初识语言大模型教学设计

教材

川教版

授课类型

新授课

第2课时

教材分析

教材内容主要涉及如何通过不同提问方式、提供学习资料和角色定义来提高与大模型交互的效果。考虑学生的已有经验，比如他们可能使用过智能助手或搜索引擎，这些都是与语言大模型交互的实例。通过生活化的例子引入，可以让学生更容易理解抽象的概念。例如，可以让学生回忆使用语音助手的经历，引出如何优化提问方式。

在教学过程设计中，需要分步骤引导学生从简单提问到复杂交互。例如，通过实践活动二，让学生尝试不同提示词，观察结果差异，从而理解明确提问的重要性。然后，引入如何为模型提供学习资料，比如上传文档，让模型基于特定内容回答问题。最后，通过角色扮演活动，让学生体验如何通过定义角色获得更精准的回答。

需要预设学生可能遇到的问题，比如如何正确上传资料、如何定义角色等，并提供解决方法。例如，学生可能不知道如何结构化提问，可以通过示例和练习来强化。

最后，结合“东数西算”工程的拓展阅读，引导学生思考技术的社会影响，培养信息社会责任。整个教学过程应注重学生参与，通过小组讨论、实践操作和游戏化活动保持课堂活跃。

课时教学目标

信息意识

理解语言大模型交互技巧对信息获取效率的影响，能根据需求选择合适提问策略。

计算思维

通过角色定义、上下文补充等方法优化交互逻辑，培养结构化问题解决能力。

数字化学习与创新

能使用语言大模型完成复杂任务（如生成个性化方案），并基于反馈优化结果。

信息社会责任

讨论技术应用中的伦理问题（如数据隐私），形成负责任使用技术的意识。

教学重点、难点

重点

优化提问方式的三种技巧：清晰描述、补充上下文、角色定义。

为模型提供学习资料的方法（如文档上传）。

难点

角色定义与场景构建的逻辑性（如“身份+场景+要求”）。

结合实际需求设计有效提示词。

教学过程

教学

环节 

教师活动

学生活动 

环节一：
情境导入——从“模糊提问”到“精准回答”

生活案例对比：

提问学生：“如果你问同学‘怎么去北京旅游？’，可能得到什么回答？如果问‘请推荐北京三日游路线，包含景点和交通’，回答会更精准吗？”

视频展示：

播放两段语言大模型交互对比视频：

模糊提问：“北京旅游攻略。” → 回答笼统。

精准提问：“北京三日游方案，包含交通、景点、美食，预算2000元。” → 回答详细。

引出主题：

“如何让语言大模型像‘学霸’一样精准回答？今天学习三大技巧！”

根据老师的问题进行回答；观看视频

环节二：
实践活动——优化提问方式

提示词对比实验（教材Page 73）

分发任务单，指导学生用同一问题（“北京到成都旅游攻略”）以三种方式提问：

基础版：“请生成从北京到成都的旅游攻略。”

细化版：“请生成北京到成都的7日游方案。”

精准版：“请生成北京到成都的7日游方案，需包括交通、景点、住宿、美食、费用。”

示范操作：登录大模型平台（如“文心一言”），输入不同提示词并记录结果。

分组实验并填写评价表（教材Page 1表格），分析结果差异。

小组总结：“精准提问需要包含哪些要素？”（如时间、内容维度、具体要求）

环节三：
知识迁移——为模型提供学习资料

文档上传与知识增强（教材Page 75）

示范操作：上传“川菜文化PDF”（教材示例文档），提问：“麻婆豆腐的历史起源是什么？”

对比实验：

未上传文档：提问“麻婆豆腐的历史”，回答模糊。

上传文档后：模型基于文档内容生成详细回答。

分组上传教材提供的“川菜文档”，尝试提问并记录答案准确性。

讨论：“为什么上传文档后回答更可靠？”（模型基于特定资料生成答案）。

环节4：角色扮演——精准回答的密钥

角色定义实践（教材Page 76）

案例解析：

普通提问：“设计健康餐菜单。” → 回答泛泛。

角色定义：“你是一名营养专家，为14岁男生设计健康餐。” → 回答个性化。

模板引导：

身份：“你是一名______专家。”

场景：“我是一名______，需求是______。”

要求：“请提供______，具体要求包括______。”

分组设计角色场景（如“运动会组织章程”），编写提示词并测试。

展示对比结果，分析角色定义对回答质量的影响。

环节5：伦理讨论——技术应用的双刃剑

案例引入：

新闻：“AI生成虚假菜谱导致食物中毒。”

小组讨论：

“如何避免语言大模型生成错误或有害信息？”

引导学生提出解决方案（如交叉验证信息、标注AI生成内容）。

小组讨论后提出规范建议（如标注AI生成内容、保护用户数据）。

作业设计

基础作业：用角色定义法生成“周末家庭晚餐菜单”，说明设计逻辑。

拓展作业：调研“东数西算”工程对AI发展的影响，撰写200字报告。

板书设计