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大语言模型技术融入数据库课程的教学探索主讲人：

目录01教学融合的必要性02大语言模型技术概述03课程内容的调整04教学方法的创新05教学效果评估06未来发展方向

教学融合的必要性01

适应技术发展趋势随着AI技术的快速发展，数据库课程融入大语言模型技术，为学生提供未来就业市场所需的技能。培养未来技能需求01技术进步要求教育内容不断更新，将大语言模型技术融入数据库课程，保持教学内容的前沿性。促进教学内容更新02通过实际操作大语言模型，学生能更好地理解数据库原理，提升解决实际问题的能力。增强学生实践能力03

提升学生实践能力通过大语言模型技术，学生可以学习如何编写代码，解决实际问题，增强编程实践能力。强化编程技能结合大语言模型，学生在数据库课程中能快速定位问题并找到解决方案，提升解决问题的效率。提高问题解决效率利用大语言模型处理数据库查询和分析，学生能够掌握数据处理和分析的实用技能。培养数据分析能力010203

丰富教学内容与方法实践操作环节引入案例分析结合大语言模型技术的实际应用案例，让学生分析技术如何优化数据库性能。设置实验室环节，让学生亲自操作大语言模型与数据库的交互，加深理解。跨学科项目作业布置跨学科的项目作业，鼓励学生将大语言模型技术应用于数据库问题解决中。

大语言模型技术概述02

技术定义与原理自然语言处理基础大语言模型基于自然语言处理技术，通过算法理解并生成人类语言。深度学习架构参数量与模型规模大语言模型拥有数亿甚至数百亿的参数，使其能够处理复杂的语言任务。这些模型通常采用深度学习架构，如Transformer，以处理序列数据。大规模数据训练它们通过在海量文本数据上进行训练，学习语言的模式和结构。

应用场景分析利用大语言模型技术，用户可以通过自然语言提问，系统理解并执行数据库查询。自然语言查询模型能够解释复杂的数据分析结果，帮助用户理解数据，并生成直观的图表展示。数据解释与可视化在数据库编程时，大语言模型可以提供代码建议和错误修正，提高开发效率。智能代码辅助

技术优势与挑战大语言模型技术能够理解和生成接近人类水平的自然语言，极大提高了人机交互的效率。自然语言处理能力01利用大语言模型技术，数据库课程可以处理和分析大量非结构化数据，为学生提供更丰富的学习资源。数据处理与分析02训练大型语言模型需要大量计算资源，这对教学资源和环境提出了较高的要求。模型训练的计算成本03大语言模型可能继承训练数据中的偏见，教师需引导学生识别并处理这些潜在的伦理挑战。模型偏见与伦理问题04

课程内容的调整03

现有课程内容分析目前课程侧重于关系型数据库理论，如SQL语言、数据模型和事务处理等。传统数据库理论教学01课程包含数据库设计、查询优化等实践环节，以及通过真实案例进行分析讲解。实践操作与案例分析02课程中开始涉及大数据、云计算等新兴技术对数据库领域的影响和应用。新兴技术的引入03

融入技术的教学模块01利用大语言模型技术，开发互动式学习平台，让学生通过对话形式进行数据库知识的学习和实践。互动式学习平台02集成智能编程辅助工具，帮助学生在编写数据库查询时获得实时反馈和优化建议。智能编程辅助03结合真实世界案例，使用大语言模型进行数据分析和模拟，提高学生的实际问题解决能力。案例分析与模拟

教学案例与实践案例分析：自然语言查询系统通过构建一个自然语言查询系统，学生可以实践如何将大语言模型应用于数据库查询优化。实践项目：智能问答机器人学生团队开发一个基于大语言模型的数据库智能问答机器人，以提高数据库知识的互动学习体验。实验操作：模型集成与测试学生学习如何将大语言模型集成到数据库管理系统中，并进行功能测试，以确保模型的准确性和效率。

教学方法的创新04

互动式教学策略组织编程竞赛，让学生在限定时间内完成特定的数据库编程任务，激发学习兴趣和竞争意识。编程挑战赛学生扮演数据库管理员和用户，模拟真实场景下的沟通与问题解决，提高沟通技巧。角色扮演模拟通过分析真实世界中的数据库案例，学生分组讨论并提出解决方案，增强实践能力。案例分析讨论

项目驱动学习通过分析真实世界中的数据库案例，学生能够理解大语言模型在数据库管理中的应用。案例分析法创建模拟环境，让学生在类似真实数据库管理的工作场景中应用大语言模型技术。模拟实际工作环境学生分组完成与大语言模型相关的数据库项目，促进团队协作和知识共享。小组合作项目

案例分析与讨论通过分析大语言模型在数据库课程中的实际应用案例，让学生理解技术的现实意义。实际案例研究组织学生围绕大语言模型技术的优缺点进行小组讨论，培养批判性思维和沟通能力。小组讨论活动学生扮演数据库开发者和语言模型专家，模拟技术集成过程中的决策和问题解决。角色扮演模拟

教学效果评估05

学生学习成效通过定期的测验和考试，评估学生对大语言模型技术理论知识