基于大语言模型的孤独症儿童课程本位智能评估的循证研究  

作　　者：李清华 卢衍静 曾松添 张婷婷 薛钧涵 王占伟 

机构地区：[1]岭南师范学院广东省特殊儿童发展与教育重点实验室,广东湛江524048 [2]广州医科大学第一临床学院,广州511436 [3]深圳市复米健康科技有限公司,广东深圳518116

出　　处：《现代特殊教育》2024年第21期24-28,共5页Modern Special Education

基　　金：广东省普通高校特色创新项目(2024KTSCX081);广东省科技创新战略专项攀登计划(pdjh2024b241);广东省海外名师项目(2024);广东省本科高校教学质量与教学改革项目([2023]10)的阶段性研究成果。

摘　　要：评估不仅是衡量各种教育方法有效性的关键手段,也是制订个别化教育计划的重要基础。大语言模型作为一种新兴的人工智能技术,在教育领域受到了广泛的关注。研究团队通过对373名孤独症儿童教育数据的处理,基于大语言模型和历史数据生成了新型智能评估,积极探索儿童的智能评估方法,为孤独症教育评估提供可借鉴的价值。

关 键 词：大语言模型 课程本位 孤独症儿童智能评估 

分 类 号：G76[文化科学—特殊教育学]