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多模态大语言模型驱动的争论式智能对话学习系统设计与开发
被引量：
1
1
作者
黎盈盈
詹昌昊
《数字技术与应用》
2025年第1期25-27,共3页
在人工智能飞速发展的背景下,生成式大模型(GLM)已成为教育界广泛推崇的智能化教学辅助工具。多模态大语言模型(MLLM)在提高教学效率、支持个性化学习以及实现实时互动等方面展现出显著的优势,但在教育实践中的潜在缺陷亦不容忽视。究...
在人工智能飞速发展的背景下,生成式大模型(GLM)已成为教育界广泛推崇的智能化教学辅助工具。多模态大语言模型(MLLM)在提高教学效率、支持个性化学习以及实现实时互动等方面展现出显著的优势,但在教育实践中的潜在缺陷亦不容忽视。究其根本,是MLLM未能在教与学中主动引导学生进行深入探究。
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关键词
教学辅助工具
个性化学习
多模态
潜在缺陷
人工智能
语言模型
系统设计与开发
模型驱动
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职称材料
基于商品类型的在线负面评论有用性影响因素比较研究
被引量：
10
2
作者
田依林
黎盈盈
滕广青
《现代情报》
CSSCI
2019年第8期111-119,131,共10页
[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析,能够有助于揭示在线评论的作用机理,更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城(jd.com)搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型,从形式特征、内容...
[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析,能够有助于揭示在线评论的作用机理,更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城(jd.com)搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型,从形式特征、内容特征、文本特征、反馈特征等4个维度出发,探索不同因素对在线负面评论有用性的影响,并采用主成分分析法对商品类型调节作用下的影响因素重要程度进行排序。[结果/结论]研究结果表明,在线负面评论的影响因素受商品类型调节,会对有用性产生非线性复杂影响,导致作用度存在差异。对于搜索型商品,在线负面评论中评论等级、回复次数和评论长度等影响因素的有用性明显;而对于体验型商品,在线负面评论中附加图片、详尽地客观描述能够促进消费者做出购买决策。
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关键词
在线负面评论
商品类型
有用性
分层回归
主成分分析
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职称材料
题名
多模态大语言模型驱动的争论式智能对话学习系统设计与开发
被引量：
1
1
作者
黎盈盈
詹昌昊
机构
柳州职业技术大学
柳州市机械电子工业职业技术学校
出处
《数字技术与应用》
2025年第1期25-27,共3页
基金
柳州职业技术大学2024年校级科研一般课题“多模态大语言模型驱动的争论式智能对话学习系统开发与应用”(2024KB07)
2024年度柳州市职业教育教改一般立项课题“人工智能背景下争论式教学法在高校网络课程的探究与实践”(LZJ2024C039)。
文摘
在人工智能飞速发展的背景下,生成式大模型(GLM)已成为教育界广泛推崇的智能化教学辅助工具。多模态大语言模型(MLLM)在提高教学效率、支持个性化学习以及实现实时互动等方面展现出显著的优势,但在教育实践中的潜在缺陷亦不容忽视。究其根本,是MLLM未能在教与学中主动引导学生进行深入探究。
关键词
教学辅助工具
个性化学习
多模态
潜在缺陷
人工智能
语言模型
系统设计与开发
模型驱动
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
基于商品类型的在线负面评论有用性影响因素比较研究
被引量：
10
2
作者
田依林
黎盈盈
滕广青
机构
天津大学教育学院
东北师范大学信息科学与技术学院
出处
《现代情报》
CSSCI
2019年第8期111-119,131,共10页
基金
国家社科基金重大项目“大数据驱动的社交网络舆情主题图谱构建及调控策略研究”(项目编号:18ZDA310)
文摘
[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析,能够有助于揭示在线评论的作用机理,更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城(jd.com)搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型,从形式特征、内容特征、文本特征、反馈特征等4个维度出发,探索不同因素对在线负面评论有用性的影响,并采用主成分分析法对商品类型调节作用下的影响因素重要程度进行排序。[结果/结论]研究结果表明,在线负面评论的影响因素受商品类型调节,会对有用性产生非线性复杂影响,导致作用度存在差异。对于搜索型商品,在线负面评论中评论等级、回复次数和评论长度等影响因素的有用性明显;而对于体验型商品,在线负面评论中附加图片、详尽地客观描述能够促进消费者做出购买决策。
关键词
在线负面评论
商品类型
有用性
分层回归
主成分分析
Keywords
online negative reviews
commodity types
helpfulness
hierarchical regression
principalcomponent analysis
分类号
G203 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多模态大语言模型驱动的争论式智能对话学习系统设计与开发
黎盈盈
詹昌昊
《数字技术与应用》
2025
1
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职称材料
2
基于商品类型的在线负面评论有用性影响因素比较研究
田依林
黎盈盈
滕广青
《现代情报》
CSSCI
2019
10
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职称材料
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