教育与研究

LLM 模型赋能大中小学思政课一体化教学研究

陈 悦

丽水学院

DOI: https://doi.org/10.59429/jyyj.v7i8.10991

Keywords: LLM 模型；思政课程；一体化教学

---

Abstract

基于党的二十届三中全会关于教育数字化转型的部署，本研究探讨如何利用大语言模型即 LLM 模型赋能大 中小学思政课一体化教学。研究主张通过个性化学习、资源整合、教学方法创新等，促进思政课跨学段衔接不足、 评价单一等问题的解决，构建“理论支持—问题诊断—策略设计—效果评估”的闭环研究。以期，有效提升学生批 判性思维、课堂参与度，通过 LLM 模型为思政一体化发展提供新路径，为构建全面发展的教育体系提供新范式。

---

References

[1] 姜国峰.数字技术赋能大中小学思政课一体化建设谫论[J].学校党建与思想教育,2024(18):69-71.

[2] 梁彩霞,武艳敏.教育数字化赋能思政课一体化建设的功能定位与路径选择[J].中学政治教学参考,2024(24):26-29.

[3] 周涵伟.数字化赋能大中小学思政课一体化建设的现实梗阻与实现路径[J].河北能源职业技术学院学报,2024,24(1):30-34+38.

[4] 朱艳菊.数字技术赋能大中小学思政课一体化建设的三重审视[J].长春大学学报,2023,33(12):47-50.

[5] 王军莹,高书杰.数智化时代思政课一体化的现实困境与实践路径[J].教学与管理,2023(36):100-103.

[6] 李社亮,王晨.数字化赋能大中小学思政课一体化建设:价值旨趣、现实审视与实现路径[J].课程·教材·教法,2023,43(10):66-73.

[7] 李林齐,徐崇君.以人工智能推进大中小学思政课一体化范式演进[J].大学,2023(18):1-4.

[8] 周洪宇,李宇阳.ChatGPT对教育生态的冲击及应对策略[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023,44(4):102-112.

[9] 孙凌云,潘越.关于智能时代的教育变革思考:GPT带来的机遇和挑战[J].中国基础教育,2023(7):41-45.

[10] 黄荣怀.数字技术赋能当前教育变革的内在逻辑——从环境、资源到数字教学法[J].中国基础教育,2024(1):10-17.

[11] 杨宗凯,王俊,吴砥,等.ChatGPT/生成式人工智能对教育的影响探析及应对策略[J].华东师范大学学报(教育科学版),2023,41(7):26-35.

[12] 汪晨,刘永贵.基于生成式人工智能的教师自主学习模式探究——以ChatGPT为例[J].软件导刊,2023,22(11):219-225.

[13] 王建新,肖超恩,张磊.基于ChatGPT的智慧教育模式初探[J].北京电子科技学院学报,2023,31(3):108-115.

[14] 戴岭,赵晓伟,祝智庭.智慧问学:基于ChatGPT的对话式学习新模式[J].开放教育研究,2023,29(6):42-51+111.

[15] 张登博,刘明.智能反思写作反馈系统的设计与应用[J].现代教育技术,2021,31(11):96-103.

[16] 董天崴,张峰,王爽,等.基于人工智能技术的智慧教育应用综述[J].电子技术,2023,52(12):408-409.

[17] 张志祯,张玲玲,米天伊,等.大型语言模型会催生学校结构性变革吗?——基于ChatGPT的前瞻性分析[J].中国远程教育, 2023,43(4):32-41.