生成式语言模型在采矿工程计算机辅助设计课程的应用

创新创业理论研究与实践 ›› 2024, Vol. 7 ›› Issue (24): 14-18.

生成式语言模型在采矿工程计算机辅助设计课程的应用

王运森¹, 郑贵平¹, 顾晓薇², 孔祥玮³, 张曼³

1.东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室,辽宁沈阳 110819;
2.东北大学资源与土木工程学院,辽宁沈阳 110819;
3.山东黄金集团,山东烟台 261400

出版日期:2024-12-25 发布日期:2025-03-28
通讯作者: 顾晓薇（1971—）,女,辽宁凤城人,博士研究生,教授,研究方向：矿业类学生国际型人才培养,电子邮箱：guxiaowei@mail.neu.edu.cn。
作者简介:王运森（1976—）,男,河南南阳人,博士研究生,副研究员,研究方向：智能矿山。
基金资助:
2022年辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目立项“金属矿床露天开采课程思政建设研究与实践”（辽教通〔2022〕166号）; 2021年第一批教育部产学合作协同育人项目“‘资源经济学’线上线下混台式一流课程建设”（202101211010）、“‘生态经济与复垦’线上一流课程建设”（202101211011）

Application of Generative Language Modeling in Teaching Computer-Aided Design Course in Mining Engineering

WANG Yunsen¹, ZHENG Guiping¹, GU Xiaowei², KONG Xiangwei³, ZHANG Man³

1. Key Laboratory of Ministry of Education on Safe Mining of Deep Metal Mines, Northeastern University, Shenyang Liaoning, 110819, China;
2. School of Resources and Civil Engineering, Northeastern University, Shenyang Liaoning, 110819, China;
3. Shandong Gold Group Co. LTD, Yantai Shandong, 261400, China

Online:2024-12-25 Published:2025-03-28

摘要/Abstract

摘要： 生成式语言模型是一种基于深度学习技术的人工智能模型,具备强大的自然语言理解和内容生成功能,为提升教育效果创造了良好的条件。该文系统分析了采矿工程计算机辅助设计课程的特点和教学中的难点,并针对普遍存在的被动学习、缺乏个性化教育和师生互动等问题进行了讨论,为了提高学生的创造性设计能力和程序设计的学习效率,利用生成式语言模型的对话文本内容生成、上下文情境理解、序列任务执行和程序语言解释4项核心优势,提出了其在课程教学中的应用途径。该文可为计算机辅助设计课程相关教学提供应用参考。

关键词: 生成式语言模型, 采矿工程, 计算机辅助设计, 人工智能, 教育, 课程教学

Abstract: Generative language model is an emerging modern technology with superior performance in text content generation and contextual understanding. This technology creates good conditions for enhancing educational effectiveness. The characteristics and teaching difficulties of computer-aided design courses in mining engineering are analyzed, and the prevalent problems of passive learning, lack of personalized education and teacher-student interaction are discussed. In order to improve students' creative design skills and learning efficiency in programming, four core strengths of generative language model-enlightenment, comprehension, task execution and program language parsing are used to propose ways of its application in teaching the course. This study provides a valuable reference for teaching related to computer-aided design courses.

Key words: Generative language model, Mining engineering, Computer aided design, Artificial intelligence, Education, Course teaching

中图分类号:

G642

王运森, 郑贵平, 顾晓薇, 孔祥玮, 张曼. 生成式语言模型在采矿工程计算机辅助设计课程的应用[J]. 创新创业理论研究与实践, 2024, 7(24): 14-18.

WANG Yunsen, ZHENG Guiping, GU Xiaowei, KONG Xiangwei, ZHANG Man. Application of Generative Language Modeling in Teaching Computer-Aided Design Course in Mining Engineering[J]. The Theory and Practice of Innovation and Enntrepreneurship, 2024, 7(24): 14-18.

参考文献

[1] 陈永伟. 超越ChatGPT:生成式AI的机遇、风险与挑战[J].山东大学学报(哲学社会科学版),2023(3):127-143.
[2] 黄博文.腾讯等研发类ChatGPT产品想象力就是科技品牌生命力[N].每日经济新闻,2023-04-03.
[3] 赵朝阳,朱贵波,王金桥.ChatGPT给语言大模型带来的启示和多模态大模型新的发展思路[J].数据分析与知识发现,2023,7(3):26-35.
[4] 谢新水. 人工智能内容生产:功能张力、发展趋势及监管策略——以ChatGPT为分析起点[J].电子政务, 2023(4):25-35.
[5] 钱力,刘熠,张智雄,等.ChatGPT的技术基础分析[J].数据分析与知识发现,2023,7(3):6-15.
[6] 曹克亮. 人工智能的神话:ChatGPT与超越的数字劳动“主体”之辨[J].长白学刊,2023(6):52-60.
[7] 周洪宇,李宇阳.ChatGPT对教育生态的冲击及应对策略[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023,44(4): 102-112.
[8] 焦立涛. 论ChatGPT对铸牢中华民族共同体意识的影响及其应对策略[J].民族学刊,2023,14(8):31-39,159.
[9] 王树义,张庆薇.ChatGPT给科研工作者带来的机遇与挑战[J].图书馆论坛,2023,43(3):109-118.
[10] 张海,刘畅,王东波,等. ChatGPT用户使用意愿影响因素研究[J]. 情报理论与实践,2023,46(4):15-22.
[11] 沈超. ChatGPT:助力高等教育变革与创新型人才培养[J]. 国家教育行政学院学报,2023(3):13-16.
[12] 邱燕楠,李政涛.挑战·融合·变革:“ChatGPT与未来教育”会议综述[J].现代远程教育研究,2023,35(3):3-12,21.
[13] 陈增照,石雅文,王梦珂.人工智能助推教育变革的现实图景——教师对ChatGPT的应对策略分析[J].广西师范大学学报(哲学社会科学版),2023,59(2):75-85.
[14] 王少. ChatGPT介入思想政治教育的技术线路、安全风险及防范[J].深圳大学学报(人文社会科学版),2023,40(2): 153-160.
[15] 焦建利. ChatGPT助推学校教育数字化转型——人工智能时代学什么与怎么教[J].中国远程教育,2023,43(4): 16-23.