2025年政府工作报告明确指出,持续推进“人工智能+”行动,将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来,支持大模型广泛应用。”AI大模型凭借其强大的语义理解、知识生成、逻辑推理能力,在推动教育数字化转型方面表现出显著优势,深刻影响原有教学模式[1-2]。为此,国内高校纷纷布局AI大模型开展实验教学实践。AI大模型在实验教学中的应用,不仅仅是汇集教学资源和重塑教学模式,而且还对实验室安全管理有着重大贡献,将推动实验室安全管理迈向智能化、自动化、数据化的新阶段。随着AI大模型技术在高等教育中的广泛应用,为满足教师“差异化教”和学生“个性化学”的需求,教育新型基础设施也迫切需要升级。这对AI大模型实验教学平台的基础层、技术层、应用层创新架构提出了新要求[3]。然而,当前AI大模型实验教学平台及资源建设尚处于探索阶段,存在诸多亟待解决的问题,技术落地的同时也暴露出多重矛盾。因此,文章深入研究了AI大模型实验教学平台的构建与应用,以期为高校构建自主AI大模型破解资源碎片化、评价单一化、学科壁垒化等难题提供理论参考与实践路径。
1 AI大模型实验教学目标分析
2 AI大模型实验教学可行性分析
3 AI大模型实验教学平台构建及实践应用
4 结语
AI大模型实验教学平台不仅仅是一个学习工具,更是AI驱动教学模式变革的有力探索与有效实践,将“教、学、练、评、管”等多个教学环节融为一体,通过技术工具提升了实践教学效果。当然,AI大模型实验教学平台建设与优化是一项复杂而长期的任务,以后将联合更多的高校和企业,拓展更多实践教学项目和资源,进一步完善功能和性能,助力AI赋能高等教育发展。
参考文献
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1.中国农业大学信息与电气工程学院/计算中心 2.阜阳师范大学经济学院 |