课题申报书：基于大语言模型LANGCHAIN的本地化知识库在大学英语教学中的创新应用研究

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。基于大语言模型LANGCHAIN的本地化知识库在大学英语教学中的创新应用研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状目前基于大语言模型LangChain的本地化知识库在大学英语教学中的应用还处于探索阶段。LangChain框架有着重要作用，它提供了多种工具和接口，可连接大语言模型与外部资源，以此简化开发难度。在知识库问答系统实践方面，有着一套较为清晰的流程，先是收集领域知识数据、对知识库中的非结构数据进行文本提取和文本分割，得到文本块，接着利用嵌入向量表示模型给出文本块的嵌入表示，并利用向量数据库进行保存，再根据用户输入信息的嵌入表示，通过向量数据库检索得到最相关的文本片段，最后将提示词模板与用户提交问题及历史消息合并输入大语言模型，从而实现融合本地知识库内容与大语言模型的知识问答能力。选题意义随着大语言模型的蓬勃发展，大学英语教学迎来了新的机遇与挑战。本地化知识库结合LangChain框架，能够为学生提供更具个性化、更为精准的英语学习资源以及辅导，有助于提高学生的学习效果，并且能更好地培养学生的自主学习能力。同时，对于教师而言，这也能成为一种实用的教学辅助工具，进一步丰富教学方法和教学手段，为提升教学质量提供有力支持。研究价值本研究有着重要的价值体现，其有助于大力推动大学英语教学的创新与发展，促使教学质量和教学效率实现提升。通过充分利用大语言模型和本地化知识库，达成智能化教学的目标，能够更好地满足学生多样化的学习需求，全方位培养学生的英语综合应用能力以及创新思维，为学生在英语学习道路上的长远发展奠定良好基础。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标构建本地化知识库：基于大语言模型LangChain，收集、整合大学英语教学相关的各类知识数据，搭建起一个内容丰富、结构合理的本地化知识库。这个知识库将涵盖词汇、语法、听说读写技巧、英美文化等多方面的内容，为后续教学应用提供坚实的数据基础。探索有效应用模式：深入研究如何将构建好的本地化知识库与大学英语教学进行有机融合，尝试不同的课程设计思路、多样化的教学方法以及科学合理的教学评估体系等，探寻出一套行之有效的应用模式，使其能够切实融入到日常教学的各个环节之中。提升教学与学习效果：通过上述目标的实现，期望能够为学生提供更具针对性、个性化的英语学习资源和辅导，激发学生的学习兴趣和自主学习能力，提高学生的英语学习效果。同时，助力教师丰富教学手段，提升教学质量，让教师在教学过程中更加得心应手，实现教学相长。研究内容知识库构建：知识数据收集：广泛搜集大学英语教学相关的各种资料，如教材、学术论文、教学案例、在线课程资料、英语原声影视及音频资料等，从中提取有价值的知识数据，包括但不限于语法规则讲解、词汇用法示例、不同体裁文章的阅读分析、口语对话场景及表达等内容，为知识库的构建储备丰富素材。数据整理与分类：对收集到的海量知识数据按照不同的教学板块和知识点类型进行细致的整理与分类，例如划分为词汇知识、语法知识、听力训练、口语表达、阅读理解、写作技巧等类别，便于后续的存储管理以及在教学应用中能快速准确地检索调用。知识问答系统开发与优化：利用LangChain框架：借助LangChain框架所提供的多种工具和接口，将本地化知识库与大语言模型进行连接，开发出功能完善的知识问答系统。通过这个系统，学生和教师可以方便地针对英语学习中的各种疑问进行提问，并获取精准的答案和详细的解释。系统性能优化：不断对知识问答系统的性能进行测试和优化，例如提升其对自然语言理解的准确性、提高回答问题的速度和质量、增强系统在处理复杂问题和多轮对话时的稳定性等，确保系统能够高效稳定地服务于大学英语教学工作。知识库与教学的融合研究：课程设计融合：探索如何依据本地化知识库的内容特点和结构，重新规划大学英语课程的教学大纲、教学单元以及每节课的教学内容安排，使课程内容更加系统连贯，更贴合学生的学习需求和认知规律，实现从传统的“以教材为中心”向“以知识库为依托”的转变。教学方法创新：研究如何将知识库融入到不同的教学方法之中，比如在任务驱动教学法中，基于知识库设计更具挑战性和趣味性的学习任务；在情景教学法里，利用知识库中的真实语料创设更生动丰富的语言情景；在合作学习法中，借助知识库为学生小组提供更多的讨论话题和资料支持等，激发学生的学习积极性和主动性。评估体系调整：思考如何根据知识库应用下的教学目标和学生学习表现，构建与之相适应的教学评估体系，除了传统的考试成绩外，更多地关注学生在利用知识库自主学习、解决实际问题、知识迁移运用等方面的能力，采用多元化的评价指标全面衡量学生的英语学习水平和教师的教学效果。重要观点创新性突破：大语言模型与本地化知识库的结合，为大学英语教学带来了创新性的突破。传统教学往往受限于教材内容和教师个人知识储备，而借助这一结合，能够打破这种局限，将海量、多元且实时更新的知识资源引入教学过程，开拓学生的视野，丰富教学内容和形式。个性化学习实现：每个学生的英语基础、学习风格和学习目标都不尽相同，通过本地化知识库以及大语言模型的数据分析和智能推荐功能，可以为学生量身定制个性化的学习路径和学习内容，满足不同学生的差异化需求，真正做到因材施教，让每个学生都能在英语学习中找到适合自己的节奏和方法。智能化教学助力：对于教师而言，这种结合能使其从繁琐的重复性教学工作中解脱出来，借助知识库和大语言模型的智能辅助，更高效地进行教学设计、作业批改、学情分析等工作，将更多的精力投入到关注学生个体发展、引导课堂互动和创新教学方法等方面，实现从传统的“经验型教学”向“智能化教学”的转变，全面提升教学质量。整体效果提升：综上所述，大语言模型与本地化知识库的融合应用，有望从根本上改变大学英语教学的生态，整体提高学生的英语学习效果，培养学生的自主学习能力、创新思维以及跨文化交际能力等综合素养，同时也为教师的专业成长和教学水平提升提供有力的支撑，推动大学英语教学朝着更加高效、优质、个性化的方向发展。三、研究思路、研究方法、创新之处研究思路本研究将按照以下步骤展开：文献研究：首先，深入开展文献研究工作，广泛查阅国内外关于大语言模型以及LangChain框架的相关学术论文、行业报告等资料，全面了解其理论基础、技术特点以及在各个领域中的应用情况，为后续研究奠定坚实的理论根基。例如，梳理LangChain框架所提供的各类工具和接口，像模型接口、文本嵌入模型等在连接大语言模型与外部资源方面的应用方式与优势，掌握其如何简化开发难度，实现更强大功能应用的原理机制等内容。需求分析：通过对大学英语教学实际情况的调研，与教师、学生进行深入交流访谈，发放调查问卷等方式，精准确定大学英语教学对于本地化知识库的具体需求。比如，了解学生在词汇学习、语法理解、听说读写各项技能提升方面期望从本地化知识库中获取何种帮助，教师在课程设计、教学方法创新以及教学效果评估等环节对知识库的功能需求等情况。知识库构建与知识问答系统开发：依据需求分析结果，收集、筛选、整合大学英语教学相关的各类知识数据，借助LangChain框架所提供的工具和接口，将本地化知识库与大语言模型进行有效连接，构建出功能完备的知识问答系统。例如，把教材中的重点语法知识、丰富的词汇用法示例、各类英语原声影视及音频资料等转化为知识库中的内容，并通过框架开发出能准确解答学生关于英语学习疑问的问答系统。教学实践与效果评估：将构建好的本地化知识库及知识问答系统应用于大学英语实际教学之中，采用多种教学方法与手段融入这一创新应用。在教学实践过程中，持续观察学生的学习表现、学习兴趣、学习效果等方面的变化，收集教师对于教学过程中使用该知识库的反馈意见。同时，运用科学合理的评估指标体系，从多个维度对教学效果进行量化评估，例如学生的英语成绩提升情况、自主学习能力发展状况、在实际场景中运用英语交流的能力变化等。优化改进：根据教学实践与效果评估所反馈的结果，分析存在的问题与不足之处，对本地化知识库的内容、结构以及知识问答系统的功能、性能等方面进行针对性的优化改进，然后再次投入教学实践中循环验证，不断提升其在大学英语教学中的应用价值与效果。研究方法文献研究法：系统收集、整理与大语言模型、LangChain框架以及其在教育领域应用相关的国内外文献资料，通过对这些文献的深入阅读、分析与归纳总结，了解该领域的前沿研究动态、已有的研究成果以及尚存在的问题，为本研究提供充分的理论依据与研究思路借鉴，避免重复性工作，确保研究的科学性与创新性。例如，参考众多关于LangChain框架核心模块、其在知识库问答系统实践中的应用流程等方面的文献，梳理出适合本研究的技术应用路线。需求分析法：运用访谈、问卷调查、实地观察等方式，对大学英语教学中的主体（教师和学生）进行需求调研。针对教师，了解其在教学过程中面临的困难、期望借助本地化知识库实现的教学目标以及对教学辅助工具的功能诉求等；对于学生，则重点关注他们在英语学习各环节的痛点、希望从本地化知识库中获取的学习资源类型以及理想的学习辅助方式等，从而精准把握大学英语教学对本地化知识库的实际需求，为后续的系统构建与功能设计提供导向。实验研究法：选取一定数量的大学英语教学班级作为实验组和对照组，在实验组中应用基于大语言模型LangChain的本地化知识库开展教学活动，对照组则采用传统教学方式。在实验过程中，严格控制其他无关变量，通过对实验组和对照组学生在英语学习成绩、学习兴趣、自主学习能力等方面的数据收集与对比分析，验证该本地化知识库在提升大学英语教学效果方面的有效性，客观评估其应用价值。问卷调查法：设计科学合理、具有针对性的调查问卷，面向参与教学实践的教师和学生发放。问卷内容涵盖对本地化知识库内容丰富度、知识问答系统准确性与便捷性、对教学方法改进的帮助、对学习效果提升的作用等多个维度的评价与反馈。通过对回收问卷的数据统计与分析，直观了解教师和学生对本研究应用的满意度及改进建议，为进一步优化完善提供参考依据。创新之处技术应用创新：创新性地将大语言模型LangChain框架应用于大学英语教学的本地化知识库建设之中。以往的大学英语教学知识库往往功能相对单一，缺乏与先进语言模型技术的深度融合。而本研究借助LangChain框架，能够将大语言模型强大的自然语言处理能力与本地化知识库丰富的专业知识资源有机结合起来，实现知识问答系统的智能化和个性化，拓展了知识库的应用潜力与功能边界，为大学英语教学提供全新的技术支撑与应用模式。教学模式创新：基于上述技术创新，探索出一套与之相适配的大学英语教学新模式。改变传统以教材为中心、教师单向传授知识的教学模式，利用本地化知识库和大语言模型，实现教学内容的动态更新、教学方法的多样化设计以及教学过程的个性化定制。例如，教师可以依据知识库中的实时数据和案例，创设更加生动、贴合实际的语言学习情景，布置更具挑战性和趣味性的学习任务，引导学生开展自主探究、合作学习等多种学习方式，充分激发学生的学习积极性和主动性，全面提升教学质量与学生的学习效果。学习体验创新：为学生打造了个性化、智能化的英语学习体验。每个学生能够根据自身的英语基础、学习风格和学习目标，借助本地化知识库以及大语言模型的数据分析和智能推荐功能，获取量身定制的学习路径和学习内容，满足其差异化需求。在学习过程中，学生可以随时随地通过知识问答系统与知识库进行互动交流，快速获取精准的答案和详细的解释，有效解决学习中遇到的问题，提升自主学习能力，培养创新思维，使英语学习变得更加高效、便捷且富有乐趣。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础已有相关研究成果基础：当前，大语言模型以及LangChain框架在诸多领域都展现出了巨大潜力，在教育领域也有不少探索实践。已有的关于大语言模型和LangChain框架的研究成果，为本研究提供了坚实的理论参考和技术借鉴。例如，众多关于LangChain框架核心模块、其在知识库问答系统实践中的应用流程等方面的文献，能帮助我们梳理出适合本研究的技术应用路线，了解如何通过该框架连接大语言模型与外部资源，实现更强大功能应用等原理机制内容，进而更好地开展基于大语言模型LangChain的本地化知识库在大学英语教学中的应用研究。研究团队专业知识与经验基础：本研究的团队成员具备大学英语教学和信息技术方面的专业知识和经验。一方面，团队中从事大学英语教学的教师，深知传统教学模式下学生的学习痛点、教学的重难点以及对创新教学辅助工具的迫切需求，能够准确把握如何将本地化知识库更好地融入教学各个环节，使其贴合教学实际情况，发挥最大功效。另一方面，熟悉信息技术的成员，对大语言模型、LangChain框架等相关技术有深入了解，能够熟练进行知识库构建、知识问答系统开发以及后续的性能优化等工作，保障整个研究在技术层面顺利推进。条件保障硬件设备保障：从硬件角度来看，本研究所需的硬件设备条件是能够满足的。若为了体验使用相关项目，可选择使用线上模型，对硬件要求并不高。而若要顺利在GPU运行本地模型的int4量化版本，不同规模的模型有相应的硬件配置参考。比如ChatGLM2-6B与LLaMA-7B最低显存要求为7GB，推荐显卡为RTX3060、RTX2060；对于Qwen-14B-Chat最低显存要求达到13GB，推荐显卡是RTX3090等。并且在实际运行中，除了考虑模型运行显存，还知晓Embedding模型会占用1-2G的显存，历史记录最多会占用数G显存，从而可以提前准备好多余的显存以及确保内存要求至少比模型运行的显存大，以保障系统稳定运行。软件资源保障：在软件方面，有着充足的资源支持。本研究依托的LangChain框架是开源的，可免费获取并使用，同时其具备多种工具和接口，便于与大语言模型及外部资源进行交互。在开发环境准备上，软件要求使用Ubuntu系统（虽然其他系统可能出现兼容性问题，但也可通过相应调试解决），对于Python版本、CUDA版本等也有明确的推荐要求，如Python版本推荐为3.10.12，CUDA版本推荐为12.3等，按照这些要求搭建环境，能有效避免诸多环境问题。此外，默认依赖包括基本运行环境（FAISS向量库），若需使用milvus、pg_vector等其他向量库，也可通过简单配置进行切换使用。学校及部门支持保障：学校及相关部门对本研究高度重视并给予大力支持。学校提供了相应的场地、设备等资源，方便研究团队开展各项工作，比如可以利用学校的机房服务器进行数据存储、系统部署等操作。同时，在研究过程中涉及到与不同部门、不同学科教师及学生的沟通协作时，各部门积极配合协调，保障调研、教学实践等环节能够顺利进行，为整个研究工作的有序开展创造了良好的条件。研究步骤准备阶段：文献研究：全面收集、整理国内外关于大语言模型以及LangChain框架的相关学术论文、行业报告等资料，深入分析其理论基础、技术特点以及在各个领域尤其是教育领域中的应用情况。例如，仔细梳理LangChain框架所提供的各类工具和接口在连接大语言模型与外部资源方面的应用方式与优势，掌握其简化开发难度、实现强大功能应用的原理机制等内容，为后续研究奠定坚实的理论根基。需求分析：通过对大学英语教学实际情况展开调研，运用访谈、问卷调查、实地观察等多种方式，与教师、学生进行深入交流访谈，精准确定大学英语教学对于本地化知识库的具体需求。详细了解学生在词汇学习、语法理解、听说读写各项技能提升方面期望从本地化知识库中获取何种帮助，以及教师在课程设计、教学方法创新以及教学效果评估等环节对知识库的功能需求等情况，以便使后续构建的本地化知识库更具针对性和实用性。实施阶段：构建本地化知识库：依据需求分析的结果，广泛搜集大学英语教学相关的各种资料，像教材、学术论文、教学案例、在线课程资料、英语原声影视及音频资料等，从中提取有价值的知识数据，按照词汇知识、语法知识、听力训练、口语表达、阅读理解、写作技巧等类别进行细致的整理与分类，借助LangChain框架所提供的工具和接口，将本地化知识库与大语言模型进行有效连接，搭建起一个内容丰富、结构合理的本地化知识库，为后续的教学应用筑牢数据基础。开发知识问答系统：利用LangChain框架，开发出功能完善的知识问答系统，使得学生和教师可以方便地针对英语学习中的各种疑问进行提问，并获取精准的答案和详细的解释。同时，不断对知识问答系统的性能进行测试和优化，提升其对自然语言理解的准确性、提高回答问题的速度和质量、增强系统在处理复杂问题和多轮对话时的稳定性等，确保系统能够高效稳定地服务于大学英语教学工作。进行教学实践：将构建好的本地化知识库及知识问答系统应用于大学英语实际教学之中，采用多种教学方法与手段融入这一创新应用。例如，在任务驱动教学法中基于知识库设计更具挑战性和趣味性的学习任务；在情景教学法里利用知识库中的真实语料创设更生动丰富的语言情景；在合作学习法中借助知识库为学生小组提供更多的讨论话题和资料支持等，激发学生的学习积极性和主动性。效果评估：在教学实践过程中，持续观察学生的学习表现、学习兴趣、学习效果等方面的变化，收集教师对于教学过程中使用该知识库的反馈意见。同时，运用科学合理的评估指标体系，从多个维度对教学效果进行量化评估，比如学生的英语成绩提升情况、自主学习能力发展状况、在实际场景中运用英语交流的能力变化等，全面客观地衡量该本地化知识库在大学英语教学中的应用价值。总结阶段：总结研究成果：对整个研究过程进行全面回顾与梳理，系统总结基于大语言模型LangChain的本地化知识库在大学英语教学应用中的成效、存在的问题以及获得的经验教训等内容。例如，整理本地化知识库构建过程中的数据收集与分类方法、知识问答系统的开发与优