析

在初步测试后，采用问卷调查和个别访谈的方式，广泛收集了来自不同班级和背景的学生与教师的使用反馈。反馈主要集中在系统的用户友好性、答案的准确性及学习资源推荐的适用性等方面。通过分析反馈，发现系统在处理复杂问题时的准确率仍有提升空间，个性化学习资源的推荐功能亦需优化。为解决这些问题，笔者对模型算法进行了精细调整，对知识库检索算法也进行了改进，从而显著提升了系统对专业术语的理解和学习资源推荐的质量。数据显示，使用AI教学助手的班级在期末考试中的平均成绩提高了1.3分，成绩较低的学生群体进步更为显著。