3.2《应用语言大模型》（第二课时）教案设计川教版（2024）初中信息科技七年级下册.docxVIP

课题：应用语言大模型（第二课时）

教学目标：

1、信息意识

（1）理解本地语言大模型在隐私保护与定制化需求中的优势，能根据场景选择合适模型。

2、计算思维

（1）掌握本地语言大模型的搭建逻辑（服务工具+开源模型+界面工具），理解参数量与硬件需求的关系。

3、数字化学习与创新

（1）能通过实践完成本地模型的简易搭建，并设计个性化应用场景（如个人学习助手）。

4、信息社会责任

（1）讨论数据隐私保护的重要性，树立技术应用的伦理意识。

教学重点：

（1）本地语言大模型的搭建流程（服务工具、开源模型、界面工具的作用）。

（2）在线模型与本地模型的适用场景对比。

教学难点：

（1）参数量的概念及其对硬件配置的影响。

（2）开源模型的选择与配置逻辑。

教学过程：

一、有效导入

1、视频导入

（1）播放一段关于人工智能在日常生活中应用的视频，如智能语音助手、智能客服等，引起学生的兴趣。

（2）展示一些使用语言大模型生成的有趣文本，如诗歌、故事、对话等，让学生感受语言大模型的神奇之处。

（3）提出问题：“同学们，你们知道这些有趣的文本是如何生成的吗？这背后隐藏着什么样的技术呢？”引导学生思考，从而引出本节课的主题——应用语言大模型。

2、出示学习目标

（1）分析互联网安全风险，提高个人网络安全意识。

（2）能通过用户标识、密码和身份验证保护好个人信息。

二、自主学习

阅读材料：分发关于语言大模型的阅读材料，要求学生自主阅读。

1、本地语言大模型的定义是什么？

2、在地语言大模型与在线语言模型有什么区别？

3、语言大模型有哪些应用场景？

4、如何建立本地语言大模型？建立本地语言大模型的步骤？

三、高效点拨

（一）活动一：语言大模型的基本概念和特点

1、运用通俗易懂的语言，向学生讲解语言大模型的基本概念，如语言大模型是一种基于深度学习技术的人工智能模型，它通过大量的文本数据进行训练，能够理解和生成自然语言。

2、结合具体的案例，介绍语言大模型的特点，如强大的语言理解能力、丰富的知识储备、高效的文本生成能力等。

3、组织学生进行小组讨论，让学生分享自己对语言大模型的理解和认识，并举例说明语言大模型在生活中的应用。

（二）活动二：语言大模型的应用场景

1、展示语言大模型在不同领域的应用案例，如教育领域的智能辅导、医疗领域的智能诊断、金融领域的风险评估等。

2、引导学生分析每个案例中语言大模型所发挥的作用和优势，让学生了解语言大模型的广泛应用价值。

3、让学生分组讨论，列举出更多语言大模型在其他领域的应用场景，并选派代表进行发言。

（三）活动三：建立本地语言大模型的三大组件和搭建流程

1、解析搭建本地模型的三大组件

（1）类比解释：

服务工具：比喻为“厨房的灶台”，提供运行环境（如Ollama框架）。

开源模型：比喻为“菜谱”，决定模型功能（如翻译、写作）。

界面工具：比喻为“餐具”，让用户方便操作（如LobeChat界面）。

（2）参数量的具象化：用“大脑神经元”类比参数：

0.5B参数≈5亿神经元（如小动物大脑）。7B参数≈70亿神经元（接近猴子大脑）。72B参数≈720亿神经元（接近人类大脑的1%）。

讨论：“为什么参数越大需要更高性能的电脑？”（类比“更复杂的菜需要更大的锅和火力”）。

2、模拟搭建流程：使用图形化工具（如ChatALL）演示三步流程：

（1）下载服务工具：安装轻量化框架（如Ollama）。

（2）选择开源模型：加载小型模型（如TinyLlama-1.1B）。

（3）安装界面工具：配置简易交互界面（如LobeChat）。

（四）教师演示搭建本地模型

四、当堂训练

1、每组完成以下任务：在模拟环境中“下载”服务工具。从列表中选择一个开源模型（标注参数与硬件需求）。设计一个问答场景（如“本地植物知识库”）。

2、参数选择挑战：

提供三种“虚拟模型卡”（0.5B/7B/72B），标注所需硬件（如显卡、内存）。

学生分组选择模型，匹配“电脑配置卡”（普通电脑/高性能电脑/服务器），解释选择理由。

提问：“如果学校机房电脑只有8G内存，能运行72B模型吗？为什么？”

五、课堂小结

1、总结回顾：回顾语言大模型的使用技巧及与本地语言大模型的交互方式，强调其在实际问题解决中的应用价值。

2、强调重点：强调语言大模型在辅助学习、提高效率方面的重要性。

六、作业设计

书面作业：撰写一篇使用语言大模型辅助解决实际问题的报告，详细描述使用过程、遇到的问题及解决方法。

实践作业：尝试使用语言大模型完成一项个人感兴趣的任务（如编写故事、设计海报等），并准备在下节课上进行展示。

七、板书设计

第二节应用语言大模型

一、搭建本地语言大模型

1.本地语言大模型定义2.本地语言大模型的特点

二、语言大模型的应用场景

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