從“負(fù)能”到“賦能”：基于LLMs的思維鏈提示設(shè)計(jì)與教研AI智能體構(gòu)建

——以課堂教學(xué)智能分析為例

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摘要：課堂教學(xué)智能分析是人工智能技術(shù)賦能循證教研的新趨勢(shì)，通常以報(bào)告的形式呈現(xiàn)給一線教師，但其往往包含巨大認(rèn)知負(fù)荷且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)復(fù)雜，使得一線教師難以把握問(wèn)題關(guān)鍵點(diǎn)并用于教學(xué)改進(jìn)，以數(shù)據(jù)“賦能”為出發(fā)點(diǎn)，卻反而給教師帶去了數(shù)據(jù)“負(fù)能”。該文基于思維鏈提示邏輯，提出了教研AI智能體賦能課堂教學(xué)分析報(bào)告解讀的構(gòu)建框架，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)解析到反饋生成的循環(huán)，并以此為導(dǎo)向模塊化構(gòu)建了基于開(kāi)源大語(yǔ)言模型（LLMs）的智能體框架，個(gè)性化開(kāi)發(fā)教研AI智能體。（剩余14034字）