课题申报书：大语言模型增强中学生科学探究实践的路径和机制研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。大语言模型增强中学生科学探究实践的路径和机制研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状：当前，大语言模型在教育领域的受关注度不断提升。华东师范大学的教研活动展示了其融入教学的优势，如中国人工智能学会智能教育技术专业委员会发布的《大型语言模型的教育应用》白皮书指出，自ChatGPT问世以来，以其为代表的大型语言模型在教育领域引起巨大反响，越来越多的老师和学生正尝试将其应用于教与学。此外，教师讲坛活动也体现了大语言模型助力教育教学与学术研究的趋势。在科学研究方面，大语言模型展现出多种可能性。例如，探索大语言模型在解决科学问题中的应用，包括知识问答、文献理解以及分子生成等方面。同时，科学大语言模型及其在科学发现中的应用也表明，大型语言模型在许多科学领域已彻底改变了处理文本和其他模式数据的方式，在各种应用中实现了卓越的性能，增强了科学发现过程。然而，大语言模型在中学生科学探究实践方面的应用还处于探索阶段。目前虽然有一些在高校和中小学信息科技课中的尝试，如融合大语言模型与知识图谱的高校AI项目导师系统在“人工智能创新项目设计”课程中的应用，以及XEduLLM让大模型进入中小学信息科技课，但针对中学生科学探究实践的系统研究还比较缺乏。选题意义：随着人工智能的快速发展，大语言模型为中学生科学探究实践带来了新的机遇和挑战。一方面，大语言模型可以丰富教学资源，例如通过其强大的知识储备和生成能力，为中学生提供更广泛的科学知识和探究案例。另一方面，它可以优化教学方法，如在数据挖掘、知识图谱、线性代数、大数据技术和操作系统等课程中，大语言模型的应用展示了不同的教学方式，能够引导学生深入理解课程重点，提升对大数据技术、数学方法和人工智能领域的理解和掌握。通过研究大语言模型在中学生科学探究实践中的应用，可以提高学生的科学探究能力和创新思维，培养适应未来社会发展的创新型人才。研究价值：本研究有助于推动信息技术与教育教学的深度融合。大语言模型在教育中的应用，如大模型和家庭教育的结合，展示了其在提供智能化和个性化学习方式方面的优势。同时，融合大语言模型与知识图谱的高校AI项目导师系统以及XEduLLM在中小学信息科技课中的应用，都体现了信息技术与教育教学融合的创新尝试。本研究将为这种融合提供理论和实践支持，为培养适应未来社会发展的创新型人才奠定基础。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标：探索大语言模型增强中学生科学探究实践的有效路径和机制，提高中学生的科学探究能力和创新思维。大语言模型为中学生科学探究实践带来了新的机遇，其目标在于通过深入研究和实践，找到切实可行的方法，让大语言模型更好地服务于中学生的科学探究活动。利用大语言模型的强大功能，激发中学生对科学的兴趣和探索欲望，培养他们的创新思维和实践能力，为未来的学习和发展奠定坚实的基础。研究内容：分析大语言模型在中学生科学探究实践中的应用场景和方式；研究大语言模型对中学生科学探究能力的影响因素；构建大语言模型增强中学生科学探究实践的教学模式和评价体系。（1）应用场景和方式：大语言模型可以在中学生科学探究实践中提供丰富的应用场景。例如，在问题回答方面，学生可以向大语言模型提出科学问题，获得详细的解答和解释，帮助他们理解复杂的科学概念。在文稿撰写中，学生可以利用大语言模型生成实验报告、科学论文等，提高写作能力。在代码生成方面，对于有编程需求的科学探究项目，大语言模型可以辅助学生生成代码，提高项目的技术含量。此外，大语言模型还可以应用于数学解题、舆情分析、文本分类等领域，为中学生的科学探究提供多方面的支持。（2）影响因素：大语言模型对中学生科学探究能力的影响因素众多。一方面，大语言模型的准确性和可靠性会直接影响学生的科学探究结果。如果大语言模型提供的信息不准确，可能会误导学生的探究方向。另一方面，学生对大语言模型的使用方法和理解程度也会影响探究能力的提升。只有正确使用大语言模型，并对其输出结果进行合理的分析和判断，才能充分发挥其优势。此外，教师的引导和教学模式也对学生的科学探究能力有着重要影响。（3）教学模式和评价体系：构建大语言模型增强中学生科学探究实践的教学模式，需要充分考虑学生的特点和需求。可以采用个性化学习助手的方式，根据学生的学习数据和行为，为他们量身定制科学探究计划和教学内容。例如，利用大语言模型分析学生的兴趣爱好和学习能力，为他们推荐适合的科学探究项目和学习资源。同时，建立科学合理的评价体系，不仅要评价学生的科学探究成果，还要评价他们在探究过程中的表现和能力提升情况。可以通过大语言模型生成的学习报告和成长曲线，全面了解学生的学习情况，为教学提供有针对性的反馈。重要观点：大语言模型可以为中学生科学探究实践提供丰富的学习资源和智能化的指导，促进学生的自主学习和合作学习，提高学生的科学探究能力和创新思维。大语言模型作为一种强大的工具，为中学生科学探究实践带来了丰富的学习资源。它可以快速检索和整合大量的科学知识，为学生提供全面的信息支持。同时，大语言模型还可以通过智能化的指导，帮助学生解决在科学探究过程中遇到的问题。例如，通过自然语言对话的方式，引导学生分析问题、提出假设、设计实验等，培养他们的科学思维和实践能力。此外，大语言模型还可以促进学生的自主学习和合作学习。学生可以利用大语言模型进行自主探究，也可以与同学合作，共同解决科学问题，提高团队协作能力和创新思维。三、研究思路、研究方法、创新之处研究思路：首先，对大语言模型和中学生科学探究实践的相关理论进行梳理和分析。通过查阅国内外相关文献资料，深入了解大语言模型的发展历程、技术特点以及在教育领域的应用现状。同时，对中学生科学探究实践的内涵、目标和方法进行系统研究，为后续的实证研究奠定理论基础。其次，通过实证研究，探索大语言模型在中学生科学探究实践中的应用效果和影响因素。选取若干所中学作为实验学校，将大语言模型引入科学探究课程中，对比实验组和对照组学生的学习效果和探究能力。同时，通过问卷调查、访谈等方式，收集学生、教师和家长对大语言模型应用的反馈意见，深入分析大语言模型对中学生科学探究能力的影响因素。最后，构建大语言模型增强中学生科学探究实践的教学模式和评价体系，并进行实践验证和优化。在实证研究的基础上，结合中学生的特点和需求，构建以大语言模型为支撑的科学探究教学模式。该模式包括教学目标、教学内容、教学方法、教学评价等方面，旨在提高中学生的科学探究能力和创新思维。同时，建立科学合理的评价体系，对学生的科学探究过程和结果进行全面评价，及时反馈教学效果，不断优化教学模式。研究方法：文献研究法：通过查阅国内外相关文献资料，了解大语言模型和中学生科学探究实践的研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论支持。实证研究法：选取实验学校和对照学校，对比大语言模型在中学生科学探究实践中的应用效果，分析影响因素。案例分析法：选取大语言模型在中学生科学探究实践中的成功案例进行深入分析，总结经验教训，为教学模式和评价体系的构建提供参考。行动研究法：在实践中不断探索和改进大语言模型增强中学生科学探究实践的教学模式和评价体系，提高研究的实效性。创新之处：本研究将大语言模型与中学生科学探究实践相结合，探索新的教学模式和评价体系，为中学生科学探究实践提供了新的思路和方法。通过实证研究，深入分析大语言模型对中学生科学探究能力的影响因素，为大语言模型在教育领域的应用提供了科学依据。构建以大语言模型为支撑的科学探究教学模式和评价体系，具有一定的创新性和实践价值，为培养适应未来社会发展的创新型人才奠定了基础。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础：已有相关的理论研究和实践经验为本研究提供了基础。目前，关于大语言模型的研究不断深入，如“带你简单了解Chatgpt背后的秘密：大语言模型所需要条件哔哩哔哩”中详细阐述了大语言模型的发展历程、技术特点等，为我们理解大语言模型提供了理论支持。同时，在教育领域，已有一些将大语言模型应用于教学的实践，如融合大语言模型与知识图谱的高校AI项目导师系统在“人工智能创新项目设计”课程中的应用，以及XEduLLM让大模型进入中小学信息科技课等，这些实践经验为我们研究大语言模型增强中学生科学探究实践提供了参考。研究团队具有丰富的教育教学研究经验和信息技术应用能力。团队成员在教育教学领域有着深入的研究和实践，熟悉中学生的学习特点和需求，能够有效地将大语言模型与中学生科学探究实践相结合。同时，团队成员具备较强的信息技术应用能力，能够熟练运用各种技术手段进行研究和实践。条件保障：学校提供必要的研究经费和设备支持。学校重视教育科研工作，为研究提供了充足的经费，用于购买相关设备、资料等，确保研究的顺利进行。研究团队与相关企业和科研机构合作，获取技术支持和资源保障。与企业和科研机构的合作，能够为研究提供先进的技术支持和丰富的资源，如数据资源、算法和模型等，提高研究的质量和水平。研究步骤：第一阶段，进行文献研究和理论分析，确定研究问题和研究方法。通过查阅国内外相关文献资料，了解大语言模型和中学生科学探究实践的研究现状和发展趋势，为课题研究提供理论支持。同时，对大语言模型和中学生科学探究实践的相关理论进行梳理和分析，确定研究问题和研究方法。第二阶段，开展实证研究，收集数据并进行分析。选取若干所中学作为实验学校，将大语言模型引入科学探究课程中，对比实验组和对照组学生的学习效果和探究能力。同时，通过问卷调查、访谈等方式，收集学生、教师和家长对大语言模型应用的反馈意见，深入分析大语言模型对中学生科学探究能力的影响因素。第三阶段，构建教学模式和评价体系，并进行实践验证和优化。在实证研究的基础上，结合中学生的特点和需求，构建以大语言（全文共4095字）大语言模型增强中学生科学探究实践的路径和机制研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值1.研究现状大语言模型在教育领域逐渐受到关注，已有部分研究探索其在中小学课程中的应用。例如，华东师范大学计算机科学与技术学院开展的教研活动以“大语言模型助力中小学课程教与学”为主题，澄迈实验中学蔡冬雪老师将大语言模型融入教学内容，引导学生探索AI绘画的奥秘。此外，杭州师范大学经亨颐教育学院孙德芳教授、徐光涛副教授全国教育科学规划开题论证会中，徐光涛副教授主持的课题《大语言模型增强中学生科学探究实践的路径和机制研究》也表明大语言模型在教育领域的研究正不断深入。目前对于大语言模型增强中学生科学探究实践的研究还处于起步阶段。2.选题意义利用大语言模型为中学生科学探究实践提供新的途径和方法，提升学生的科学素养。随着信息技术的发展，大语言模型在教育中的应用越来越广泛，但在中学生科学探究实践方面的研究还相对较少。通过本课题的研究，可以为中学生科学探究实践提供新的思路和方法，帮助学生更好地掌握科学知识和方法，提高科学探究能力。3.研究价值为教育教学提供新的思路和方法，促进信息技术与教育教学的深度融合。大语言模型作为一种新兴的信息技术，具有强大的语言处理能力和知识生成能力。将其应用于中学生科学探究实践中，可以为教育教学带来新的机遇和挑战。通过本课题的研究，可以探索大语言模型在教育教学中的应用模式和方法，为信息技术与教育教学的深度融合提供实践经验和理论支持。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标本课题的研究目标明确指向探索大语言模型增强中学生科学探究实践的路径和机制，致力于提升学生的科学素养。通过深入研究，期望为中学生的科学学习提供更有效的方法和工具，培养他们的科学思维和实践能力。2.研究内容模型能力测评：对大语言模型在科学探究领域的能力进行全面测评，包括知识问答的准确性、文献理解的深度、假设生成的合理性等方面，以确定其优势和不足。构建框架：构建大语言模型与中学生科学探究实践相结合的框架，明确两者之间的交互方式和作用机制。大语言模型开发：针对科学探究领域的特点，开发专门的大语言模型，使其能够更好地满足中学生科学探究的需求。相关平台开发：开发与大语言模型配套的科学探究实践平台，为学生提供便捷的学习环境。交互机制研究：深入研究中学生与大语言模型之间的交互机制，探索如何提高交互的效果和效率。实证研究：通过实际的教学实验，验证大语言模型对中学生科学探究实践的促进作用。3.重要观点大语言模型可以通过多种方式增强中学生科学探究实践。例如，提供知识问答功能，帮助学生快速获取科学知识；进行文献理解，辅助学生阅读和分析科学文献；生成假设，启发学生的科学思维。此外，大语言模型还可以在科学探究的各个环节发挥作用，如问题提出、实验设计、数据分析和结论总结等。通过与科学探究实践平台的融合，大语言模型能够为中学生提供更加个性化、高效的学习支持，从而提升他们的科学素养。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本课题的研究思路主要通过以下几个步骤来探索大语言模型增强中学生科学探究实践的路径和机制。首先进行模型能力测评，对大语言模型在科学探究领域的知识问答准确性、文献理解深度、假设生成合理性等方面进行全面评估，以明确其在科学探究中的优势与不足，为后续的研究提供基础数据。接着构建框架，将大语言模型与中学生科学探究实践相结合，确定两者之间的交互方式和作用机制，为后续的开发和研究提供理论指导。然后进行大语言模型开发，针对科学探究领域的特点，开发专门的大语言模型，使其能够更好地满足中学生科学探究的需求，提高科学探究的效率和质量。同时进行相关平台开发，为学生提供便捷的学习环境，融合大语言模型与科学探究实践平台，让学生能够更好地利用大语言模型进行科学探究。深入研究交互机制，探索中学生与大语言模型之间的交互方式，提高交互的效果和效率，让学生能够更好地与大语言模型进行互动，获取更多的科学知识和方法。最后通过实证研究，验证大语言模型对中学生科学探究实践的促进作用，为大语言模型在教育领域的应用提供实践依据。2.研究方法本课题采用多种研究方法，以确保研究的科学性和有效性。文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解大语言模型在教育领域的应用现状和发展趋势，为课题研究提供理论支持。问卷与访谈调查法：通过对中学生和教师进行问卷调查和访谈，了解他们对大语言模型的认知和使用情况，以及大语言模型在科学探究实践中的应用效果和存在的问题。比较研究法：对比不同大语言模型在科学探究实践中的应用效果，以及大语言模型与传统教学方法的差异，为大语言模型的优化和改进提供参考。实证研究法：通过实际的教学实验，验证大语言模型对中学生科学探究实践的促进作用，为大语言模型在教育领域的应用提供实践依据。3.创新之处本课题的创新之处在于融合大语言模型与科学探究实践平台，探索新的教育教学模式。传统的科学探究实践教学往往依赖于教师的指导和教材的知识，学生的学习方式较为单一。而本课题将大语言模型与科学探究实践平台相结合，为学生提供了更加个性化、高效的学习支持。大语言模型可以通过知识问答、文献理解、假设生成等功能，为学生提供丰富的科学知识和方法，启发学生的科学思维。同时，科学探究实践平台可以为学生提供实践机会，让学生在实践中巩固和应用所学知识，提高科学探究能力。此外，本课题还将探索未来教育中师生机之间可能的三元交互模式，为教育教学的发展提供新的思路和方法。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础已有相关研究成果：目前已有部分研究探索大语言模型在教育领域的应用，如华东师范大学计算机科学与技术学院的教研活动、澄迈实验中学蔡冬雪老师的教学实践、杭州师范大学经亨颐教育学院孙德芳教授和徐光涛副教授的全国教育科学规划开题论证会等。此外，国内外也有众多关于大语言模型的研究报告和学术交流，如InfoQ研究中心的大语言模型综合评测报告、CSDN博客上关于AI大语言模型的人才培养与团队建设、大语言模型的核心岗位及其要求、大语言模型微调技术要点之硬件准备和数据准备、科学大语言模型及其在科学发现中的应用、大语言模型训练部署流程及步骤、大规模语言模型从理论到实践大语言模型的构建流程等，这些研究成果为我们的课题提供了理论和实践基础。研究团队的专业背景和经验：本课题的研究团队成员具备丰富的专业背景和经验。团队成员包括教育领域的专家、计算机科学领域的学者、自然语言处理工程师等。他们在教育教学、人工智能、自然语言处理等领域有着深入的研究和实践经验，能够为课题的研究提供专业的支持和指导。2.条件保障研究经费：本课题的研究经费主要来源于学校的科研经费支持和相关企业的合作资助。此外，我们还将积极申请各类科研项目资助，以确保课题研究的顺利进行。实验设备：为了进行大语言模型的开发和实验，我们需要配备高性能的计算机设备和服务器。学校将为课题研究提供必要的实验设备支持，包括GPU、TPU等高性能计算设备，以及高速的内存和存储设备。同时，我们还将利用云计算服务，以满足大规模数据处理和模型训练的需求。研究场地：学校将为课题研究提供专门的研究场地，包括实验室、会议室等。这些场地将配备必要的办公设备和网络设施，为课题研究提供良好的工作环境。3.研究步骤准备阶段（[具体时间区间1]）：成立课题研究小组，明确各成员的职责和分工。收集和整理国内外关于大语言模型和中学生科学探究实践的相关文献资料，了解研究现状和发展趋势。制定课题研究方案，明确研究目标、研究内容、研究方法和研究步骤。组织课题研究人员进行培训，提高他们的研究能力和水平。实施阶段（[具体时间区间2]）：进行大语言模型在科学探究领域的能力测评，包括知识问答的准确性、文献理解的深度、假设生成的合理性等方面，以确定其优势和不足。构建大语言模型与中学生科学探究实践相结合的框架，明确两者之间的交互方式和作用机制。针对科学探究领域的特点，开发专门的大语言模型，使其能够更好地满足中学生科学探究的需求。开发与大语言模型配套的科学探究实践平台，为学生提供便捷的学习环境。深入研究中学生与大语言模型之间的交互机制，探索如何提高交互的效果和效率。通过实际的教学实验，验证大语言模型对中学生科学探究实践的促进作用。总结阶段（[具体时间区间3]）：对课题研究的成果进行总结和分析，撰写课题研究报告。组织课题研究成果的交流和推广活动，将研究成果应用于教育教学实践中。对课题研究进行反思和评价，总结经验教训，为今后的研究提供参考。（全文共3627字）教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。大语言模型增强中学生科学探究实践的路径和机制研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值大语言模型在科学领域广泛应用，为中学生科学探究提供新机遇。随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型近期获得了广泛关注。在科学领域，大语言模型有着强大的应用，包括知识问答、文献理解以及分子生成等方面。例如，微软研究院科学智能中心的首席研究员夏应策在报告中介绍了大语言模型在处理科学问题中的广泛应用。此外，麻省理工学院原子与分子力学实验室发布的微调大语言模型MechGPT，专注于模型材料失效、多尺度建模以及相关学科，为跨领域连接知识提供了新的策略。在化学和材料科学领域，大语言模型的预训练语料来自研究论文和数据库，还采用了特定领域的指令调整数据集，在名称转换、反应预测、逆合成、基于文本的分子设计和晶体生成等多种任务中展现出巨大潜力。同时，大语言模型还可以与分子图、分子图像等多种模态结合，为化学研究提供更丰富的手段。目前中学生科学探究实践存在一些问题，大语言模型有望改善。目前中学生科学探究实践存在诸多问题。首先，教师教学理念不明确，一些教师对科学探究的理念认识不够清晰，难以将其融入到教学实践中，仍然沿用传统教学模式，降低了学生的实践能力和动手能力。其次，实验设备和资源不足，学校的物理实验室建设和实验设备更新滞后，导致教师无法充分利用实验教学手段，学生也无法进行有效的实验探究活动。再者，学生学习动力不够，对科学探究活动抱有抵触情绪，探究活动的质量和效果大打折扣。最后，评价体系和方法不完善，学校的评价体系和方法仍然局限于传统的笔试和考试，无法全面评价学生的探究能力和创新能力。大语言模型有望改善这些问题，为学生提供丰富的学习资源，激发学生的学习兴趣，提高学生的自主学习能力和探究能力。本研究有助于提升中学生科学探究能力，培养创新人才。本研究将大语言模型应用于中学生科学探究实践，有助于提升中学生的科学探究能力。大语言模型可以为学生提供个性化的学习支持，帮助学生快速获取知识，培养学生的问题意识和解决问题的能力。同时，本研究也有助于培养创新人才，通过大语言模型的应用，激发学生的创新思维，提高学生的创新能力，为国家培养更多的创新型人才。二、研究目标、研究内容、重要观点明确研究目标，探索大语言模型增强中学生科学探究的有效路径。本研究旨在利用大语言模型为中学生的科学探究提供有力支持，探索出切实可行的有效路径。具体而言，通过整合大语言模型的强大功能，如知识问答、文献理解和分子生成等方面的能力，为中学生提供更加丰富的学习资源和更加智能化的学习辅助。同时，结合教学方法的创新和学习资源的优化，激发学生的学习兴趣和探究热情，提高学生的自主学习能力和问题解决能力，从而提升中学生的科学探究能力。深入研究内容，包括教学方法、学习资源等方面的创新。在教学方法方面，借鉴大语言模型助力中小学课程教与学的成功案例，如华东师范大学澄迈实验中学蔡冬雪老师的教学展示课《与AI共绘未来——AI绘画揭秘之旅》，将大语言模型巧妙地融入教学内容，引导学生探索科学奥秘。同时，参考江波副教授的专题讲座，深入研究如何利用大语言模型优化课程设计和教学实施，实现个性化教学目标。在学习资源方面，充分发挥大语言模型的优势，为学生提供丰富多样的学习资源。例如，利用大语言模型接入学科数据库和工具接口，如GeneGPT让GPT获取美国国家生物技术信息中心的相关web接口，提升学生获取生物医学相关信息的效率。此外，还可以借鉴大语言模型在化学和材料科学领域的应用，整合研究论文和数据库资源，采用特定领域的指令调整数据集，为学生提供更加专业的学习资源。提出重要观点，如个性化学习、智能化教学辅助等。个性化学习方面，大语言模型可以根据学生的学习习惯、成绩和兴趣，为学生定制个性化的学习计划和资源推荐。例如，家庭教育APP通过整合大语言模型，分析孩子的学习习惯和兴趣，为家长提供个性化的学习资源推荐，帮助家长更有效地支持孩子的学习。智能化教学辅助方面，大语言模型可以协助教师优化课程设计和教学实施，提高教学效率和质量。例如，江波副教授在讲座中强调大语言模型不仅能丰富学生的学习资源，还能协助教师优化课程设计和教学实施，达到个性化教学的目标。同时，大语言模型还可以在科学探究中为学生提供智能化的学习辅助，如在解决科学问题时，大语言模型可以进行知识问答、文献理解和分子生成等，帮助学生快速获取知识，培养学生的问题意识和解决问题的能力。三、研究思路、研究方法、创新之处1.构建清晰的研究思路，从理论到实践逐步推进。本研究将遵循从理论到实践的逐步推进思路。首先，深入研究大语言模型在科学领域的应用理论，包括知识问答、文献理解以及分子生成等方面。通过对相关学术报告和研究成果的分析，如微软研究院科学智能中心首席研究员夏应策的报告，以及众多关于大语言模型在化学、材料科学、生物医学等领域的研究，充分了解大语言模型的工作原理和应用潜力。在理论研究的基础上，将大语言模型引入中学生科学探究实践中。借鉴成功案例，如华东师范大学澄迈实验中学蔡冬雪老师的教学展示课，将大语言模型巧妙地融入教学内容，引导学生探索科学奥秘。同时，参考江波副教授的专题讲座，深入研究如何利用大语言模型优化课程设计和教学实施，实现个性化教学目标。通过不断地实践和反馈，逐步完善大语言模型在中学生科学探究实践中的应用模式，为学生提供更加丰富的学习资源和更加智能化的学习辅助，提高学生的自主学习能力和探究能力。2.采用多种研究方法，如案例分析、实证研究等。在本研究中，将采用多种研究方法，以确保研究的科学性和有效性。案例分析方面，将深入分析大语言模型助力中小学课程教与学的成功案例，如华东师范大学澄迈实验中学的教学展示课和江波副教授的专题讲座。通过对这些案例的分析，总结大语言模型在教学中的应用模式和效果，为后续的研究提供参考。实证研究方面，将选取一定数量的中学生作为研究对象，分为实验组和对照组。实验组学生在科学探究实践中使用大语言模型，对照组学生则采用传统的教学方法。通过对比两组学生的学习成绩、探究能力和创新能力等指标，评估大语言模型在中学生科学探究实践中的应用效果。此外，还将采用文献研究、问卷调查等方法，收集和分析相关数据，为研究提供更加全面的支持。3.突出创新之处，如结合新科技、创新教学模式等。本研究的创新之处主要体现在以下几个方面：一是结合新科技。充分利用大语言模型的强大功能，为中学生科学探究实践提供新的技术支持。例如，通过接入学科数据库和工具接口，如GeneGPT让GPT获取美国国家生物技术信息中心的相关web接口，提升学生获取生物医学相关信息的效率。同时，借鉴大语言模型在化学和材料科学领域的应用，整合研究论文和数据库资源，为学生提供更加专业的学习资源。二是创新教学模式。将大语言模型融入教学内容，创新教学方法，引导学生探索科学奥秘。如蔡冬雪老师的教学展示课《与AI共绘未来——AI绘画揭秘之旅》，充分利用了大语言模型的优势，让学生在轻松愉快的氛围中学习新知识。江波副教授的专题讲座也强调了大语言模型不仅能丰富学生的学习资源，还能协助教师优化课程设计和教学实施，达到个性化教学的目标。三是个性化学习和智能化教学辅助。大语言模型可以根据学生的学习习惯、成绩和兴趣，为学生定制个性化的学习计划和资源推荐。同时，大语言模型还可以协助教师优化课程设计和教学实施，提高教学效率和质量。在科学探究中，大语言模型可以为学生提供智能化的学习辅助，如知识问答、文献理解和分子生成等，帮助学生快速获取知识，培养学生的问题意识和解决问题的能力。四、研究基础、条件保障、研究步骤阐述研究基础，包括已有成果和团队实力。在大语言模型的研究方面，已经有了丰富的理论和实践成果。从众多文献资料中可以看出，大语言模型在科学领域的应用研究不断深入，涵盖了知识问答、文献理解、分子生成等多个方面。例如，微软研究院科学智能中心的首席研究员夏应策在报告中介绍了大语言模型在处理科学问题中的广泛应用，助力设计了用于治疗结核病和冠状病毒的新型化合物并取得良好实验结果。此外，国内外也有许多关于大语言模型的综述文章，如中国人民大学高瓴人工智能学院教师和学生调研形成的综述文章，浙江大学杭州国际科创中心团队撰写的《科学语言大模型：生物和化学领域综述》等，这些都为我们的研究提供了理论基础。在团队实力方面，项目团队成员具有丰富的教育技术和职业教育研究背景，具备开展此类研究所需的理论知识和技术能力。同时，我们已初步建立了与多家职业院校的合作关系，为后续实验提供了良好的实践平台。强调条件保障，如资源支持、技术设备等。资源支持方面，我们可以利用国内外丰富的大语言模型相关资源。例如，有一系列常用于训练大语言模型的公开数据集，包括书籍类、CommonCrawl类、Redditlink类、维基百科类、代码类和其他类，这些数据集可以为我们的研究提供丰富的数据来源。同时，我们还可以参考公开可用的模型检查点或公开接口，如OpenAI的GPT系列接口，以及一些代码库，包括常用模型库和并行算法库，为我们的研究提供技术支持。技术设备方面，大语言模型发展对算力需求成井喷式增长，大规模的训练和推理需要强大的高性能算力供应。高端AI芯片是大语言模型高效训练和应用落地的核心，在大模型的高算力需求推动下，大厂