前言
最近，不少老师会尝试用“豆包”“文心一言”“Kimi”等AI大模型工具在工作中提升效率，但常常听到有人提出疑惑：“怎么感觉别人用着效果特别好，自己用却有点鸡肋？”
其实，这往往是因为我们对“大模型”本身的原理、提示词（Prompt）的设计方法、以及如何根据教学场景来使用这些工具还不够了解。就像开车时，你知道踩油门和打方向盘，但如果不熟悉汽车的各种功能按钮，也很难发挥它的全部优势。
本篇文章就要带大家从零基础开始了解“大模型”的核心概念，并结合国内常见的大模型产品与提示词工程框架，帮助中小学教师轻松“驯服”AI，让AI成为我们教学和教研的得力助手。
一、什么是AI大模型？为什么叫AI“大”模型？
1.1基本概念
AI大模型：是一种拥有海量参数（可能从数亿到数千亿以上）的人工智能模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域功能强大，也常被称作“大语言模型”（Large Language Model，简称LLM或大模型）”。
大模型通过在海量文本或多模态数据上进行“预训练”，可以学到丰富的语言知识、推理能力和多种任务技能。
1.2 “大”在哪里？
参数规模庞大：和过去几千、几百万参数的模型相比，如“豆包”“文心一言”“GPT-4”等这类大模型往往有数百亿、上千亿的参数，能捕捉更细腻的语义知识。
数据量巨大：不仅使用社交媒体、新闻、百科等多文本来源，还可能在图像、音频、视频等多模态数据进行学习。比如“豆包”也有针对教育领域海量题库、教材等数据进行训练，专业性更强。
泛化能力强：像“Kimi”这类大模型工具可进行知识问答、创意写作、代码生成等；在教学场景中，既能解答语文题，也能给出数学解题建议，可谓“一专多能”。
二、现在的AI大模型与过去几年的AI算法或模型有什么区别？
2.1过去的AI算法或模型举例
图像识别：早期的卷积神经网络（CNN）主要应用在猫狗识别、图片分类、目标检测等；
语音转文字：基于RNN或LSTM的语音识别模型可将语音信号转换为文字；
传统机器学习：如决策树、支持向量机（SVM）等在数据分类、预测方面广泛应用，也曾取得不错的成绩；
强化学习：在AlphaGo等游戏场景大放异彩，但更偏向特定的博弈或决策任务。
2.2与现今AI大模型的区别
训练方式：过去的模型通常为特定任务或领域设计，如只做图像分类或语音识别，大模型则采用“预训练+微调”的通用思路，在海量数据中学习到“万金油”式的语言和知识能力，然后再针对具体需求优化。
通用能力：旧时模型只能处理单一或有限任务，大模型能广泛应用于翻译、写作、编码、内容审校等多种场景，如“文心一言”可进行古文翻译、现代文写作，甚至编程辅助。
协同应用：大模型可与搜索引擎、办公软件、教学平台等衔接，形成更完整的智能化流程。比如类似AI+PPT、AI+教育类的大模型在教案生成、智能批改、知识图谱、错题分析上都有非常灵活的应用。
三、“大模型基座”、“通用大模型”、“垂类大模型”、“大模型应用”这几个概念的区别是什么？
3.1大模型基座（Foundation Model /基础模型）
在海量数据上预训练所得的具有广泛语言理解和生成能力的“地基”。
比如，百度的“文心一言”背后有一个大模型基座；阿里的“通义千问”、智谱清言等也有类似的基础模型。基于基座，可进一步微调或结合提示词工程、知识库，应用到各行各业。
3.2通用大模型（General LLM）
与“基座模型”定位相似，指能在各种场景直接使用的大模型。
如“文心一言”“GPT-4”可以回答科普、创作、代码、翻译等通用任务，也具备多学科知识和基本对话能力。
3.3垂类大模型（Domain-Specific LLM）
也称“行业大模型”，在基座模型上针对特定领域的知识进行专门训练或微调。
如“豆包爱学”、“九章大模型”主要针对K12教育场景，从课本知识、题库数据中学习，擅长解答中小学学科题目；医疗、法律、金融等领域，也会有各自的“垂类大模型”。
3.4大模型应用（Application）
在通用或垂类大模型基础上，面向终端用户开发的具体软件或服务。
比如，智能搜索、智能客服、智能批改系统、课后辅导助手等，把大模型的能力经过提示词+知识库或微调后的调优，“打包”成一个易用的应用。很多学校老师都在使用“豆包”或“Kimi”搭建教学助理或个性化学伴就属于“大模型应用”。
四、什么是提示词和提示词工程？
4.1提示词（Prompt）
提示词是我们与大模型进行交互时输入的文本（或语音），告诉模型“我需要你做什么”。
比如，在“文心一言”里输入：“请帮我用初中生能理解的语言，解释一下牛顿第一定律”，这段文字其实就是一个提示词。
4.2提示词工程（Prompt Engineering）
为了让大模型给出更符合期望的答案或结果，需要精心设计和优化提示词的内容、结构和风格，这个过程就叫提示词工程。
常见的提示词工程框架有很多，比如BROKE：
B（Background）：向模型描述场景或背景信息
R（Role）：告诉模型所扮演的角色，例如“你现在是一位小学语文老师”
O（Output format）：指定输出形式，如“请分条列出重点”或“写成一篇小短文”
K（Knowledge）：明确给出模型应参考或使用的知识来源，“请参考人教版六年级语文课本，第5课中的内容”
E（Example）：给模型示例或样本回答，告诉它类似的回答风格或质量标准
其他提示词工程思路还包括：CO-STAR（适用初学者）、Chain-of-thought（COT，思维链模型，引导模型显示推理过程）等。具体选择哪种思路，要看任务类型和期望输出。
教师在向“豆包”或“Kimi”提问前，可以先搭建类似BROKE的提问框架，明确背景、角色、输出要求、知识点和示例，获得更精准、更实用的回答。
4.3普通大模型对话vs.使用提示词工程的对话
下面以“如何讲解牛顿第一定律”这个问题为例，对比“普通对话”和“提示词工程对话”产生的不同输出：
- 直接提问：“牛顿第一定律是什么？”
模型输出（下图为kimi中的示例）：
- 使用提示词工程（BROKE框架）对话：
B：你正在与初中八年级学生讨论牛顿第一定律，他们刚刚接触力学概念。
R： 你是一位耐心、善于举例说明的物理老师。
O： 请用三段话分点解释，并结合生活实例。
K： 请参考人教版初中物理教材第X章内容并遵循科学准确性。
E： 类似的教学示例：你可以讲“乘坐公交车突然启动时，乘客会身体后仰”之类的生活现象。
模型输出（下图为kimi中的示例）：
通过对比可见，后者的回答更贴合“初中物理教学”场景，段落结构明确、举例到位、语言风格更加亲和，极大提升了课堂实用性。
五、AI agent与AI智能体的区别是什么？AI智能体有什么用？
5.1概念区别
AI agent：通常指可自主感知、推理决策和行动的系统，也常被译为“AI智能体”。
AI智能体：中文表达，更强调多步推理和外部工具调用能力。
为什么有时区分？
有些技术社区将“AI agent”特指可以多轮思考、自动使用插件或API的“高阶智能体”，而“AI智能体”可能泛指所有拥有一定自主学习和决策能力的模型。
图源：豆包智能体平台
5.2 AI 智能体的用途
自主决策：让智能体根据数据自动生成报告或推荐方案，如在校园中整合学生成绩、作业表现，输出个性化学习计划。
自适应学习：通过多轮交互，动态调整下一步学习任务或生成不同难度的练习。
辅助教师：比如智能生成教案、课件，实时分析班级作业情况等，从而大幅减少教师重复劳动。
六、什么是多模态大模型？多模态大模型在教育领域一般有哪些应用？
6.1 多模态大模型（Multimodal Large Model）
不仅能处理文本，还可理解图像、音频、视频等多种模态数据，并进行整合分析。
如结合图像识别、语音识别能力等，能“看图说话”、“听音辨意”，让人机交互更加立体。
6.2 教育领域的应用
- 智能批改与评测：学生拍照上传手写作业，“豆包”等多模态大模型可识别文字并完成批改，给出详细纠错建议。
- 交互式教学：利用摄像头、麦克风等识别学生表情、语音，辅助老师判断教学效果；或用视频讲解、实验演示帮助学生理解抽象概念。
- 艺术教育辅助：对学生的美术、音乐作品进行评价与建议，包括风格识别、作曲辅助等。
- 实验探究：拍摄实验过程，让大模型结合图像分析实验状态，提供诊断或改进建议。
七、如何在中小学教育、心理健康教育中应用以上知识？
7.1 学科教育
- 备课与资料搜集：在“文心一言”或“豆包”中输入BROKE式提示词，让它“扮演”学科专家角色，设计一个完整的教学方案或拓展资源。
- 课堂互动：用“Kimi”进行实时问答，为学生解疑，同时让大模型分析常见错题、难点进行二次讲解。
- 引导式作业辅导：学生在“豆包”对话界面输入问题时，系统先给简要提示，再一步步引导思考过程，培养学生独立解决问题的能力。
- 科研辅助：教师和学生在研究性学习项目中，利用大模型获取文献综述、实验设计建议或数据分析思路。
7.2 心理健康教育
- 心理辅导对话模拟：心理老师可在“Kimi”或“文心一言”上模拟不同校园冲突情景，对语言应对、沟通技巧进行预演。
- 情绪识别与关怀：搭配具有多模态能力的硬件（比如摄像头、麦克风），可识别学生的语气或表情，辅助老师作判断和预警。但需重视隐私安全与伦理问题。
- 正面心理建设：利用提示词工程让大模型提供不同年级适合的团队活动、心理游戏策划，培养学生积极乐观的心态。
7.3中小学科研工作辅助
- 明确目标和场景：先告诉大模型研究主题、学段、已有资料，比如“研究七年级学生阅读兴趣培养案例”。
- 提供关键上下文：说明已有文献或数据，并在提示词里注明“请基于以下资料做出分析”。
- 多轮互动、迭代优化：继续与大模型对话，补充信息或修改提示词，确保输出内容的完整和准确度。
- 验证与筛选：大模型给的结果要结合自身经验与学科知识进行审查，避免盲从。
八、总结
如果说过去我们对“AI”还停留在科幻大片或零碎的语音识别、图像识别层面，那么AI大模型的出现就像给老师们配了“一把多功能军刀”：
它能辅助备课、解疑答惑，甚至自动帮忙梳理教案；利用提示词工程，我们可以更好地引导大模型产出高质量、贴合教学场景的内容；“文心一言”“豆包”“Kimi”等本土大模型服务，也让我们在中小学教育、心理健康教育中有了更多特色化的选择。
掌握了以上知识后，如果你想在日常教学和教研中大展身手，就试着从下一次提问开始，给大模型一个更好的提示词吧！
