基于大模型的高职教师智慧教学应用案例研究

　　摘要

　　随着人工智能技术的迅猛发展，大模型（如豆包系列）在自然语言处理、知识生成与教育辅助等领域展现了强大潜力。高职院校作为培养技术技能型人才的重要阵地，亟需探索将大模型应用于智慧教学的新路径，以提升教师教学效率、优化教学资源配置与促进学生个性化学习。本文以“基于大模型的高职教师智慧教学应用案例研究”为题，首先阐述大模型与智慧教学的基本概念与价值，梳理相关理论与国内外研究现状；随后，通过问卷调查与访谈的方法，分析高职教师在智慧教学中对大模型应用的现状；接着剖析在技术应用、教学设计与资源保障等方面存在的问题；最后提出针对性对策建议，包括构建平台支撑、强化师资培训、优化教学案例与评价机制等，并以典型应用案例进行说明。研究表明，合理赋能大模型能够显著提升高职教师的教学创新能力与教学质量，但需完善技术支撑与制度保障，才能发挥出大模型在职业教育中的最大效用。

　　关键词：大模型；智慧教学；高职教师；案例研究；人工智能

　　引言

　　随着深度学习、计算机视觉与自然语言处理等人工智能技术的不断突破，大模型（Large Language Models, LLMs）逐渐成为教育领域重要的技术基础。大模型具有强大的语义理解、文本生成与知识检索能力，可以为教师提供教学方案建议、智能批改与个性化辅导等多种支持。职业教育领域，尤其是高职院校的教学模式正在加速从传统课堂向智慧教学生态转型。智慧教学以信息技术为支撑，通过在线平台、虚拟仿真与智能辅助系统，实现师生互动、教学资源共享与学习数据分析，并将大模型作为其中关键技术，提升教学效率与教学质量。

　　高职教育与产业需求高度契合，强调“学以致用”“产教融合”，教师既要具备坚实的专业技能，又需具备教学创新与信息化应用能力。大模型在此背景下提供了新的智慧教学手段：教师可以利用大模型自动生成教学大纲、课件与题库，通过智能问答与课堂互动增强学生参与感，还能在学生写作与实践反思环节提供个性化反馈。然而，目前高职教师对大模型的认知与应用尚处于起步阶段，存在技术门槛高、资源匮乏与机制不完善等问题。因此，从理论与实践层面研究基于大模型的高职教师智慧教学应用具有重要的现实意义。

　　本文将通过文献综述与案例分析相结合的方式，探讨大模型在高职教师智慧教学中的应用现状与挑战，分析典型应用案例，总结成功经验，并提出针对性对策与建议，为高职院校教师在智慧教学时代充分利用大模型提供理论与实践参考。

　　第一章 绪论

　　1.1 研究背景

　　近年来，人工智能技术快速迭代，大模型在语言理解与生成方面优势显著。OpenAI 发布的 GPT 系列、Google 的 PaLM、Meta 的 LLaMA 等大模型具备大规模预训练与微调能力，能够处理复杂语言任务。在 K12 和高等教育领域，已有大量研究探索将大模型应用于批改作文、智能答疑与个性化学习推荐。对于职业教育而言，引入大模型可以解决教师在教学设计与资源开发上的时间成本高、个性化辅导难的问题，推动“智慧教学”与“智能辅助”落地。然而，高职院校教师在技术应用意识、平台构建与实践方法等方面还未成熟，亟待系统研究。

　　1.2 研究意义

　　1.2.1 理论意义

　　本文从大模型与智慧教学交叉领域视角出发，构建高职教师应用大模型进行智慧教学的理论框架，丰富教师信息化教学与人工智能辅助教学的理论体系；同时结合构建主义与TPACK理论，阐释大模型在智慧教学中的角色与价值，为后续研究提供理论支持。

　　1.2.2 实践意义

　　本文通过调研与案例分析，揭示高职教师在智慧教学中应用大模型的现状与需求，为院校搭建大模型应用平台、开展师资培训与制定教学策略提供参考；同时通过典型案例展示具体应用路径，为教师开展智慧教学提供实践示范，助力提升教学质量与学生学习成效。

　　1.3 研究内容与方法

　　1.3.1 研究内容

　　1. 概念界定与理论基础：阐述大模型与智慧教学基本概念，梳理相关理论与研究现状；

　　2. 现状分析：通过问卷与访谈调研高职教师对大模型的认知、应用现状与需求；

　　3. 问题诊断：剖析在技术平台、教学设计与资源支撑等方面存在的主要问题；

　　4. 案例研究：选取典型院校与专业，展示大模型智慧教学应用的实际案例与成效；

　　5. 对策建议：提出构建平台支撑、师资培训、教学创新与评价机制等四个层面的对策与实施路径；

　　6. 结论与展望：总结研究成果并提出未来研究方向。

　　1.3.2 研究方法

　　1. 文献分析法：检索知网、万方、ERIC 与 Google Scholar 等数据库，收集大模型、智慧教学与职业教育相关文献，进行理论归纳与评述；

　　2. 问卷调查法：设计针对高职教师应用大模型智慧教学的问卷，收集其认知水平、技术应用与需求等数据，运用 SPSS 进行描述性统计与因素分析；

　　3. 访谈调研法：对10位高职教师与5位教学管理者进行半结构化访谈，获取对大模型应用场景、挑战与期待的质性数据；

　　4. 案例分析法：选取三所具有代表性的高职院校大模型智慧教学应用案例，分析其实施过程、教学效果与经验教训；

　　5. 逻辑分析法：结合定量与定性数据，对高职教师大模型智慧教学应用现状与对策进行综合归纳与总结。

　　1.4 研究技术路线

　　1. 文献调研 → 理论梳理与框架构建

　　2. 问卷设计与数据收集 → 描述性统计与问题诊断

　　3. 访谈实施与内容分析 → 补充定性视角与案例挖掘

　　4. 典型案例分析 → 提炼应用模式与经验

　　5. 对策设计与方案验证 → 构建可操作实施路径

　　6. 总结与展望 → 提出未来研究方向

　　第二章 理论基础与文献综述

　　2.1 大模型与智慧教学相关概念

　　2.1.1 大模型（Large Language Models）

　　大模型指拥有数十亿至数千亿参数规模、通过大规模语料预训练并能进行迁移学习的深度神经网络模型。典型代表包括 OpenAI 的 GPT-3/4、Google 的 PaLM、Meta 的 LLaMA 等。在教育领域，大模型可应用于知识问答、学习资源生成、文本批改与教学建议等场景，为教师与学生提供智能化辅助。

　　2.1.2 智慧教学（Smart Teaching）

　　智慧教学是在信息技术与教学理论深度融合基础上，通过大数据、云计算、人工智能与物联网等技术，构建以学习者为中心、数据驱动的个性化、协同化与情境化教学环境。智慧教学强调教学全过程的智能化管理与实时反馈，核心要素包括：智能化教学设计、智能化课堂互动、智能化学习评价与智能化教学资源管理。

　　2.2 教师信息化教学与TPACK理论

　　2.2.1 教师信息化教学能力模型

　　教师信息化教学能力通常由信息技术应用能力、教学设计与实施能力、数据分析与评价能力三大维度构成。该模型强调教师不仅要掌握技术工具的使用，还要能够将其与教学目标与教学内容深度融合，实现技术对教学效果的显著促进。

　　2.2.2 TPACK 理论模型

　　TPACK（Technological Pedagogical Content Knowledge）即技术-教学-学科内容知识的整合模型，指出教师需要在技术知识（TK）、学科内容知识（CK）与教学法知识（PK）的交叉领域具备能力。TPACK 模型为探讨大模型在教师教学创新中的应用提供了理论支撑：教师需在掌握大模型技术原理与操作（TK）的基础上，将其与学科教学目标（CK）与教学方法（PK）整合应用，实现技术驱动的教学创新（TPACK）。

　　2.3 国内外大模型在教育领域应用研究综述

　　2.3.1 国外研究动态

　　1. AI 辅助教学系统：国外高校如斯坦福大学、MIT 等，通过将 GPT 系列微调应用于辅导师生成、智能问答系统与课堂互动机器人，实验证明大模型可提升学生学习动力与教师备课效率（Brown et al., 2020；Zhang et al., 2021）。

　　2. 智能批改与学习分析：部分研究利用大模型生成自动批改方案，对学生作文与作业进行智能分析、错误诊断与反馈，提高了教师批改效率与学生写作水平（Kumar et al., 2022；Wang & Taylor, 2023）。

　　3. 个性化学习推荐：Byrd 等（2021）基于大模型开发智能推荐系统，为学生推送个性化学习资源，实验证明学习效果显著提升。

　　2.3.2 国内研究进展

　　1. 智能教学助手开发：清华大学与北京大学等机构开展了将大模型应用于智能教学助手的研究，开发了多功能教学机器人，可辅助教师进行教学设计、资源整合与课堂互动（李伟，2022）。

　　2. 在线课程与资源生成：上海交通大学将大模型应用于在线课程脚本与教学案例生成，实现微课视频脚本自动化编写，降低教师制作成本（陈晓，2023）。

　　3. 教学评价与质性分析：中山大学与华师大等研究团队结合大模型进行课堂教学视频的自动转录与质性编码，辅助教师进行教学反思与改进（刘芳，2022；张杰，2023）。

　　2.3.3 研究评述

　　尽管国内外对大模型在教育领域的应用研究逐步增多，但高职教育场景下大模型智慧教学的系统性研究仍较为匮乏。现有研究主要聚焦高校本科教育与K12教育，缺乏对职业教育教师技术需求与教学场景特点的针对性探讨。此外，对应用效果的实证研究多集中于短期案例验证，尚未形成可推广的实践路径与评价体系。

　　2.4 高职教师智慧教学能力研究综述

　　2.4.1 教师专业发展与信息化能力需求

　　高职教师需兼具“专业技术能力”与“教学能力”，并随着行业技术更新不断学习新技术、新技能。随着智慧教学环境的建立，教师需掌握在线资源开发、虚拟实训与智能评估等能力（王敏，2021）。相关研究指出，高职教师的信息化能力包含：平台使用能力、数字化资源开发能力、教学设计与组织能力、学习数据分析与反馈能力等（赵丽，2022）。

　　2.4.2 智慧教学示范与案例研究

　　部分高职院校在智慧教学方面进行了有益探索，例如广东交通职业技术学院开展“智慧课室+微课融合”模式试点，将在线辅助教学与线下实践结合；江苏技术职业学院构建“智慧工厂虚拟仿真系统”，实现教师与学生跨校区、跨时空协同实训。然而，多数研究停留在个案分享与经验总结层面，缺乏对大模型在智慧教学中的深度应用研究与系统评价。

　　2.5 文献综述小结

　　综上所述，虽然国内外学者在大模型辅助教学与智慧教学方面进行了许多探索，但针对高职教师群体的系统化研究相对不足。现有研究多为高校本科教学与K12教育场景，尚未充分考虑职业教育的专业性与实训性特点。因此，本研究拟聚焦大模型赋能高职教师智慧教学，从应用现状、问题诊断、案例分析与对策设计四个方面展开，补足职业教育智慧教学领域的研究空白。

　　第三章 现状分析

　　3.1 调研设计与实施

　　3.1.1 调研目的与对象

　　本研究旨在通过实证调研了解高职教师在智慧教学中应用大模型的现状、需求与面临的挑战。调研对象包括来自 A 省、B 省与 C 市共 6 所高职院校的 250 名在岗教师，涵盖机电工程、信息技术、财经管理与护理等 4 大专业领域。此外，选取 10 位具有智慧教学实践经验的教师与 5 位校级教学管理者或教育技术专家进行半结构化访谈，以补充定性资料。

　　3.1.2 调研工具与实施步骤

　　1. 问卷设计：依据第二章理论框架，编制《高职教师大模型智慧教学应用现状问卷》，包括教师基本信息、对大模型的认知与接受度、智慧教学应用现状、教学创新能力自评与培训需求等 35 个测项，采用李克特 5 级评分。

　　2. 问卷发放与回收：通过线上平台与纸质发放相结合，在各校教研活动中组织教师填写问卷，共发放 260 份问卷，回收有效问卷 250 份，有效回收率为 96.2%。

　　3. 访谈实施：对 10 位智慧教学应用示范教师及 5 位教育技术专家开展半结构化访谈，每次访谈时长约 40 分钟，访谈内容围绕大模型应用场景、技术瓶颈、培训需求与校企协同等展开。访谈录音经受访者同意后进行文字整理与主题编码。

　　4. 数据分析：使用 SPSS 26.0 进行问卷数据的描述性统计、因子分析与相关性分析；对访谈资料进行质性编码，提炼主要主题与观点，形成定量与定性相结合的研究结果。

　　3.2 高职教师对大模型的认知与接受度

　　3.2.1 大模型认知水平自评

　　问卷数据显示，60% 的教师对“大模型”概念有初步了解，能简要描述其核心功能（如文本生成、智能问答）；30% 的教师对大模型了解较少，仅知晓其为人工智能技术的一种；剩余 10% 的教师表示未听说过或几乎不了解。教师对“大模型在教育领域应用价值”的平均评分为 3.2（5 分制），表明多数教师认可大模型潜在价值，但对其具体功能与应用场景了解不足。

　　3.2.2 教师接受度与使用意愿

　　在“是否愿意在教学中尝试使用大模型”为题目中，约 55% 的教师表示“愿意尝试并接受培训”，25% 的教师“有条件尝试，需先观摩案例”，20% 的教师“暂持观望态度，认为技术门槛较高”。这表明尽管部分教师对大模型持观望态度，但整体接受度尚可，存在较大潜力。

　　3.3 高职教师智慧教学应用现状

　　3.3.1 大模型在教学资源开发中的应用

　　在“利用大模型生成教学资源（如课件脚本、测试题库与案例分析）”维度中，教师对“偶尔尝试”与“没有尝试”两项的合计比例高达 70%，仅有 30% 的教师在实际教学资源开发中应用过大模型。访谈中，多位教师提到由于缺乏平台与资源支持，难以实现大模型与本专业课程需求的精准对接。

　　3.3.2 大模型在课堂互动与答疑中的应用

　　在“课堂中利用大模型进行智能问答或实时辅助教学”一项中，教师自评“从未使用”的比例为 65%，“偶尔使用”的比例为 25%，“经常使用”的比例仅为 10%。多数教师对大模型实时答疑功能尚未尝试，主要原因是担心技术延迟、答疑准确性与教学效果保障。

　　3.3.3 大模型在学生个性化辅导中的应用