数字通信世界杂志

摘要：项目式学习资源的人工编制周期长、更新慢，难以匹配Python课程快速迭代的需求。本文提出一种大语言模型与知识图谱协同驱动的资源自动生成方法，构建“知识点提取→项目框架生成→代码与解析填充→质量评估”四阶段流水线。实验在12个Python核心模块上展开，生成资源的知识覆盖率达92.4%，代码可执行率达96.1%，教学适切度专家盲审均分4.31（满分5分），编制效率较人工提升约7.6倍。

关键词： 人工智能;大语言模型;Python教学;项目式学习;资源自动生成;

基金资助： 中国教育技术协会网络课程建设工作委员会课题,课题名称：生成式人工智能驱动下高职Python网络课程项目式协作教学模式构建与实证研究(编号KYKFYB25047)；

专辑： 信息科技;社会科学Ⅱ辑

专题： 教育理论与教育管理;计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP18;TP312.1-4;G434