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生成式课堂实施的技术策略与案例

【摘要】教师在实施生成式课堂中，借助生成式人工智能的支持，掌握提示词工程和智能体定制两种技术，运用五种策略：单一主题策略、预制内容策略、指导交流策略、学生评价策略和过程展示策略，可以快速有效地推进课堂教学，促进学生深度学习的发生。

【关键词】生成式课堂；生成式人工智能；提示词工程；智能体定制

生成式课堂是生成课堂的升级版，是生成课堂和生成式人工智能的结合。即在生成课堂实施中，利用生成式人工智能的支撑来促进学生的深度学习。包括利用生成式人工智能帮助学生个性化获取新知识输入，为生成做好准备；对学生的生成输出进行针对性的即时评价和反馈，以推动学习的进程。由于目前国内还没有开发出成熟的基于生成式人工智能的教学应用，那么如何把国内一些通用的生成式人工智能用于教学辅助，特别是直接交给学生使用？这里提供两种技术和五种策略来帮助教师们实践生成式课堂。

生成式人工智能用于教学的两种技术

教师掌握提示词工程和智能体定制两种技术，可以快速地把生成式人工智能用于教学。

1.提示词工程

提示词工程（PromptEngineering）是指在使用生成式人工智能时，设计和优化用于引导AI生成输出的提示词的过程。

提示词是用户提供给AI的输入，它可以影响AI的输出结果。通过精心设计提示词，用户可以更好地控制AI的生成，获得更符合期望的回答。提示词工程的目标是找到最有效的提示词，以使AI能够生成最相关、最准确和最有用的输出。这需要对AI的特点和能力有深入的了解，以及对要解决的问题或任务有清晰的理解。

通过有效的提示词工程，用户可以更好地利用生成式人工智能的潜力，获得更准确、有价值的回答，并解决各种任务和问题。它是在与人工智能交互中提高效率和效果的重要技巧之一。

教师可自己设计提示词来对生成式人工智能进行细致且清晰的引导和控制，并对多个生成式人工智能进行尝试和调整，以选择最优方案来生成准确且结构化的教学内容。设计提示词通用框架如下。

定义角色：告诉AI在生成内容时应扮演的角色。

任務目标：告诉AI要做的事情、相关背景信息，以及要达到的目标。

分步指令：告诉AI做事情的步骤，复杂任务最好提供示例来让其模仿。

其他信息：补充AI不知道的信息，给出语气、氛围等个性化要求，给出限制要求。

目前，国内基于大模型研发的生成式人工智能多达百余种，这里不做推荐，请各位教师自行探索。建议选择互联网大厂的免费平台。

2.智能体定制

智能体定制是在通用生成式人工智能的基础上根据用户的需求创建特定的AI工具，使其更好地适应特定任务或场景。通过定制AI智能体的设置和描述，用户可以更好地控制和引导其行为，从而获得更符合期望的回答，同时也限制了其他无关功能。比如教学专业智能体，只能让学生用来学习，不能用来闲聊。

智能体定制用于教学还具备以下一些优势。

一次定制多轮对话：通过提示词与通用生成式人工智能对话，只在一轮对话中有效，开启新一轮对话则需要重新提交提示词。智能体定制是把提示词放在设定描述中，无论开启多少轮对话，都不需要重新提交提示词。且预制的提示词对学生不可见，学生就不能更改智能体的用途。

一人定制多人使用：智能体可以是一位教师定制，也可以教研组共同提供方案。每位教师都可以分发给自己班上的学生使用。

长期使用增加智能：智能体定制后，在多次微调设置和长期反复对话中会得到训练和改进，即大量学生使用后，就能不断提升其性能和智能水平。

用知识库整合资源：教师通过收集大量教学资源整理成知识库文档，并在智能体定制设置中，上传知识库文档（文档放不下的网络资源可直接提供网址），让AI基于知识库内容来输出，能增强AI回答的专业性和丰富性。

针对学生分层定制：教师可根据学生情况，结合自己的教学经验来为不同层次的学生定制智能体，以此实现差异化教学。

教师可根据自己的需求，选择不同的智能体定制平台。下面提供设定描述的框架以供参考。

角色任务：指定AI担任某学科教师。

背景信息：教学对象、教学内容、教学目标、重难点等。

教学技能：把教学流程和方法整合形成多任务技能。如技能1、技能2……可通过示例说明。

其他信息：限制条件和其他要求。

不同的平台，设定描述需要相应的微调和测试。因篇幅限制，这里略去具体定制操作，教师可自行实践。

生成式课堂实施的五种策略

教师把下面五种技术使用策略融入到教学中，能进一步发挥生成式人工智能促进深度学习的效能。

1.单一主题策略

单一主题策略指的是，教师在定制AI智能体的时候，不应该期望智能体能完成所有课程内容的教学，应该为智能体设定专注于某一单元或某一课教学的功能。这样智能体在与学生对话时输出的内容才更聚焦。因为不同主题的课程内容教学目标、教学方法等都可能不同。即便是跨学科综合教学也是有聚焦的主题的。

定制AI智能体实现单一主题策略，应从智能体