AI大模型在数据库编程教学中的实践与应用探究

摘要：目的：文章深入探索AI技术在数据库教学领域的广泛应用价值及其对传统教学模式的积极促进作用，同时聚焦于AI技术在数字图书馆项目中的实际应用效果。巧妙引入AI技术，能够全面优化数据库教学的各个环节，从而显著提升学生的学习效率和学术成绩。方法：文章综合运用文献分析法及案例分析法，以数字图书馆为例，分析AI对数据库教学的开发过程，以及AI大模型在数字图书馆中的实际应用方法，讨论AI辅助教学的成效。结果：个性化学习路径和智能辅导系统的引入，不仅能帮助学生更深入地理解和掌握数据库知识，还能极大地提高他们的学习效率和成绩。同时，反馈机制能为学生和教师提供极大的便利，让教师即时了解学生的学习状况，并据此灵活调整教学计划。然而，也必须正视AI技术融入教学过程可能带来的挑战，如弱化学生的自主思考能力，导致他们对AI生成结果过度依赖等。结论：虽然AI技术在数据库教学中展现出了巨大的潜力和优势，但必须时刻保持警惕，防范其可能带来的负面影响。为了充分发挥AI技术与传统教学各自的优势，应精心设计并执行一系列策略，确保在教学中恰当地使用AI技术。同时要持续探索和优化AI技术的应用模式，确保其能够更加精准地服务于教学需求，进而促进学生全面发展。

关键词：AI大模型；数据库编程教学；数字图书馆

中图分类号：TP18；G434 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2024）15-00-03

0 引言

在科技迅速发展的时代，AI已成为现代社会的重要驱动力。AI大模型作为核心技术，正逐步渗透人们生活的方方面面。AI大模型以惊人的数据处理能力、强大的学习能力以及高度智能化的决策能力，给教育领域带来了很大的变革。尤其是在数据库教学中，引入AI大模型不仅革新了传统教学模式，还重新思考了教育理念，将“学生为本位”的教育理念贯穿始终，促进学生创新思维和实践能力发展。在数据库教学中，AI大模型凭借精准的学习状态评估、灵活个性化的教学策略调整，有效提升了教学质量与学习效率，极大地促进了学生个性化学习能力的全面发展。

1 AI大模型的特点

AI大模型通常指的是具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型，经海量数据训练，其展现出强大的计算和推理能力。AI大模型能够高效地识别数据中的层次化特征，并迅速理解、吸纳新知识，从而不断优化自身的知识体系，增强理解能力［1］。AI大模型的特点主要包括泛化性、通用性、涌现性、高效性、自适应性（见表1）。

2 AI对数据库教学的开发过程

第一，需求分析。明确教学目标和学生需求，包括技能水平、学习风格和课程内容。第二，数据收集。收集用于训练AI模型的数据，包括历史教学数据、学生反馈、教学视频、教材内容等。第三，模型设计。设计适合数据库教学的AI模型架构，考虑如何整合现有的教学资源和工具。第四，训练与测试。使用收集的数据训练AI模型，并在控制环境中测试，以评估其性能和准确性。第五，反馈循环。建立一个反馈机制，允许教师和学生提供关于AI教学工具的反馈，以便不断改进模型。第六，迭代优化。根据反馈和测试结果不断迭代和优化AI模型，以强化其教学效果。第七，集成与部署。将开发好的AI模型集成到教学平台，并在实际教学环境中部署。

3 AI大模型在数字图书馆的应用

AI大模型与数据库教学的结合旨在通过个性化学习路径、智能辅导系统、自动化评估工具和动态内容调整来提升教学效率，优化学习体验。AI在数据库教学中的具体作用，作为教学创新的驱动力，不仅优化了教学流程，还实现了学习成效的显著提升［2］。

3.1 AI在数据库设计中的作用

在深入学习数据库设计课程的过程中，学生面临一项艰巨任务：将教师提供的数字图书馆系统功能图，精准且全面地转化为详细的全局概念结构。这一转换过程不仅要求学生深刻理解系统功能，还要求其具备极强的抽象思维与设计能力。幸运的是，AI大模型的出现为学生提供了前所未有的支持与帮助，极大地降低了设计的难度与复杂性。

AI大模型作为一种创新的辅助工具，在数据库设计课程中展现出了独特的优势。面对复杂的数字图书馆系统功能图，AI大模型能够迅速解析，准确识别出各个功能模块，并条理清晰地梳理出这些模块之间的内在联系与数据流动路径。这一功能使学生能够更直观地理解系统的整体运作流程，为后续的全局概念结构设计奠定了坚实的基础。

图1为在AI大模型辅助下，学生所设计的图书馆全局概念结构图。此图精准地描绘了用户、图书、阅读记录等核心实体及其之间的复杂关系，呈现出一个清晰且全面的概念框架。借助AI大模型的强大能力，学生不仅能够迅速生成这样高质量的概念结构图，还能在此基础上持续优化和完善，使设计更加精确和高效。

图1 在AI辅助下完成的图书馆全局概念结构图

综上所述，AI技术的引入不仅能提升需求分析阶段的效率和准确性，还能为学生提供个性化的设计建议与指导，帮助他们形成更加合理、高效的数据库架构。

3.2 AI在数据库开发中的修改

完成全局概念结构图的设计之后，学生面临着将这一设计图转化为实际数据库编程的挑战。这一步骤要求学生不仅要有扎实的数据库理论基础，还要具备熟练的编程技能。然而，学生在学习和实践SQL数据库编写的过程中，往往面临诸多挑战与难题。SQL语言本身的复杂性和多样性意味着即便是最细微的失误，如遗漏一个符号或误解语法规则，都可能直接导致操作失败。如果编辑器提给出的错误描述不够具体，或学生的能力有限，他们往往会感到困惑和无助，不知道如何下手。

例如，在创建图书信息表时，学生们经常会犯的一个典型错误是将图书的发售年份字段设定为DATE数据类型。但实际操作时，在导入图书相关数据时，他们可能使用了整型（INT）数据格式。对部分学生而言，由于缺乏数据库设计的实践经验，或者在进行数据录入与操作时注意力不够集中，可能完全忽视或不能及时发现这种类型的问题，从而给后续操作带来隐患。

幸运的是，AI大模型在SQL编程中的应用为学生提供了显著的学习助力。在学生着手编写SQL代码的过程中，AI大模型能够实时审查学生编写的代码，精确识别包括语法、格式、逻辑在内的多种错误。与传统编程编辑器相比，AI不仅能精确指出错误位置，还能深入剖析错误原因，并提供具体的修正建议，大大降低学习和调试的难度。除此之外，AI还能提供明确的建议，包括直接代码修正和查询逻辑优化设计，帮助学生理解错误的根源，避免重蹈覆辙。

3.3 AI在数据库总结时的建议

在传统的数据库教学模式中，教师侧重于课堂上的理论知识传授，而学生则通过完成课后作业及课堂分享来巩固所学。尽管学生在课堂上展现出高度的积极性，作业完成情况也较为理想，但在实际操作中，学生仍经常遇到各种问题，甚至难以准确表达自己的困惑。并且，教师对学生学习情况的了解主要依赖学生提交的作业以及课程的分享反馈。在传统的教育学中，教师一直被定义为知识的已知者和知识的传播者［3］。然而，随着AI大模型在数据库教学中的应用，这一局面得到了根本性的改变。

AI大模型凭借强大的信息收集和处理能力，实时、动态地追踪学生的学习进度，捕捉他们在学习过程中遇到的各种问题和疑惑。这种实时反馈机制使教师能够为学生设定明确而简洁的学习目标，并对目标进行细分，帮助每个学生根据自己当下的水平确定每个阶段要达成的学习目标。同时，AI大模型还能生成详细的学习分析报告，这些报告不仅涵盖学生的学习成效和知识掌握情况，还能深入剖析学生在学习过程中遇到的难点和瓶颈，为教师提供全面、准确的学生学习状况分析。

在数据库课程教学实践中，教师可适当采纳AI大模型的建议，从而显著增强教学效果。AI大模型的引入，不仅能为学生提供更加便捷、高效的学习体验，还能作为教师强大的辅助工具，使教学变得更加精准、个性化和高效。AI大模型通过实时追踪学生的学习进度和难点，能为教师提供全面的学习状况报告，帮助教师及时调整教学计划，优化教学内容。在这种模式下，学生的学习积极性和参与度能得到显著提高，他们对数据库查询语句的编写和复杂概念的理解也会更加深入。总之，AI大模型在数据库教学中的应用，不仅能为学生提供极大的便捷，也能为教师提供强大的辅助工具，还能使教学更加精准、高效和个性化。这一变革不仅能提升教师的教学效率，还能极大地促进学生的学习进步。

4 AI辅助教学的成效与挑战

4.1 正向结果

在教育创新浪潮中，AI与学生交互式学习模式以显著优势，逐步成为推动教育变革的关键力量。深度剖析学生的学习习惯与能力，精准推送定制化学习资源，不仅能加快学习进程，还能点燃学生的学习热情。与此同时，AI能在教育管理中为教师自动化处理教学管理任务，减轻教师的工作负担，使教师更专注于与学生的深度互动与指导。

在此基础上，教师通过对项目实施科学规划与人员合理分配，引导学生在项目实践中有序开展工作。这样的安排不仅能提升团队协作效率，还能确保学生在项目中学有所获，进一步提高学习质量与深度，为学生的全面发展奠定坚实基础。

4.2 不足之处

学生与AI互动式学习的积极面很多，但潜在不足同样值得重视。得益于AI的帮助，学生的学习更加便捷，但若长期过度依赖，却也可能削弱学生的批判性思维与创新能力。在AI的辅助下，学生能够轻易获得答案，从而减少自主思考和探索。这种学习模式虽然短期看起来高效，却可能导致学生长期缺乏独立思考和探索未知的动力，进而影响其创新思维和问题解决能力的发展。过分依赖AI技术也可能使学生习惯于遵循既定步骤和模式解决问题，忽视自主探索和尝试的重要性，从而限制学生的创造力和灵活性。

此外，AI的广泛应用还可能减少学生之间的人际互动与团队合作机会，学生更多地与AI互动，而忽视与同龄人的交流，这势必影响学生团队协作能力和社交技能的培养。AI在提供个性化学习资源的同时，也带来了学术诚信的风险，如何确保学生在利用AI辅助学习的同时，维护学术诚信并促进其全面发展，成为当前教育伦理与实践亟待解决的问题。

5 结语

本文探讨AI大模型在数据库编程教学中的应用，特别是在数字图书馆项目中的实践。通过深入分析，发现AI技术在提升教学质量、优化学习体验以及增强学生实践能力方面具有显著优势。未来的研究可以进一步探讨AI在不同教学场景中的应用效果，以及如何更好地整合AI技术与教学实践，以实现教育的个性化和高效化发展。

参考文献：

［1］ 朱宏涛. AI大模型驱动下的教学短视频开发与实践［J］.电视技术，2024，48（5）：82-85.

［2］ 徐慧，鞠小林，王皓晨.大模型下编程教学面临的挑战与应对［J］.计算机教育，2023（11）：60-64.

［3］ 杨凌霞.职业院校计算机类专业项目化学习支架设计［J］.镇江高专学报，2023（36）：104-106.