大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过...大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别,并将其转换为电路网表文本;然后向LLM提供网表文本及不同提示词,引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能,为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担,提高实验教学的时效性和教学质量,为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。展开更多
文摘大语言模型(large language model,LLM)在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用,但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此,该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法:首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别,并将其转换为电路网表文本;然后向LLM提供网表文本及不同提示词,引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能,为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担,提高实验教学的时效性和教学质量,为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。
