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从“负能”到“赋能”:基于LLMs的思维链提示设计与教研AI智能体构建——以课堂教学智能分析为例 被引量:5
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作者 王冬青 陈自力 +3 位作者 邵文豪 张粤芳 李赞坚 任光杰 《中国电化教育》 北大核心 2025年第3期111-117,125,共8页
课堂教学智能分析是人工智能技术赋能循证教研的新趋势,通常以报告的形式呈现给一线教师,但其往往包含巨大认知负荷且数据呈现复杂,使得一线教师难以把握问题关键点并用于教学改进,以数据“赋能”为出发点,却反而给教师带去了数据“负... 课堂教学智能分析是人工智能技术赋能循证教研的新趋势,通常以报告的形式呈现给一线教师,但其往往包含巨大认知负荷且数据呈现复杂,使得一线教师难以把握问题关键点并用于教学改进,以数据“赋能”为出发点,却反而给教师带去了数据“负能”。该文基于思维链提示逻辑,提出了教研AI智能体赋能课堂教学分析报告解读的构建框架,实现从数据解析到反馈生成的循环,并以此为导向模块化构建了基于开源大语言模型(LLMs)的智能体框架,个性化开发教研AI智能体。通过63份真实报告数据,验证了“基于思维链提示的回复”相较于“基于LLM的普通回复”的有效性,结果表明前者在多项评价维度上均表现出更高的评分,尤其是在准确性、逻辑性和专业性方面具有显著提升。该文通过聚焦智能体在教研中的垂直应用,探索从数据负能到赋能转变的新路径。 展开更多
关键词 大语言模型 智能 思维链提示 课堂教学智能分析 循证教研
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