面向大模型时代计算机系统能力培养的智能协同教学实验设计  被引量:2

Intelligent collaborative teaching experiment design for cultivating computer system capabilities in the era of large models

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作  者:张金 宫晓利 高小鹏[3] ZHANG Jin;GONG Xiaoli;GAO Xiaopeng(College of Cyber Science,Nankai University,Tianjin 300071,China;College of Computer Science,Nankai University,Tianjin 300071,China;School of Computer Science and Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China)

机构地区:[1]南开大学网络空间安全学院,天津300071 [2]南开大学计算机学院,天津300071 [3]北京航空航天大学计算机学院,北京100191

出  处:《实验室科学》2024年第2期21-23,共3页Laboratory Science

基  金:2023年天津市普通高等学校本科教学改革与质量建设研究计划项目(项目编号:B231005505);2023年天津市高等学校研究生教育改革研究计划项目重点项目(项目编号:TJYGZ53)。

摘  要:面临大模型带来的冲击和挑战,传统教学活动中的技能和经验训练模式已经难以满足新时代计算机系统能力人才培养的诉求,结合布鲁姆的能力认知模型对大模型时代系统能力人才的专业能力重新进行了界定和细化,并探讨了一种通过智能协同的方式,以大模型作为辅助工具进行相应能力训练的教学实验设计方法与思路。Facing the impact and challenges brought by large models,the traditional skill and experi-ence training mode in teaching activities has become difficult to meet the demands of talent cultivation in the new era of computer system capabilities.This article combines Blooms cognitive ability model to redefine and refine the professional abilities of talent with system capabilities in the era of large mod-els,and explores an experimental teaching design method and approach that integrates large models for corresponding ability training.

关 键 词:计算机系统能力 计算机系统 大语言模型 智能协作 人工智能 

分 类 号:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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