語言基礎及應用9

課程名稱大語言模型及其應用授課對象任何專業、任何年級授課題目12.智能辦公：數據處理計劃學時2教學目的1.了解大語言模型在數據生成、數據清洗、數據分析和圖表建議中的作用。2.能夠使用提示詞讓模型對簡單數據進行解釋并提出可視化方案。3.完成智能辦公大型PPT綜合任務并進行課堂展示準備。教學思想1.提高學生自主學習與問題表達能力，引導學生從“會使用AI”走向“會設計AI任務”。2.強調理論與實踐結合，通過案例演示、堂內上機和作品迭代體現學生主體地位。3.培養負責任使用人工智能的意識，使學生能辨析模型輸出的可靠性、局限性與倫理風險。教學分析教學內容利用大語言模型整理層級結構、生成思維導圖文本；繪制流程圖的步驟、節點、判斷條件與Mermaid表達。教學重點思維導圖的層級結構；流程圖的步驟邏輯和節點關系。教學難點區分思維導圖的并列/層級關系與流程圖的先后/判斷關系。教學方法1.啟發式教學：通過問題情境導入，引導學生發現提示詞設計的必要性。2.案例教學：結合教材案例、教育應用案例和教師演示進行講解。3.實踐教學：每次課安排堂內上機練習，要求保留提示詞、模型輸出和修改過程。4.討論評價：通過展示、同伴互評和教師點評促進提示詞持續優化。教學策略1.按“基礎認識—提示方法—智能辦公—程序設計—綜合考核”的路徑組織學習。2.每次課圍繞一個具體任務形成“提示詞設計—模型輸出—優化修訂—結果反思”的閉環。3.對作品評價強調過程證據，要求學生提交關鍵提示詞、交互記錄、最終成果和學習反思。教學過程本次課程內容介紹：第一部分：簡略回顧上次課程的內容——思維導圖與流程圖的區別，以及Markdown格式和Mermaid格式在結構化表達中的作用。第二部分：介紹數據處理（P129）的基本內容，重點講解大語言模型在數據生成、數據整理、數據分析和分析報告生成中的作用。第三部分：介紹數據生成（P129）的基本要求，重點講解如何明確主題、字段、數據格式和數據用途。第四部分：結合教材案例4.6“生成全球瀕危動物數據”，演示并講解如何利用大語言模型生成結構化數據。第五部分：介紹數據分析（P136）的基本方法，重點講解如何明確分析目標、上傳或提供數據、說明輸出格式并檢查分析結論。第六部分：結合教材案例4.7“分析全球瀕危動物數據”，演示并講解如何利用大語言模型分析數據、解釋結果并形成分析報告。第七部分：指導學生整理第9—12周智能辦公大型PPT制作成果，完成PPT文本、圖片、思維導圖或流程圖、數據分析結果的綜合整合。課堂教學安排一、知識回顧講授方式：向學生提問和教師總結思維導圖與流程圖的區別。Markdown格式和Mermaid格式的應用。提問：如果我們有一組學習數據或調查數據，大語言模型可以幫助我們做哪些處理？二、知識講解講授方式：PPT與教材案例結合，重點進行數據生成與分析演示數據處理（P129）1）大語言模型可用于數據生成、數據整理和數據分析。2）數據處理提示詞需要說明數據背景、字段含義、分析目標和輸出格式。3）大語言模型可輔助生成分析報告，但關鍵統計結果仍需要核驗。數據生成（P129）教學案例：案例4.6：生成全球瀕危動物數據要求：結合教材案例4.6“生成全球瀕危動物數據”，講解如何讓模型根據主題生成結構化數據，并說明字段、格式和數據用途。一輪提問：二輪提問生成數據數據分析下載生成的數據教學重點：①數據生成提示詞要明確字段。②數據內容應符合主題邏輯。③生成數據可用于后續分析或可視化練習。數據分析（P136）結構化數據分析非結構化文本分析教學案例：案例4.7：分析全球瀕危動物數據要求：結合教材案例4.7“分析全球瀕危動物數據”，講解如何將案例4.6生成的數據上傳到DataAnalyst對話窗口，并讓模型進行統計分析、趨勢解釋和結果總結。上傳文檔至大模型說明要求生成表格生成可視化圖表教學重點：①數據分析提示詞要明確分析目標。②分析結果要與數據依據對應。③大語言模型生成的結論需要人工判斷是否合理。三、課堂總結講授方式：結合PPT教師總結，布置綜合任務本課主要介紹了大語言模型在數據生成和數據分析中的應用。通過案例4.6和案例4.7，學生應掌握如何生成結構化數據、上傳數據、提出分析問題并整理分析結果。上機實驗：參考教材案例4.6和案例4.7：要求：學生圍繞自己的PPT主題生成一組小型數據，并利用大語言模型完成