第3单元 第一节 第一课《了解语言大模型》教案【川教版】《信息科技》七年级下册
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| 名称 | 第3单元 第一节 第一课《了解语言大模型》教案【川教版】《信息科技》七年级下册 |  | |
| 格式 | doc | ||
| 文件大小 | 619.3KB | ||
| 资源类型 | 试卷 | ||
| 版本资源 | 川教版 | ||
| 科目 | 信息技术（信息科技） | ||
| 更新时间 | 2025-05-06 18:08:26 | ||
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文档简介
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单元3 第一课《了解语言大模型》教学设计
课题 了解语言大模型 单元 第3单元 学科 信息科技 年级 七年级
核心素养目标 信息意识：学生能够准确说出语言大模型的定义和基本概念，了解语言大模型在信息时代的重要地位和广泛应用。计算思维：了解语言大模型的发展历程和主要应用领域，掌握使用简单的语言大模型工具进行文本生成和问答的基本操作。 数字化学习与创新：鼓励学生尝试使用语言大模型，激发在数字化环境下探索新知识、创造新内容的兴趣和能力，提升数字化学习素养。 信息社会责任：引导学生正确看待语言大模型，了解其潜在风险，培养学生在使用新技术时的责任意识，确保合法、合规、合理地利用技术。
教学重点 一、了解语言大模型二、使用语言大模型
教学难点 使用语言大模型
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 单元3 第一课《了解语言大模型》：学习目标1.了解什么是语言大模型。2.掌握与语言大模型交互的基本技巧。前两个单元我们建立了“数字菜谱资源库”。有没有什么办法让电脑根据资源库生成“全新”的创新菜 要得到“智能的数字菜谱”可以使用人工智能。本单元我们就用人工智能中的“语言大模型”来让数字菜谱更智能。 回顾与思考学生回忆前两个单元建立“数字菜谱资源库”的过程，思考如何利用现有资源生成创新菜。这个过程可以激发学生的思维活跃度，让他们积极参与课堂讨论。 通过提及前两个单元建立的“数字菜谱资源库”，帮助学生回顾之前的学习内容，同时为引入新知识——语言大模型——做好铺垫。这种过渡方式能够让学生在已有的知识基础上更好地接受新知识。
讲授新课 一、了解语言大模型语言大模型(Large Language Model，简称LLM)是人工智能领域中自然语言处理的一个重要分支。它是具有海量参数、利用深度学习技术训练出来的语言模型。语言大模型是人工智能技术的一个组成部分。人工智能是一个广泛的领域，包括机器学习、计算机视觉、机器人技术等多个子领域，而语言大模型专注于处理和理解自然语言。请猜猜上面这段话是不是用语言大模型生成的 实际上，语言模型无处不在。在语言大模型出现前，我们每天都在接触和使用语言模型如图所示。当我们在搜索引擎输入内容时，往往会触发补全建议。当我们使用软件翻译不同语言时，得到的结果能符合对应语言的语序、时态、语法等，这些便捷工具的背后都有语言模型算法的功劳。实践活动一与上面的例子相比，语言大模型在规模、性能和应用上都更为先进和复杂。请同学们查查当前有哪些对公众开放的语言大模型 并填写下表:1.对公众免费开放的语言大模型主要有:2.你选择使用：让它进行自我介绍，它的回答是：语言大模型的“大”主要指大数据、大参数、大算力。大数据:训练文本巨大语言大模型首先需要数量巨大的文本素材进行机器学习通过学习大量文本，语言大模型能更好地理解单词与上下文的关系，从而准确地预测文本下文。大参数:语言大模型数据中的参数量巨大 随着算法的发展与迭代，现在语言大模型的参数已达万亿级别。大算力:语言大模型训练和运行时，需要投入巨大的算力训练语言大模型，需要巨大的算力支持。算力指用来训练模型所需的计算能力和资源。 我们个人使用的电子设备也具备一定的算力，请选择两个设备查看参数，比较它们的运算能力。使用语言大模型为了得到更准确的回复，与语言大模型交互需要掌握一些方法。尝试就同一问题，以三种不同的描述形式向语言大模型提问，观察生成结果的异同，将你的评价填写到下表中。实践活动二 一些问题需要特定的知识背景，而这类知识模型可能并没有在预训练中习得，可以尝试先将相关的信息输入模型，然后再提出问题。直接向语言大模型提出与美食有关的问题，答案会比较模糊。我们可以将关于美食的书籍、论文等，提供给语言大模型，它将首先阅读分析这些数据，然后我们再提问，返回的答案就会更翔实可信。为语言大模型提供“学习资料”的步骤如下图所示:三、课堂练习请完成以下课堂练习题目：1、语言大模型（LLM）属于人工智能的哪个子领域？A. 计算机视觉 B. 自然语言处理C. 机器人技术 D. 机器学习2、语言大模型的“大”主要体现在以下哪个方面？A. 大数据、大参数、大算力 B. 大体积、大数据、大内存C. 大参数、大内存、大存储 D. 大算力、大存储、大网络3、语言大模型在训练时需要大量的文本素材，这些素材不包括以下哪一项？A. 书籍 B. 论文 C. 社交媒体帖子 D. 游戏代码4、以下哪些是语言大模型的特点？A. 参数量巨大 B. 需要大量算力支持 C. 可以生成自然语言文本D. 只能处理单一语言 E. 依赖于大量的训练数据5、以下哪些活动可以帮助我们更好地与语言大模型交互？A. 提供详细的提示词 B. 提供相关的背景知识 C. 使用复杂的句子结构D. 限制问题的范围 E. 提供足够的训练数据6.判断题：语言大模型可以通过学习大量的文本素材来理解单词与上下文的关系，从而准确地预测文本下文。（ ）拓展延伸大语言模型如何理解文字大语言模型学习对青少年有什么好处？青少年如何更好的学习大语言模型？有什么常见的大语言模型应用？ 学生结合自己的生活经验，讨论语言模型在日常生活中的应用实例，分享自己对这些工具的使用感受。 学生根据搜索结果填写表格，包括对公众免费开放的语言大模型名称、选择使用的模型以及该模型的自我介绍。 学生根据教师的要求，设计一个与美食相关的问题，并以三种不同的描述形式（如简单提问、详细描述、带有背景信息的提问）向语言大模型提问完成课堂练习进行课外知识拓展。 介绍语言大模型（LLM）的定义和背景，帮助学生初步了解这一前沿技术，激发他们对人工智能和自然语言处理的兴趣，锻炼学生的学习能力和观察能力。学生通过实践活动，了解当前对公众开放的语言大模型，培养学生的自主学习能力和信息检索能力，锻炼学生的学习能力以及动手能力。 实践活动，让学生了解与语言大模型交互时，不同的提问方式会影响回答的质量，从而掌握更有效的交互方法。培养学生的观察和分析能力。在课堂练习中强化所学知识内容。拓宽学生知识面。
课堂小结 《了解语言大模型》课程小结：通过学习，我们掌握了关于大语言模型的知识，这可是人工智能里的超级英雄哦！我们了解到这些模型能帮我们更好地理解和使用语言，甚至还能创作故事呢。这节课让我们意识到，人工智能并不是那么遥不可及，它就在我们身边，而且我们也能成为创造这些智能工具的人。我们超级期待下一次的课，希望能学到更多关于大语言模型的神奇魔法！" 总结回顾 对本节课内容进行总结概括。
课后作业 请回答如果你要选择一个大语言模型进行学习，你会选择哪一个？为什么？ 布置作业 拓展学生的学习能力
课堂板书 观看板书 强调教学重点内容。
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单元3 第一课《了解语言大模型》教学设计
课题 了解语言大模型 单元 第3单元 学科 信息科技 年级 七年级
核心素养目标 信息意识：学生能够准确说出语言大模型的定义和基本概念，了解语言大模型在信息时代的重要地位和广泛应用。计算思维：了解语言大模型的发展历程和主要应用领域，掌握使用简单的语言大模型工具进行文本生成和问答的基本操作。 数字化学习与创新：鼓励学生尝试使用语言大模型，激发在数字化环境下探索新知识、创造新内容的兴趣和能力，提升数字化学习素养。 信息社会责任：引导学生正确看待语言大模型，了解其潜在风险，培养学生在使用新技术时的责任意识，确保合法、合规、合理地利用技术。
教学重点 一、了解语言大模型二、使用语言大模型
教学难点 使用语言大模型
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 单元3 第一课《了解语言大模型》：学习目标1.了解什么是语言大模型。2.掌握与语言大模型交互的基本技巧。前两个单元我们建立了“数字菜谱资源库”。有没有什么办法让电脑根据资源库生成“全新”的创新菜 要得到“智能的数字菜谱”可以使用人工智能。本单元我们就用人工智能中的“语言大模型”来让数字菜谱更智能。 回顾与思考学生回忆前两个单元建立“数字菜谱资源库”的过程，思考如何利用现有资源生成创新菜。这个过程可以激发学生的思维活跃度，让他们积极参与课堂讨论。 通过提及前两个单元建立的“数字菜谱资源库”，帮助学生回顾之前的学习内容，同时为引入新知识——语言大模型——做好铺垫。这种过渡方式能够让学生在已有的知识基础上更好地接受新知识。
讲授新课 一、了解语言大模型语言大模型(Large Language Model，简称LLM)是人工智能领域中自然语言处理的一个重要分支。它是具有海量参数、利用深度学习技术训练出来的语言模型。语言大模型是人工智能技术的一个组成部分。人工智能是一个广泛的领域，包括机器学习、计算机视觉、机器人技术等多个子领域，而语言大模型专注于处理和理解自然语言。请猜猜上面这段话是不是用语言大模型生成的 实际上，语言模型无处不在。在语言大模型出现前，我们每天都在接触和使用语言模型如图所示。当我们在搜索引擎输入内容时，往往会触发补全建议。当我们使用软件翻译不同语言时，得到的结果能符合对应语言的语序、时态、语法等，这些便捷工具的背后都有语言模型算法的功劳。实践活动一与上面的例子相比，语言大模型在规模、性能和应用上都更为先进和复杂。请同学们查查当前有哪些对公众开放的语言大模型 并填写下表:1.对公众免费开放的语言大模型主要有:2.你选择使用：让它进行自我介绍，它的回答是：语言大模型的“大”主要指大数据、大参数、大算力。大数据:训练文本巨大语言大模型首先需要数量巨大的文本素材进行机器学习通过学习大量文本，语言大模型能更好地理解单词与上下文的关系，从而准确地预测文本下文。大参数:语言大模型数据中的参数量巨大 随着算法的发展与迭代，现在语言大模型的参数已达万亿级别。大算力:语言大模型训练和运行时，需要投入巨大的算力训练语言大模型，需要巨大的算力支持。算力指用来训练模型所需的计算能力和资源。 我们个人使用的电子设备也具备一定的算力，请选择两个设备查看参数，比较它们的运算能力。使用语言大模型为了得到更准确的回复，与语言大模型交互需要掌握一些方法。尝试就同一问题，以三种不同的描述形式向语言大模型提问，观察生成结果的异同，将你的评价填写到下表中。实践活动二 一些问题需要特定的知识背景，而这类知识模型可能并没有在预训练中习得，可以尝试先将相关的信息输入模型，然后再提出问题。直接向语言大模型提出与美食有关的问题，答案会比较模糊。我们可以将关于美食的书籍、论文等，提供给语言大模型，它将首先阅读分析这些数据，然后我们再提问，返回的答案就会更翔实可信。为语言大模型提供“学习资料”的步骤如下图所示:三、课堂练习请完成以下课堂练习题目：1、语言大模型（LLM）属于人工智能的哪个子领域？A. 计算机视觉 B. 自然语言处理C. 机器人技术 D. 机器学习2、语言大模型的“大”主要体现在以下哪个方面？A. 大数据、大参数、大算力 B. 大体积、大数据、大内存C. 大参数、大内存、大存储 D. 大算力、大存储、大网络3、语言大模型在训练时需要大量的文本素材，这些素材不包括以下哪一项？A. 书籍 B. 论文 C. 社交媒体帖子 D. 游戏代码4、以下哪些是语言大模型的特点？A. 参数量巨大 B. 需要大量算力支持 C. 可以生成自然语言文本D. 只能处理单一语言 E. 依赖于大量的训练数据5、以下哪些活动可以帮助我们更好地与语言大模型交互？A. 提供详细的提示词 B. 提供相关的背景知识 C. 使用复杂的句子结构D. 限制问题的范围 E. 提供足够的训练数据6.判断题：语言大模型可以通过学习大量的文本素材来理解单词与上下文的关系，从而准确地预测文本下文。（ ）拓展延伸大语言模型如何理解文字大语言模型学习对青少年有什么好处？青少年如何更好的学习大语言模型？有什么常见的大语言模型应用？ 学生结合自己的生活经验，讨论语言模型在日常生活中的应用实例，分享自己对这些工具的使用感受。 学生根据搜索结果填写表格，包括对公众免费开放的语言大模型名称、选择使用的模型以及该模型的自我介绍。 学生根据教师的要求，设计一个与美食相关的问题，并以三种不同的描述形式（如简单提问、详细描述、带有背景信息的提问）向语言大模型提问完成课堂练习进行课外知识拓展。 介绍语言大模型（LLM）的定义和背景，帮助学生初步了解这一前沿技术，激发他们对人工智能和自然语言处理的兴趣，锻炼学生的学习能力和观察能力。学生通过实践活动，了解当前对公众开放的语言大模型，培养学生的自主学习能力和信息检索能力，锻炼学生的学习能力以及动手能力。 实践活动，让学生了解与语言大模型交互时，不同的提问方式会影响回答的质量，从而掌握更有效的交互方法。培养学生的观察和分析能力。在课堂练习中强化所学知识内容。拓宽学生知识面。
课堂小结 《了解语言大模型》课程小结：通过学习，我们掌握了关于大语言模型的知识，这可是人工智能里的超级英雄哦！我们了解到这些模型能帮我们更好地理解和使用语言，甚至还能创作故事呢。这节课让我们意识到，人工智能并不是那么遥不可及，它就在我们身边，而且我们也能成为创造这些智能工具的人。我们超级期待下一次的课，希望能学到更多关于大语言模型的神奇魔法！" 总结回顾 对本节课内容进行总结概括。
课后作业 请回答如果你要选择一个大语言模型进行学习，你会选择哪一个？为什么？ 布置作业 拓展学生的学习能力
课堂板书 观看板书 强调教学重点内容。
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