AI大模型在數據庫編程教學中的實踐與應用探究

摘要：目的：文章深入探索AI技術在數據庫教學領域的廣泛應用價值及其對傳統教學模式的積極促進作用，同時聚焦于AI技術在數字圖書館項目中的實際應用效果。巧妙引入AI技術，能夠全面優化數據庫教學的各個環節，從而顯著提升學生的學習效率和學術成績。方法：文章綜合運用文獻分析法及案例分析法，以數字圖書館為例，分析AI對數據庫教學的開發過程，以及AI大模型在數字圖書館中的實際應用方法，討論AI輔助教學的成效。結果：個性化學習路徑和智能輔導系統的引入，不僅能幫助學生更深入地理解和掌握數據庫知識，還能極大地提高他們的學習效率和成績。同時，反饋機制能為學生和教師提供極大的便利，讓教師即時了解學生的學習狀況，并據此靈活調整教學計劃。然而，也必須正視AI技術融入教學過程可能帶來的挑戰，如弱化學生的自主思考能力，導致他們對AI生成結果過度依賴等。結論：雖然AI技術在數據庫教學中展現出了巨大的潛力和優勢，但必須時刻保持警惕，防范其可能帶來的負面影響。為了充分發揮AI技術與傳統教學各自的優勢，應精心設計并執行一系列策略，確保在教學中恰當地使用AI技術。同時要持續探索和優化AI技術的應用模式，確保其能夠更加精準地服務于教學需求，進而促進學生全面發展。

關鍵詞：AI大模型；數據庫編程教學；數字圖書館

中圖分類號：TP18；G434 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）15-00-03

0 引言

在科技迅速發展的時代，AI已成為現代社會的重要驅動力。AI大模型作為核心技術，正逐步滲透人們生活的方方面面。AI大模型以驚人的數據處理能力、強大的學習能力以及高度智能化的決策能力，給教育領域帶來了很大的變革。尤其是在數據庫教學中，引入AI大模型不僅革新了傳統教學模式，還重新思考了教育理念，將“學生為本位”的教育理念貫穿始終，促進學生創新思維和實踐能力發展。在數據庫教學中，AI大模型憑借精準的學習狀態評估、靈活個性化的教學策略調整，有效提升了教學質量與學習效率，極大地促進了學生個性化學習能力的全面發展。

1 AI大模型的特點

AI大模型通常指的是具有數千萬甚至數億參數的深度學習模型，經海量數據訓練，其展現出強大的計算和推理能力。AI大模型能夠高效地識別數據中的層次化特征，并迅速理解、吸納新知識，從而不斷優化自身的知識體系，增強理解能力［1］。AI大模型的特點主要包括泛化性、通用性、涌現性、高效性、自適應性（見表1）。

2 AI對數據庫教學的開發過程

第一，需求分析。明確教學目標和學生需求，包括技能水平、學習風格和課程內容。第二，數據收集。收集用于訓練AI模型的數據，包括歷史教學數據、學生反饋、教學視頻、教材內容等。第三，模型設計。設計適合數據庫教學的AI模型架構，考慮如何整合現有的教學資源和工具。第四，訓練與測試。使用收集的數據訓練AI模型，并在控制環境中測試，以評估其性能和準確性。第五，反饋循環。建立一個反饋機制，允許教師和學生提供關于AI教學工具的反饋，以便不斷改進模型。第六，迭代優化。根據反饋和測試結果不斷迭代和優化AI模型，以強化其教學效果。第七，集成與部署。將開發好的AI模型集成到教學平臺，并在實際教學環境中部署。

3 AI大模型在數字圖書館的應用

AI大模型與數據庫教學的結合旨在通過個性化學習路徑、智能輔導系統、自動化評估工具和動態內容調整來提升教學效率，優化學習體驗。AI在數據庫教學中的具體作用，作為教學創新的驅動力，不僅優化了教學流程，還實現了學習成效的顯著提升［2］。

3.1 AI在數據庫設計中的作用

在深入學習數據庫設計課程的過程中，學生面臨一項艱巨任務：將教師提供的數字圖書館系統功能圖，精準且全面地轉化為詳細的全局概念結構。這一轉換過程不僅要求學生深刻理解系統功能，還要求其具備極強的抽象思維與設計能力。幸運的是，AI大模型的出現為學生提供了前所未有的支持與幫助，極大地降低了設計的難度與復雜性。

AI大模型作為一種創新的輔助工具，在數據庫設計課程中展現出了獨特的優勢。面對復雜的數字圖書館系統功能圖，AI大模型能夠迅速解析，準確識別出各個功能模塊，并條理清晰地梳理出這些模塊之間的內在聯系與數據流動路徑。這一功能使學生能夠更直觀地理解系統的整體運作流程，為后續的全局概念結構設計奠定了堅實的基礎。

圖1為在AI大模型輔助下，學生所設計的圖書館全局概念結構圖。此圖精準地描繪了用戶、圖書、閱讀記錄等核心實體及其之間的復雜關系，呈現出一個清晰且全面的概念框架。借助AI大模型的強大能力，學生不僅能夠迅速生成這樣高質量的概念結構圖，還能在此基礎上持續優化和完善，使設計更加精確和高效。

圖1 在AI輔助下完成的圖書館全局概念結構圖

綜上所述，AI技術的引入不僅能提升需求分析階段的效率和準確性，還能為學生提供個性化的設計建議與指導，幫助他們形成更加合理、高效的數據庫架構。

3.2 AI在數據庫開發中的修改

完成全局概念結構圖的設計之后，學生面臨著將這一設計圖轉化為實際數據庫編程的挑戰。這一步驟要求學生不僅要有扎實的數據庫理論基礎，還要具備熟練的編程技能。然而，學生在學習和實踐SQL數據庫編寫的過程中，往往面臨諸多挑戰與難題。SQL語言本身的復雜性和多樣性意味著即便是最細微的失誤，如遺漏一個符號或誤解語法規則，都可能直接導致操作失敗。如果編輯器提給出的錯誤描述不夠具體，或學生的能力有限，他們往往會感到困惑和無助，不知道如何下手。

例如，在創建圖書信息表時，學生們經常會犯的一個典型錯誤是將圖書的發售年份字段設定為DATE數據類型。但實際操作時，在導入圖書相關數據時，他們可能使用了整型（INT）數據格式。對部分學生而言，由于缺乏數據庫設計的實踐經驗，或者在進行數據錄入與操作時注意力不夠集中，可能完全忽視或不能及時發現這種類型的問題，從而給后續操作帶來隱患。

幸運的是，AI大模型在SQL編程中的應用為學生提供了顯著的學習助力。在學生著手編寫SQL代碼的過程中，AI大模型能夠實時審查學生編寫的代碼，精確識別包括語法、格式、邏輯在內的多種錯誤。與傳統編程編輯器相比，AI不僅能精確指出錯誤位置，還能深入剖析錯誤原因，并提供具體的修正建議，大大降低學習和調試的難度。除此之外，AI還能提供明確的建議，包括直接代碼修正和查詢邏輯優化設計，幫助學生理解錯誤的根源，避免重蹈覆轍。

3.3 AI在數據庫總結時的建議

在傳統的數據庫教學模式中，教師側重于課堂上的理論知識傳授，而學生則通過完成課后作業及課堂分享來鞏固所學。盡管學生在課堂上展現出高度的積極性，作業完成情況也較為理想，但在實際操作中，學生仍經常遇到各種問題，甚至難以準確表達自己的困惑。并且，教師對學生學習情況的了解主要依賴學生提交的作業以及課程的分享反饋。在傳統的教育學中，教師一直被定義為知識的已知者和知識的傳播者［3］。然而，隨著AI大模型在數據庫教學中的應用，這一局面得到了根本性的改變。

AI大模型憑借強大的信息收集和處理能力，實時、動態地追蹤學生的學習進度，捕捉他們在學習過程中遇到的各種問題和疑惑。這種實時反饋機制使教師能夠為學生設定明確而簡潔的學習目標，并對目標進行細分，幫助每個學生根據自己當下的水平確定每個階段要達成的學習目標。同時，AI大模型還能生成詳細的學習分析報告，這些報告不僅涵蓋學生的學習成效和知識掌握情況，還能深入剖析學生在學習過程中遇到的難點和瓶頸，為教師提供全面、準確的學生學習狀況分析。

在數據庫課程教學實踐中，教師可適當采納AI大模型的建議，從而顯著增強教學效果。AI大模型的引入，不僅能為學生提供更加便捷、高效的學習體驗，還能作為教師強大的輔助工具，使教學變得更加精準、個性化和高效。AI大模型通過實時追蹤學生的學習進度和難點，能為教師提供全面的學習狀況報告，幫助教師及時調整教學計劃，優化教學內容。在這種模式下，學生的學習積極性和參與度能得到顯著提高，他們對數據庫查詢語句的編寫和復雜概念的理解也會更加深入。總之，AI大模型在數據庫教學中的應用，不僅能為學生提供極大的便捷，也能為教師提供強大的輔助工具，還能使教學更加精準、高效和個性化。這一變革不僅能提升教師的教學效率，還能極大地促進學生的學習進步。

4 AI輔助教學的成效與挑戰

4.1 正向結果

在教育創新浪潮中，AI與學生交互式學習模式以顯著優勢，逐步成為推動教育變革的關鍵力量。深度剖析學生的學習習慣與能力，精準推送定制化學習資源，不僅能加快學習進程，還能點燃學生的學習熱情。與此同時，AI能在教育管理中為教師自動化處理教學管理任務，減輕教師的工作負擔，使教師更專注于與學生的深度互動與指導。

在此基礎上，教師通過對項目實施科學規劃與人員合理分配，引導學生在項目實踐中有序開展工作。這樣的安排不僅能提升團隊協作效率，還能確保學生在項目中學有所獲，進一步提高學習質量與深度，為學生的全面發展奠定堅實基礎。

4.2 不足之處

學生與AI互動式學習的積極面很多，但潛在不足同樣值得重視。得益于AI的幫助，學生的學習更加便捷，但若長期過度依賴，卻也可能削弱學生的批判性思維與創新能力。在AI的輔助下，學生能夠輕易獲得答案，從而減少自主思考和探索。這種學習模式雖然短期看起來高效，卻可能導致學生長期缺乏獨立思考和探索未知的動力，進而影響其創新思維和問題解決能力的發展。過分依賴AI技術也可能使學生習慣于遵循既定步驟和模式解決問題，忽視自主探索和嘗試的重要性，從而限制學生的創造力和靈活性。

此外，AI的廣泛應用還可能減少學生之間的人際互動與團隊合作機會，學生更多地與AI互動，而忽視與同齡人的交流，這勢必影響學生團隊協作能力和社交技能的培養。AI在提供個性化學習資源的同時，也帶來了學術誠信的風險，如何確保學生在利用AI輔助學習的同時，維護學術誠信并促進其全面發展，成為當前教育倫理與實踐亟待解決的問題。

5 結語

本文探討AI大模型在數據庫編程教學中的應用，特別是在數字圖書館項目中的實踐。通過深入分析，發現AI技術在提升教學質量、優化學習體驗以及增強學生實踐能力方面具有顯著優勢。未來的研究可以進一步探討AI在不同教學場景中的應用效果，以及如何更好地整合AI技術與教學實踐，以實現教育的個性化和高效化發展。

參考文獻：

［1］ 朱宏濤. AI大模型驅動下的教學短視頻開發與實踐［J］.電視技術，2024，48（5）：82-85.

［2］ 徐慧，鞠小林，王皓晨.大模型下編程教學面臨的挑戰與應對［J］.計算機教育，2023（11）：60-64.

［3］ 楊凌霞.職業院校計算機類專業項目化學習支架設計［J］.鎮江高專學報，2023（36）：104-106.