摘要：傳統(tǒng)高校教學(xué)資源管理存在分散、冗余、難以共享等問題，制約了教學(xué)質(zhì)量提升。因此，文章提出ChatGPT類人工智能技術(shù)在高校數(shù)字化教學(xué)資源整合中的應(yīng)用。首先，文章劃分教學(xué)資源類別，將其收集并處理后存儲(chǔ)至數(shù)字化平臺(tái)；其次，構(gòu)建ChatGPT模型，提取教學(xué)資源種類與特征信息；最后，根據(jù)整合需求，實(shí)現(xiàn)智能整合。經(jīng)與其他方法對比表明，ChatGPT技術(shù)在高校數(shù)字化教學(xué)資源整合中效果顯著，可高效分類、檢索和推薦教學(xué)資源，提升教學(xué)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。

關(guān)鍵詞：教學(xué)資源整合；高校數(shù)字化；數(shù)字化教學(xué)；ChatGPT類人工智能技術(shù)

中圖分類號：D26.4 "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)成為推動(dòng)各行業(yè)創(chuàng)新的重要?jiǎng)恿?，在教育領(lǐng)域的應(yīng)用尤為突出。ChatGPT類人工智能技術(shù)以其強(qiáng)大的自然語言處理能力和深度學(xué)習(xí)機(jī)制，為高校數(shù)字化教學(xué)資源整合提供了新路徑。該技術(shù)能自動(dòng)分類、標(biāo)簽化、檢索和推薦教學(xué)資源，助力師生快速獲取所需內(nèi)容。李永成等［1］從處理器設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)接口及USB接口3個(gè)方面，完成了教育資源信息管理系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，進(jìn)一步設(shè)計(jì)了教育資源信息的實(shí)時(shí)整合流程。袁曉帥等［2］基于當(dāng)前傳媒行業(yè)對人才的需求，深入探討了高校整合傳媒實(shí)驗(yàn)資源的路徑。但上述研究仍有不足。本文方法通過深入研究和實(shí)踐，為高校數(shù)字化教學(xué)資源整合提供新思路，推動(dòng)教育教學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展。

1 ChatGPT類人工智能技術(shù)在高校數(shù)字化教學(xué)資源整合中的應(yīng)用設(shè)計(jì)

1.1 劃分高校數(shù)字化教學(xué)資源類別

高校數(shù)字化教學(xué)資源整合是對教材、課件、教學(xué)視頻等資源進(jìn)行有機(jī)組合，旨在提升教學(xué)質(zhì)量、改善學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn)、促進(jìn)資源共享與交流。首先，高校數(shù)字化教學(xué)資源整合須要?jiǎng)澐仲Y源類型，獲取并管理合格資源，保存于數(shù)字化網(wǎng)站。在存儲(chǔ)過程中，高校數(shù)字化教學(xué)資源整合須要有效分類教育資源。本文采用文檔資源分類算法和學(xué)習(xí)方法構(gòu)建的分類器［3］，可實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源在數(shù)字化平臺(tái)上的有效分類。

假設(shè)數(shù)字化平臺(tái)中存儲(chǔ)的歷史教學(xué)資源均為XML文檔，設(shè)定一個(gè)XML文檔數(shù)據(jù)集Q以及一個(gè)已標(biāo)記XML文檔類別標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集W。在這些文檔中，每個(gè)文檔〈ei，ri〉∈W×R都有一個(gè)對應(yīng)的特征向量［4］，為了對這些未知類別的XML文檔進(jìn)行分類，可以利用人工智能技術(shù)訓(xùn)練一個(gè)分類器［5］。當(dāng)有一個(gè)未知類別的XML文檔ei∈T（T為未知類別文檔集）出現(xiàn)時(shí)，這個(gè)訓(xùn)練好的分類器可以將ei文檔劃分到相應(yīng)的文檔類別ri∈R中。這樣就能有效地對數(shù)字化平臺(tái)中的XML文檔進(jìn)行自動(dòng)分類。此時(shí)，每個(gè)XML文檔對應(yīng)的m維特征向量表達(dá)式為：

a_rs（i）=∑yj∈Y（TF（ui，yj）·αj）·IDF（ui）（1）

其中，a_rs（i）為n維的第i個(gè)XML文檔元素，ui為第i個(gè)特征詞，αj為元素節(jié)點(diǎn)yj的單元向量，Y為信息熵特征選擇后的特征子集。

基于上述步驟，本文完成教學(xué)資源類別的分類［6］，得出樣本類別的判別結(jié)果。

1.2 構(gòu)建ChatGPT類人工智能技術(shù)的教學(xué)資源整合模型

ChatGPT類人工智能技術(shù)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)處理生成自然語言，具備強(qiáng)大的理解和交流能力。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使其能處理復(fù)雜的語言現(xiàn)象，生成準(zhǔn)確自然的回復(fù)。本文運(yùn)用此技術(shù)構(gòu)建教學(xué)資源整合模型。該模型主體為2層結(jié)構(gòu)，包括卷積層和全連接層［7］，以ChatGPT作為損失函數(shù)，在卷積層后設(shè)置池化層進(jìn)行歸一化處理。本文對模型進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)整，以優(yōu)化性能。教學(xué)資源整合模型的表達(dá)式為：

F=∑k=1gp-1+lbV（2）

其中，g為單元數(shù)值，p為匹配次數(shù)，b為協(xié)方差，V為可控整合范圍，為實(shí)時(shí)共軛函數(shù)。

在該模型訓(xùn)練的過程中，本文可以使用ChatGPT損失函數(shù)來量化實(shí)際輸出與期望結(jié)果之間的差距，其損失函數(shù)的表達(dá)式為：

G（ε，）=-∑xε（x）·log（x）（3）

其中，ε為實(shí)際輸出，為預(yù)測數(shù)值。

本文利用ChatGPT類人工智能技術(shù)，逐步調(diào)整模型參數(shù)，經(jīng)不斷優(yōu)化，最終得到基于ChatGPT類人工智能技術(shù)的最優(yōu)教學(xué)資源整合模型。

1.3 實(shí)現(xiàn)高校數(shù)字化教學(xué)資源智能整合

在模型使用的過程中，當(dāng)不考慮噪聲影響時(shí)，經(jīng)過整合的真實(shí)資源數(shù)據(jù)可能存在字段不完整或錯(cuò)誤，而在高噪聲環(huán)境下，教學(xué)資源整合模型的分析效果會(huì)受到干擾。此時(shí)，本文采用決策樹并進(jìn)行剪枝處理，優(yōu)化模型性能，使其便于使用。

根據(jù)高校數(shù)字教育資源集成的實(shí)際需要，本文建立決策樹，選擇某一類節(jié)點(diǎn)進(jìn)行評價(jià)，最終實(shí)現(xiàn)對其功能的綜合評價(jià)。在評價(jià)階段，本文選取績效較好的測試對象作為資源集成的最優(yōu)結(jié)點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，本文實(shí)現(xiàn)了同類資源的集成和歸類。其中，信息增益系數(shù)的確定是關(guān)鍵，其計(jì)算表達(dá)式為：

gainratio=gain（）spliti（）

spliti（）=ρ·∑σiglogσig（4）

其中，gain（）為信息增益，σi為正例的數(shù)量，ρ為的離散數(shù)量。

高校數(shù)字化教育資源具備特定網(wǎng)際互聯(lián)協(xié)議（Internet Protocol，IP）位置，整合環(huán)境選擇須考慮運(yùn)行成本和下載速度，因此，同一或特定區(qū)域的數(shù)字平臺(tái)為優(yōu)選集成環(huán)境。對于連續(xù)屬性ρ，須通過函數(shù)確定最優(yōu)剝奪臨界值，合理分配訓(xùn)練集。本文選取高校學(xué)生和課程資源中的相關(guān)決策樹訓(xùn)練集屬性，經(jīng)過資料處理、相關(guān)性分析、數(shù)據(jù)變換等操作，運(yùn)用EBP剪枝法確定關(guān)心數(shù)據(jù)區(qū)域。至此，高校數(shù)字化教育資源整合方法設(shè)計(jì)完成。

2 實(shí)驗(yàn)測試與分析

在實(shí)驗(yàn)測試之前，研究人員須要進(jìn)行一些準(zhǔn)備工作，保證本次實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為了驗(yàn)證ChatGPT類人工智能技術(shù)在高校數(shù)字化教學(xué)資源整合的應(yīng)用中具有較強(qiáng)的可行性，本文進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。本次實(shí)驗(yàn)選用MATLAB軟件平臺(tái)作為測試數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。本次測試選用的操作環(huán)境設(shè)置如下：內(nèi)存為16.0 GB，搜索環(huán)境為Baidu chrome i55、固態(tài)硬盤為128 GB、處理器為Intel core i8、操作平臺(tái)版本為MATLAB SD b.1.48-195，操作環(huán)境為Internet High sieera Q32。

首先，本文隨機(jī)選取某高校的3門專業(yè)課程（3個(gè)數(shù)據(jù)集）作為實(shí)驗(yàn)對象，將本文所提方法命名為ChatGPT類人工智能技術(shù)高校數(shù)字化教學(xué)資源整合測試組。同時(shí)，為了進(jìn)行對比分析，將李永成等［1］中描述的教學(xué)資源整合方法（方法1）設(shè)置為傳統(tǒng)數(shù)字化平臺(tái)專業(yè)課程教學(xué)資源整合測試組，將袁曉帥等［2］中提及的教學(xué)資源整合方法（方法2）作為傳統(tǒng)C語言專業(yè)課程教學(xué)資源整合測試組，進(jìn)行詳細(xì)的對比實(shí)驗(yàn)。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

基于上述實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備，現(xiàn)選用數(shù)據(jù)集3進(jìn)行3種方法的對比測試，其測試結(jié)果如表1所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的ChatGPT類人工智能技術(shù)相較于方法1、2能夠更為快速地進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，因此，ChatGPT類人工智能技術(shù)在高校數(shù)字化教學(xué)資源整合中具有顯著的應(yīng)用效果。通過集成ChatGPT技術(shù)，高校可以實(shí)現(xiàn)對教學(xué)資源的高效分類、檢索和個(gè)性化推薦，提升教學(xué)質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。

總之，ChatGPT類人工智能技術(shù)在高校數(shù)字化教學(xué)資源整合中具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的潛力。相信未來ChatGPT技術(shù)將為高校教育教學(xué)帶來更多的創(chuàng)新和突破。

3 結(jié)語

本文通過深入研究發(fā)現(xiàn)：ChatGPT以其出色的自然語言處理和深度學(xué)習(xí)機(jī)制，提升了資源整合效率，優(yōu)化了使用體驗(yàn)，使資源共享和利用更加便捷高效。但本文方法存在挑戰(zhàn)和限制，如技術(shù)更新需要高校跟進(jìn)學(xué)習(xí)，確保技術(shù)安全和穩(wěn)定。展望未來，隨著技術(shù)發(fā)展，ChatGPT在資源整合中的應(yīng)用將更加廣泛深入。期待高校充分利用此技術(shù)，優(yōu)化資源配置，提升教學(xué)質(zhì)量和人才培養(yǎng)質(zhì)量，不斷創(chuàng)新完善技術(shù)手段，為推動(dòng)高等教育事業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

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（編輯 王雪芬編輯）

Application of ChatGPT class artificial intelligent technology in integration of digital

teaching resources in colleges and universities

ZHANG" Chuangji， YANG" Zhaoying， CHEN" Yunsheng

（Guangzhou Huali Science and Technology Vocational College， Guangzhou 511325， China）

Abstract： The traditional university teaching resource management has some problems， such as dispersion， redundancy and difficulty in sharing， which restrict the improvement of teaching quality. Therefore， the application of artificial intelligent technology based on ChatGPT class in the integration of digital teaching resources in colleges and universities is proposed. Firstly，the teaching resources are classified，collected，processed and stored on the digital platform. Secondly，the ChatGPT model is constructed to extract the types and characteristics of teaching resources. Finally，according to the integration requirements，intelligent integration is realized. Comparison with other methods， it shows that ChatGPT technology is effective in the integration of digital teaching resources in colleges and universities， which can efficiently classify， retrieve and recommend teaching resources， and improve teaching quality and user experience.

Key words： teaching resources integration; university digitization; digital teaching; ChatGPT class artificial intelligent technology