教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。基于大語言模型LANGCHAIN的本地化知識庫在大學英語教學中的創新應用研究課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值研究現狀目前基于大語言模型LangChain的本地化知識庫在大學英語教學中的應用還處于探索階段。LangChain框架有著重要作用，它提供了多種工具和接口，可連接大語言模型與外部資源，以此簡化開發難度。在知識庫問答系統實踐方面，有著一套較為清晰的流程，先是收集領域知識數據、對知識庫中的非結構數據進行文本提取和文本分割，得到文本塊，接著利用嵌入向量表示模型給出文本塊的嵌入表示，并利用向量數據庫進行保存，再根據用戶輸入信息的嵌入表示，通過向量數據庫檢索得到最相關的文本片段，最后將提示詞模板與用戶提交問題及歷史消息合并輸入大語言模型，從而實現融合本地知識庫內容與大語言模型的知識問答能力。選題意義隨著大語言模型的蓬勃發展，大學英語教學迎來了新的機遇與挑戰。本地化知識庫結合LangChain框架，能夠為學生提供更具個性化、更為精準的英語學習資源以及輔導，有助于提高學生的學習效果，并且能更好地培養學生的自主學習能力。同時，對于教師而言，這也能成為一種實用的教學輔助工具，進一步豐富教學方法和教學手段，為提升教學質量提供有力支持。研究價值本研究有著重要的價值體現，其有助于大力推動大學英語教學的創新與發展，促使教學質量和教學效率實現提升。通過充分利用大語言模型和本地化知識庫，達成智能化教學的目標，能夠更好地滿足學生多樣化的學習需求，全方位培養學生的英語綜合應用能力以及創新思維，為學生在英語學習道路上的長遠發展奠定良好基礎。二、研究目標、研究內容、重要觀點研究目標構建本地化知識庫：基于大語言模型LangChain，收集、整合大學英語教學相關的各類知識數據，搭建起一個內容豐富、結構合理的本地化知識庫。這個知識庫將涵蓋詞匯、語法、聽說讀寫技巧、英美文化等多方面的內容，為后續教學應用提供堅實的數據基礎。探索有效應用模式：深入研究如何將構建好的本地化知識庫與大學英語教學進行有機融合，嘗試不同的課程設計思路、多樣化的教學方法以及科學合理的教學評估體系等，探尋出一套行之有效的應用模式，使其能夠切實融入到日常教學的各個環節之中。提升教學與學習效果：通過上述目標的實現，期望能夠為學生提供更具針對性、個性化的英語學習資源和輔導，激發學生的學習興趣和自主學習能力，提高學生的英語學習效果。同時，助力教師豐富教學手段，提升教學質量，讓教師在教學過程中更加得心應手，實現教學相長。研究內容知識庫構建：知識數據收集：廣泛搜集大學英語教學相關的各種資料，如教材、學術論文、教學案例、在線課程資料、英語原聲影視及音頻資料等，從中提取有價值的知識數據，包括但不限于語法規則講解、詞匯用法示例、不同體裁文章的閱讀分析、口語對話場景及表達等內容，為知識庫的構建儲備豐富素材。數據整理與分類：對收集到的海量知識數據按照不同的教學板塊和知識點類型進行細致的整理與分類，例如劃分為詞匯知識、語法知識、聽力訓練、口語表達、閱讀理解、寫作技巧等類別，便于后續的存儲管理以及在教學應用中能快速準確地檢索調用。知識問答系統開發與優化：利用LangChain框架：借助LangChain框架所提供的多種工具和接口，將本地化知識庫與大語言模型進行連接，開發出功能完善的知識問答系統。通過這個系統，學生和教師可以方便地針對英語學習中的各種疑問進行提問，并獲取精準的答案和詳細的解釋。系統性能優化：不斷對知識問答系統的性能進行測試和優化，例如提升其對自然語言理解的準確性、提高回答問題的速度和質量、增強系統在處理復雜問題和多輪對話時的穩定性等，確保系統能夠高效穩定地服務于大學英語教學工作。知識庫與教學的融合研究：課程設計融合：探索如何依據本地化知識庫的內容特點和結構，重新規劃大學英語課程的教學大綱、教學單元以及每節課的教學內容安排，使課程內容更加系統連貫，更貼合學生的學習需求和認知規律，實現從傳統的“以教材為中心”向“以知識庫為依托”的轉變。教學方法創新：研究如何將知識庫融入到不同的教學方法之中，比如在任務驅動教學法中，基于知識庫設計更具挑戰性和趣味性的學習任務；在情景教學法里，利用知識庫中的真實語料創設更生動豐富的語言情景；在合作學習法中，借助知識庫為學生小組提供更多的討論話題和資料支持等，激發學生的學習積極性和主動性。評估體系調整：思考如何根據知識庫應用下的教學目標和學生學習表現，構建與之相適應的教學評估體系，除了傳統的考試成績外，更多地關注學生在利用知識庫自主學習、解決實際問題、知識遷移運用等方面的能力，采用多元化的評價指標全面衡量學生的英語學習水平和教師的教學效果。重要觀點創新性突破：大語言模型與本地化知識庫的結合，為大學英語教學帶來了創新性的突破。傳統教學往往受限于教材內容和教師個人知識儲備，而借助這一結合，能夠打破這種局限，將海量、多元且實時更新的知識資源引入教學過程，開拓學生的視野，豐富教學內容和形式。個性化學習實現：每個學生的英語基礎、學習風格和學習目標都不盡相同，通過本地化知識庫以及大語言模型的數據分析和智能推薦功能，可以為學生量身定制個性化的學習路徑和學習內容，滿足不同學生的差異化需求，真正做到因材施教，讓每個學生都能在英語學習中找到適合自己的節奏和方法。智能化教學助力：對于教師而言，這種結合能使其從繁瑣的重復性教學工作中解脫出來，借助知識庫和大語言模型的智能輔助，更高效地進行教學設計、作業批改、學情分析等工作，將更多的精力投入到關注學生個體發展、引導課堂互動和創新教學方法等方面，實現從傳統的“經驗型教學”向“智能化教學”的轉變，全面提升教學質量。整體效果提升：綜上所述，大語言模型與本地化知識庫的融合應用，有望從根本上改變大學英語教學的生態，整體提高學生的英語學習效果，培養學生的自主學習能力、創新思維以及跨文化交際能力等綜合素養，同時也為教師的專業成長和教學水平提升提供有力的支撐，推動大學英語教學朝著更加高效、優質、個性化的方向發展。三、研究思路、研究方法、創新之處研究思路本研究將按照以下步驟展開：文獻研究：首先，深入開展文獻研究工作，廣泛查閱國內外關于大語言模型以及LangChain框架的相關學術論文、行業報告等資料，全面了解其理論基礎、技術特點以及在各個領域中的應用情況，為后續研究奠定堅實的理論根基。例如，梳理LangChain框架所提供的各類工具和接口，像模型接口、文本嵌入模型等在連接大語言模型與外部資源方面的應用方式與優勢，掌握其如何簡化開發難度，實現更強大功能應用的原理機制等內容。需求分析：通過對大學英語教學實際情況的調研，與教師、學生進行深入交流訪談，發放調查問卷等方式，精準確定大學英語教學對于本地化知識庫的具體需求。比如，了解學生在詞匯學習、語法理解、聽說讀寫各項技能提升方面期望從本地化知識庫中獲取何種幫助，教師在課程設計、教學方法創新以及教學效果評估等環節對知識庫的功能需求等情況。知識庫構建與知識問答系統開發：依據需求分析結果，收集、篩選、整合大學英語教學相關的各類知識數據，借助LangChain框架所提供的工具和接口，將本地化知識庫與大語言模型進行有效連接，構建出功能完備的知識問答系統。例如，把教材中的重點語法知識、豐富的詞匯用法示例、各類英語原聲影視及音頻資料等轉化為知識庫中的內容，并通過框架開發出能準確解答學生關于英語學習疑問的問答系統。教學實踐與效果評估：將構建好的本地化知識庫及知識問答系統應用于大學英語實際教學之中，采用多種教學方法與手段融入這一創新應用。在教學實踐過程中，持續觀察學生的學習表現、學習興趣、學習效果等方面的變化，收集教師對于教學過程中使用該知識庫的反饋意見。同時，運用科學合理的評估指標體系，從多個維度對教學效果進行量化評估，例如學生的英語成績提升情況、自主學習能力發展狀況、在實際場景中運用英語交流的能力變化等。優化改進：根據教學實踐與效果評估所反饋的結果，分析存在的問題與不足之處，對本地化知識庫的內容、結構以及知識問答系統的功能、性能等方面進行針對性的優化改進，然后再次投入教學實踐中循環驗證，不斷提升其在大學英語教學中的應用價值與效果。研究方法文獻研究法：系統收集、整理與大語言模型、LangChain框架以及其在教育領域應用相關的國內外文獻資料，通過對這些文獻的深入閱讀、分析與歸納總結，了解該領域的前沿研究動態、已有的研究成果以及尚存在的問題，為本研究提供充分的理論依據與研究思路借鑒，避免重復性工作，確保研究的科學性與創新性。例如，參考眾多關于LangChain框架核心模塊、其在知識庫問答系統實踐中的應用流程等方面的文獻，梳理出適合本研究的技術應用路線。需求分析法：運用訪談、問卷調查、實地觀察等方式，對大學英語教學中的主體（教師和學生）進行需求調研。針對教師，了解其在教學過程中面臨的困難、期望借助本地化知識庫實現的教學目標以及對教學輔助工具的功能訴求等；對于學生，則重點關注他們在英語學習各環節的痛點、希望從本地化知識庫中獲取的學習資源類型以及理想的學習輔助方式等，從而精準把握大學英語教學對本地化知識庫的實際需求，為后續的系統構建與功能設計提供導向。實驗研究法：選取一定數量的大學英語教學班級作為實驗組和對照組，在實驗組中應用基于大語言模型LangChain的本地化知識庫開展教學活動，對照組則采用傳統教學方式。在實驗過程中，嚴格控制其他無關變量，通過對實驗組和對照組學生在英語學習成績、學習興趣、自主學習能力等方面的數據收集與對比分析，驗證該本地化知識庫在提升大學英語教學效果方面的有效性，客觀評估其應用價值。問卷調查法：設計科學合理、具有針對性的調查問卷，面向參與教學實踐的教師和學生發放。問卷內容涵蓋對本地化知識庫內容豐富度、知識問答系統準確性與便捷性、對教學方法改進的幫助、對學習效果提升的作用等多個維度的評價與反饋。通過對回收問卷的數據統計與分析，直觀了解教師和學生對本研究應用的滿意度及改進建議，為進一步優化完善提供參考依據。創新之處技術應用創新：創新性地將大語言模型LangChain框架應用于大學英語教學的本地化知識庫建設之中。以往的大學英語教學知識庫往往功能相對單一，缺乏與先進語言模型技術的深度融合。而本研究借助LangChain框架，能夠將大語言模型強大的自然語言處理能力與本地化知識庫豐富的專業知識資源有機結合起來，實現知識問答系統的智能化和個性化，拓展了知識庫的應用潛力與功能邊界，為大學英語教學提供全新的技術支撐與應用模式。教學模式創新：基于上述技術創新，探索出一套與之相適配的大學英語教學新模式。改變傳統以教材為中心、教師單向傳授知識的教學模式，利用本地化知識庫和大語言模型，實現教學內容的動態更新、教學方法的多樣化設計以及教學過程的個性化定制。例如，教師可以依據知識庫中的實時數據和案例，創設更加生動、貼合實際的語言學習情景，布置更具挑戰性和趣味性的學習任務，引導學生開展自主探究、合作學習等多種學習方式，充分激發學生的學習積極性和主動性，全面提升教學質量與學生的學習效果。學習體驗創新：為學生打造了個性化、智能化的英語學習體驗。每個學生能夠根據自身的英語基礎、學習風格和學習目標，借助本地化知識庫以及大語言模型的數據分析和智能推薦功能，獲取量身定制的學習路徑和學習內容，滿足其差異化需求。在學習過程中，學生可以隨時隨地通過知識問答系統與知識庫進行互動交流，快速獲取精準的答案和詳細的解釋，有效解決學習中遇到的問題，提升自主學習能力，培養創新思維，使英語學習變得更加高效、便捷且富有樂趣。四、研究基礎、條件保障、研究步驟研究基礎已有相關研究成果基礎：當前，大語言模型以及LangChain框架在諸多領域都展現出了巨大潛力，在教育領域也有不少探索實踐。已有的關于大語言模型和LangChain框架的研究成果，為本研究提供了堅實的理論參考和技術借鑒。例如，眾多關于LangChain框架核心模塊、其在知識庫問答系統實踐中的應用流程等方面的文獻，能幫助我們梳理出適合本研究的技術應用路線，了解如何通過該框架連接大語言模型與外部資源，實現更強大功能應用等原理機制內容，進而更好地開展基于大語言模型LangChain的本地化知識庫在大學英語教學中的應用研究。研究團隊專業知識與經驗基礎：本研究的團隊成員具備大學英語教學和信息技術方面的專業知識和經驗。一方面，團隊中從事大學英語教學的教師，深知傳統教學模式下學生的學習痛點、教學的重難點以及對創新教學輔助工具的迫切需求，能夠準確把握如何將本地化知識庫更好地融入教學各個環節，使其貼合教學實際情況，發揮最大功效。另一方面，熟悉信息技術的成員，對大語言模型、LangChain框架等相關技術有深入了解，能夠熟練進行知識庫構建、知識問答系統開發以及后續的性能優化等工作，保障整個研究在技術層面順利推進。條件保障硬件設備保障：從硬件角度來看，本研究所需的硬件設備條件是能夠滿足的。若為了體驗使用相關項目，可選擇使用線上模型，對硬件要求并不高。而若要順利在GPU運行本地模型的int4量化版本，不同規模的模型有相應的硬件配置參考。比如ChatGLM2-6B與LLaMA-7B最低顯存要求為7GB，推薦顯卡為RTX3060、RTX2060；對于Qwen-14B-Chat最低顯存要求達到13GB，推薦顯卡是RTX3090等。并且在實際運行中，除了考慮模型運行顯存，還知曉Embedding模型會占用1-2G的顯存，歷史記錄最多會占用數G顯存，從而可以提前準備好多余的顯存以及確保內存要求至少比模型運行的顯存大，以保障系統穩定運行。軟件資源保障：在軟件方面，有著充足的資源支持。本研究依托的LangChain框架是開源的，可免費獲取并使用，同時其具備多種工具和接口，便于與大語言模型及外部資源進行交互。在開發環境準備上，軟件要求使用Ubuntu系統（雖然其他系統可能出現兼容性問題，但也可通過相應調試解決），對于Python版本、CUDA版本等也有明確的推薦要求，如Python版本推薦為3.10.12，CUDA版本推薦為12.3等，按照這些要求搭建環境，能有效避免諸多環境問題。此外，默認依賴包括基本運行環境（FAISS向量庫），若需使用milvus、pg_vector等其他向量庫，也可通過簡單配置進行切換使用。學校及部門支持保障：學校及相關部門對本研究高度重視并給予大力支持。學校提供了相應的場地、設備等資源，方便研究團隊開展各項工作，比如可以利用學校的機房服務器進行數據存儲、系統部署等操作。同時，在研究過程中涉及到與不同部門、不同學科教師及學生的溝通協作時，各部門積極配合協調，保障調研、教學實踐等環節能夠順利進行，為整個研究工作的有序開展創造了良好的條件。研究步驟準備階段：文獻研究：全面收集、整理國內外關于大語言模型以及LangChain框架的相關學術論文、行業報告等資料，深入分析其理論基礎、技術特點以及在各個領域尤其是教育領域中的應用情況。例如，仔細梳理LangChain框架所提供的各類工具和接口在連接大語言模型與外部資源方面的應用方式與優勢，掌握其簡化開發難度、實現強大功能應用的原理機制等內容，為后續研究奠定堅實的理論根基。需求分析：通過對大學英語教學實際情況展開調研，運用訪談、問卷調查、實地觀察等多種方式，與教師、學生進行深入交流訪談，精準確定大學英語教學對于本地化知識庫的具體需求。詳細了解學生在詞匯學習、語法理解、聽說讀寫各項技能提升方面期望從本地化知識庫中獲取何種幫助，以及教師在課程設計、教學方法創新以及教學效果評估等環節對知識庫的功能需求等情況，以便使后續構建的本地化知識庫更具針對性和實用性。實施階段：構建本地化知識庫：依據需求分析的結果，廣泛搜集大學英語教學相關的各種資料，像教材、學術論文、教學案例、在線課程資料、英語原聲影視及音頻資料等，從中提取有價值的知識數據，按照詞匯知識、語法知識、聽力訓練、口語表達、閱讀理解、寫作技巧等類別進行細致的整理與分類，借助LangChain框架所提供的工具和接口，將本地化知識庫與大語言模型進行有效連接，搭建起一個內容豐富、結構合理的本地化知識庫，為后續的教學應用筑牢數據基礎。開發知識問答系統：利用LangChain框架，開發出功能完善的知識問答系統，使得學生和教師可以方便地針對英語學習中的各種疑問進行提問，并獲取精準的答案和詳細的解釋。同時，不斷對知識問答系統的性能進行測試和優化，提升其對自然語言理解的準確性、提高回答問題的速度和質量、增強系統在處理復雜問題和多輪對話時的穩定性等，確保系統能夠高效穩定地服務于大學英語教學工作。進行教學實踐：將構建好的本地化知識庫及知識問答系統應用于大學英語實際教學之中，采用多種教學方法與手段融入這一創新應用。例如，在任務驅動教學法中基于知識庫設計更具挑戰性和趣味性的學習任務；在情景教學法里利用知識庫中的真實語料創設更生動豐富的語言情景；在合作學習法中借助知識庫為學生小組提供更多的討論話題和資料支持等，激發學生的學習積極性和主動性。效果評估：在教學實踐過程中，持續觀察學生的學習表現、學習興趣、學習效果等方面的變化，收集教師對于教學過程中使用該知識庫的反饋意見。同時，運用科學合理的評估指標體系，從多個維度對教學效果進行量化評估，比如學生的英語成績提升情況、自主學習能力發展狀況、在實際場景中運用英語交流的能力變化等，全面客觀地衡量該本地化知識庫在大學英語教學中的應用價值。總結階段：總結研究成果：對整個研究過程進行全面回顧與梳理，系統總結基于大語言模型LangChain的本地化知識庫在大學英語教學應用中的成效、存在的問題以及獲得的經驗教訓等內容。例如，整理本地化知識庫構建過程中的數據收集與分類方法、知識問答系統的開發與優