面向中小学生编程与创作教育场景,我们打造了一套基于AI导师的智能教学系统,结合RAG(检索增强生成)与多模态大模型技术,有效解决了学生编程学习中缺乏个性化指导、创作资源匮乏、动手反馈滞后的问题。
传统在线编程教学多依赖预设脚本或录播视频,难以满足学生在项目实践中遇到的多样化问题,且缺乏创作激励与即时反馈。而我们的方案融合了两项核心创新:
AI导师模块(RAG驱动):通过RAG技术,实现精准、上下文相关的知识问答与任务引导。学生在项目过程中如遇理解难点或程序报错,AI导师可通过类苏格拉底式的提问策略,引导学生思考解决,而非直接给出答案,提升其问题分析与自主解决能力。
AIGC创作模块(多模态大模型驱动):集成支持图文输入与多模态输出的生成模型,支持图像生成、音乐生成等内容创作任务。学生不仅能完成代码项目,还能通过自然语言描述生成角色形象、插画背景、游戏音乐等丰富元素,极大激发创作兴趣与表达能力。
相比常规方案,我们的系统具备以下技术优势:
高适应性:RAG模型结合学生历史学习记录和项目上下文,提供更贴近实际学习路径的交互反馈;
强创作性:多模态模型赋能学生在图形、声音、文本等多个维度开展个性化创作,突破编程学习“只写代码”的局限;
实时交互性:系统支持自然语言与图形界面交互,打破传统课件模式,形成沉浸式AI伴学体验。
整个系统由三大核心模块构成:
教学引导引擎(AI导师,基于RAG)
创作生成引擎(AIGC模块,多模态模型)
学术管理引擎(支持项目提交、过程记录、订单管理)
本方案已在多个教学实验中初步验证其可行性,展现出在学生主动学习、创作表达与持续练习方面的显著促进作用。
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