《人工智能与教育实践》教学设计 主题5 大模型为何能够重构人工智能范式

《人工智能与教育实践》第五章教学设计一、教学时数：4学时（2次课，每次2学时）二、授课题目：大模型为何能够重构人工智能范式——从“专科医生”到“全科智能”的跃迁三、内容分析（一）教学内容地位本章是前沿技术的重点解析章节，承接第四章人工智能技术原理的基础认知，聚焦当前最具革命性的大模型技术。通过深入剖析大模型的本质属性、技术突破机制和范式转移意义，帮助学生理解这一技术如何重构人工智能发展路径，为后续章节的社会影响分析和教育应用实践提供前沿技术支撑。（二）知识结构分析本章围绕"范式跃迁→技术机制→规模效应→社会挑战"的逻辑主线展开：范式跃迁：从传统专用模型到基础通用模型的革命性转变技术机制：预训练+后训练的双阶段训练范式和多模态融合技术规模效应：缩放定律与智能涌现现象的实证验证社会挑战：技术-社会-治理三重挑战的系统性思考（三）思政元素融入点辩证思维与理性认知：运用马克思主义对立统一规律看待大模型的双重性道路自信与制度自信：展示中国在大模型领域的发展成就和治理实践总体国家安全观：分析大模型发展中的技术安全和国家安全问题四、学情分析（一）学生基础分析认知基础：已掌握人工智能基本原理和技术发展历程，具备神经网络基础知识实践经验：对ChatGPT等大模型产品有使用体验，但缺乏深层技术理解学习兴趣：对前沿技术充满好奇，但可能对复杂技术原理存在畏难情绪能力特点：具备一定的抽象思维和类比分析能力（二）学习困难预判技术复杂性理解：预训练+后训练的双阶段机制较为复杂规模效应把握：缩放定律和涌现现象的科学内涵不易理解多模态技术认知：跨模态对齐技术的工作原理相对抽象社会影响分析：技术-社会-治理三重挑战的系统性思考有难度五、教学目标及要求（一）知识目标能用自己的语言解释大模型的定义及核心特征，理解其与传统机器学习的本质差异理解大模型"预训练+后训练"的基本工作原理，掌握双阶段训练范式的优势掌握缩放定律的核心观点及其现实意义，理解智能涌现现象的科学内涵了解多模态融合技术的基本原理和应用价值认识大模型发展面临的技术-社会-治理三重挑战（二）能力目标技术分析能力：能够分析大模型的技术优势和局限性现象解释能力：能够用科学的观点解释智能涌现等复杂现象批判思维能力：能够辩证地看待大模型技术的机遇与挑战应用设想能力：能够基于大模型技术特点设想教育应用场景（三）素养目标科学精神：培养对前沿技术的科学认知和理性态度创新意识：理解技术创新的规律和意义，激发创新思维责任意识：认识技术发展的社会责任和伦理要求全球视野：了解大模型全球发展格局和治理挑战六、教学重点与难点（一）教学重点从传统机器学习到基础模型的范式跃迁大模型的革命性特征体系：规模化、通用化、涌现性预训练与后训练的双阶段范式工作机制缩放定律与涌现现象的实证验证（二）教学难点大模型范式跃迁的技术本质理解多模态融合的跨模态对齐技术机制涌现现象的科学解释与临界点判断“技术-社会-治理”三重挑战的系统性分析七、教学方法（一）主要教学方法类比教学法：通过“专科医生”与“全科医生”类比解释大模型案例分析法：运用GPT系列发展历程展示技术演进问题驱动法：以研究生级别问题展示大模型能力实践体验法：通过大模型工具操作加深理解（二）教学组织形式讲授与体验结合：原理讲解（40%）+案例分析（30%）+实践操作（25%）+讨论交流（5%）理论与应用并重：强化技术理解与教育应用的结合八、教学准备（一）技术准备多媒体教室设备，支持高清视频和动画播放稳定网络环境，支持大模型在线工具访问DeepSeek等大模型平台的演示准备（二）资源准备GPT系列发展历程图表和技术对比资料缩放定律和涌现现象的可视化图表多模态大模型应用案例素材研究生级别问题的演示案例（三）材料准备大模型技术特征对比表实训指导手册和评价标准思政融入案例素材九、教学过程第一次课（90分钟）：大模型本质与技术机制9.1教学导入（15分钟）环节1：能力震撼（8分钟）展示大模型解答研究生级别复杂问题的案例（五座钟楼问题）提出核心问题：为什么大模型能展现如此惊人的推理能力？环节2：范式对比（7分钟）对比传统AI"专科医生"与大模型"全科医生"的差异引发思考：这种转变的技术本质是什么？思政融入点：通过展示中国大模型（如DeepSeek）的优秀表现，增强学生的科技自信。9.2教学展开（65分钟）模块一：大模型的本质属性与技术演进路径（30分钟）子模块1.1：从传统机器学习到基础模型的范式跃迁（12分钟）"专科医生"模式的局限性分析"全科医生"模式的优势展现双阶段训练vs传统训练的对比子模块1.2：大模型的革命性特征体系（10分钟）参数规模：从百万到万亿的量级跃升逐词预测：自回归生成机制输出随机性：温度参数的控制作用上下文长度：对推理速度的影响子模块1.3：大模型的技术谱系及演进脉络（8分钟）Decoder-only架构（GPT系列）Encoder-only架构（BERT系列）Encoder-Decoder架构（T5系列）四大核心功能领域的技术突破思政融入点：结合文心一言、通义千问等国产大模型的技术特色，培养学生的道路自信。模块二：大模型的核心技术突破机制（35分钟）子模块2.1：预训练与后训练的双阶段范式（20分钟）阶段1-2：数据收集与数据工程的重要性阶段3：预训练的"通识教育"机制海量数据的"博览群书"下一词预测的学习机制知识网络的自发构建阶段4.1：指令微调的"专业深造"高质量指令-回应数据对从"书呆子"到"专业人士"的转变阶段4.2：强化学习的"情境智慧"培养奖励模型的训练机制RLHF的人类反馈循环子模块2.2：多模态融合的跨模态对齐技术（15分钟）跨模态表征学习的基本原理文本、图像、音频的特征向量生成对齐机制与融合策略多模态输出的解码过程9.3课堂讨论与小结（10分钟）小组讨论：大模型的"智能"与人类智能有何异同？学生分享观点，教师引导总结强调：技术进步带来的机遇与挑战并存第二次课（90分钟）：规模效应与社会挑战9.4复习导入（10分钟）回顾上节课大模型的技术机制引入问题：为什么"更大"就能"更智能"？9.5教学展开（70分钟）模块三：技术范式的结构性转移（35分钟）子模块3.1：缩放定律与涌现现象的实证验证（20分钟）缩放定律的科学内涵参数量与性能的幂律关系数据量与算力的协同作用智能涌现现象的表现临界点的突然跃迁Few-shotLearning能力的涌现Chain-of-Thought推理的出现相变理论的类比解释子模块3.2：通用人工智能的渐进式逼近路径（15分钟）大模型与AGI的联系与差距多任务统一建模的进展上下文学习的泛化能力当前技术局限性分析模块四："技术-社会-治理"的三重挑战（35分钟）子模块4.1：技术层面的风险与挑战（12分钟）算力需求与能耗问题"黑箱"特性与可解释性挑战对抗攻击与安全风险子模块4.2：社会层面的影响与变革（12分钟）就业市场的结构性调整数字鸿沟的加剧风险信息生态的重构挑战子模块4.3：治理层面的政策与规范（11分钟）全球大模型治理格局技术标准与伦理规范国际合作与竞争平衡思政融入点：通过分析中国在AI治理方面的制度创新，如《深度合成规定》等，增强学生的制度自信。9.6实践体验与总结（10分钟）介绍"大模型技术赋能智慧教学设计"实训任务演示基本的大模型交互技巧预告评价标准和作业要求9.7课后作业核心作业：完成"大模型技术赋能智慧教学设计"主题实训拓展阅读：《大规模语言模型：从理论到实践》相关章节思考作业：撰写"大模型技术对教育变革的启示"（1000字）十、教学评价（一）评价维度评价维度具体指标权重概念理解大模型定义掌握、技术特征认知、范式差异理解25%机制分析双阶段训练理解、多模态技术认知、涌现现象把握30%实践应用大模型工具使用、教学设计能力、创新应用思考30%批判思维技术优势分析、局限性认识、社会影响判断15%（二）评价方法过程性评价：课堂讨论参与度、案例分析质量实践评价：大模型交互操作和教学设计方案理解评价：技术概念掌握和现象解释能力思辨评价：对技术社会影响的深度思考（三）评价标准等级标准优秀（90-100分）深刻理解大模型技术机制，熟练运用工具完成教学设计，能够批判性思考技术影响良好（80-89分）基本理解核心技术概念，能够完成实践任务，有一定的应用创新思考中等（70-79分）概念理解基本正确，实践操作需要指导，思考深度有待提升需改进（60-69分）理解不够深入，操作困难，缺乏系统性思考十一、教学反思（一）预期反思点技术理解深度：学生对大模型复杂机制的理解是否达到预期？实践应用效果：大模型工具的教学设计实训是否有效？批判思维培养：学生能否辩证看待技术的机遇与挑战？思政融入效果：技术自信和制度自信的培养是否自然？（二）持续改进计划案例更新：定期更新最新的大模型发展动态和应用案例实践深化：探索更多创新性的大模型教学应用实验理论简化：进一步优化复杂技术概念的教学表达方式评价完善：优化多元评价体系，更好反映学生能力发展（三）教