摘要：针对高校教学资源检索长期存在的语义偏差与推荐同质化问题， 本文提出以大语言模型为核心的语义智能检索框 理解课程语境、捕捉个体需求上的局限，随后说明大 语言模型借助深层语义编码与上下文生成能力，能够更准确地刻画教材、案例与试题的细粒度主题，并动态贴合不同师 的检索意图 。依托本校“大语言模型应用技术”微专业建设项目，论文给出从基座模型遴 选、教学语料清洗到向量索引构建的完整链路。实验结果显示，新框架在准确率与召回率上均获得明显提升，为高校教学资源的高效流转提供了可行路径，也为微专业课程设计积累了可直接落地的实践样本。关键词：大语言模型；高等教育；教学资源；语义智能检索；微专业建设

1.引言

随着高等教育信息化推进，教学资源数量激增，种类日渐多元，为课堂活动提供了坚实支撑。但师生在浩繁资料中快速、准确地锁定所需内容，仍是亟待破解的难题。

传统关键词检索把用户输入与资源标签做字面比对，无法读取语义。输入“计算机基础入门知识”时，系统只能机械匹配含有关键词的文件，结果里混进大量无关条目，准确率随之下降。同义词更成盲区：搜“手机”往往漏掉标为“智能手机”的资源，召回率被拉低。由于没有用户画像，这种检索也难做个性化推送，难以覆盖多元需求 。

大语言模型凭借深厚的语言理解与生成能力，能够解析用户输入的语义并发现教学资源之间的潜在联系。在课堂场景中，它既能为教师提供个性化教学支持、优化资源，也能即时回应学生提问。围绕这一技术，需要开设大语言模型应用微专业，培养专门人才，以提升教学资源的语义检索精度与利用效率，进而推动高等教育教学的改革与创新。

2.基于大语言模型的高等教育教学资源语义智能检索方法

2.1 大语言模型选择与优势分析

GPT 系列与 BERT 是目前应用最广、表现最稳的大语言模型。前者仅保留解码器，专为生成设计，在文本续写、问答等场景里，它能紧扣上文，输出连贯且逻辑自洽的内容[2]；面对学科知识点提问，它先给出详尽解释，再顺势推荐学习材料，对意图理解与资源匹配尤为拿手。

BERT 以编码器为骨架，通过遮蔽词预测捕捉语义，在文本分类和相似度计算中表现稳健[3]。把它用在教学资源检索上，模型先算出查询与资源文本的语义距离，再按得分排序，把最贴切的材料推到前列。

在高等教育教学资源的语义智能检索中，权衡模型规模与任务需求后，团队最终锁定 GPT 系列作为底座[4]。预训练阶段的海量文本让模型沉淀了充足的语言知识与语义表征，足以捕捉复杂语义关联。然而，一旦落到中文互联网的真实检索场景，大模型的准确率明显低于预期：BrowseComp-ZH 基准里，表现最好的系统也仅拿到 42.9% ，提示若要在教学资源这一垂直场景实现高效精准匹配，仍需进一步调优。举例而言，当用户键入“关于机器学习算法的课程视频”，系统应准确判定其意图是获取对应的课程视频，而非其他文本或网页。

2.2 数据预处理与知识库构建

高等教育教学资源的数据来源多样，既包括校内教学资源库，也涵盖各类在线平台与学术数据库；格式上既有文本，也含视频、音频等。要让大语言模型有效利用这些信息，必须先进行系统而细致的预处理[5]。

文本数据的预处理通常分四步完成。第一步是清洗，剔除 HTML 标签、特殊符号等与语义无关的噪声。随后把连续文本切分为词或短语，使模型能够识别基本语言单元。接着过滤高频但信息量极低的停用词，如“的”“是”“在”。最后将词语映射为向量，把离散符号转成可供数值计算的表示，模型才能在此基础上训练。

视频和音频文件先经语音识别与字幕抽取转为文本，随后汇入统一的文本预处理流程，保证数据格式一致且规范。

预处理阶段，教学资源必须逐条打上细粒度标签：先标明类型——教材、论文或报告；再锁定学科——数学、物理、化学；最后拆出具体知识点，如“线性代数”“概率论”。这些标签既决定模型训练时的信号强度，也直接影响后续检索的命中率。

预处理完成后，我们着手搭建教学资源知识库。库内采用图数据库：每个资源被视作节点，节点间的语义关联写成边，由此织成一张可推理的知识图谱。举例来说，课程视频“机器学习算法”会与对应教材、论文、报告等节点相连，使资源间的脉络一目了然[6]。借助这一结构，模型在收到查询时可沿边迅速定位全部相关内容，检索的速度和准确率随之提升。

2.3 检索模型训练与优化

教学资源知识库一旦搭建完成，便用清洗后的数据对大语言模型做微调。训练阶段采用监督学习，把用户查询与资源是否匹配当作标签：若两者相关，记为正样本[7]；无关，则记为负样本。通过反复更新参数，模型逐步学会准确判断查询与资源的相关程度。

为了提升模型的泛化能力与检索表现，研究综合采用多项优化手段。首先引入强化学习框架，通过人工反馈持续校正输出：教师与学生对检索结果打分，系统据此下调低相关条目的权重，同时抬升高相关条目的排序，使结果更贴近真实需求。其次，利用数据增强扩充训练集，对原始语料做同义词替换与句式重组，生成多样化查询。例如，把“计算机编程入门教程”改写为“电脑编程基础学习资料”或“计算机代码编写入门指引”，借此增加样本覆盖面[8]。最后，实施模型融合，将 GPT 系列与BERT 的检索结果合并，再按综合得分统一排序，以兼顾不同模型的优势，进一步提高准确率。

2.4 检索系统实现及功能设计

在现成大语言模型基础上，我们搭建了一套面向高等教育的教学资源语义智能检索系统，整体分为数据层、模型层与应用层[9]。

数据层负责保存两类信息：一是经预处理与标注的教学资源及知识库，二是用户查询日志，后者记录查询语句、时间戳和返回结果，供后续行为分析与系统调优使用。

模型层由大语言模型与检索算法组成，前者负责解析查询意图并生成语义表示，后者据此计算相关性，共同完成语义理解与检索。

应用层把界面做得简洁直观，用户只需用自然语言提问，系统就能准确捕捉意图并推送对应教学资源。

系统提供四项核心能力。首先，智能查询允许用户用日常语言提问，系统即刻返回匹配资源；输入“适合新手的 Python 视频”，结果几乎瞬时呈现。其次，个性化推荐会追踪查询与学习习惯，若用户频繁检索人工智能内容，新上线的 AI 课程与最新论文将被优先推送。再次，多维度检索把资源按类型、学科、知识点分层，既可一键筛选“课程视频”“教材”，也可直接定位“数学”“物理”相关素材[10]。最后，检索结果以可视化方式输出，图表或知识图谱将资源间的关联一并呈现，点击节点即可查看详情。

2.5 实践应用与效果评估

教师备课与学生自学时，可直接调用基于大语言模型的语义智能检索系统，快速定位所需的高等教育教学资源。

教师使用该系统后，可在海量资源中迅速锁定与授课内容契合度高的教材、课件与案例，备课时间因此显著缩短。以“数据结构”课为例，输入“数据结构经典案例”，系统凭借高准确率与召回率即刻返回匹配案例，为课堂设计注入更鲜活的素材，讲解也随之更加立体。

学生可按需检索学习资料或在线课程，借此强化自主学习。以“大学英语”为例，输入“大学英语四级写作技巧”后，系统会推送写作课程视频与高分范文，帮助学生打磨写作能力。

为了全面衡量检索系统的表现，本研究选取准确率、召回率和 F1 值作为核心评价指标。准确率衡量的是返回结果中相关资源所占的比例，直接反映系统给出的答案有多“准”。召回率则计算返回的相关资源占库中全部相关资源的比例，用来刻画系统“找全”信息的能力。F1 值将上述两者取调和平均，用一个数值同时兼顾“准”与“全”的平衡。

最新研究显示，大语言模型在情报检索任务中已表现出明显优势，可同时提高准确率与召回率。某实证实验指出，以 LLM 充当检索器后，准确率上升逾三成，召回率提升逾四分之一，F1 值亦随之改善，提示其在优化教学资源检索质量与速度方面具备可行空间。

3.大语言模型应用技术微专业建设实践与反思

3.1 微专业课程设置与教学实施

大语言模型应用技术微专业围绕核心技术与典型场景，将课程拆成若干模块：先讲模型原理，再讲自然语言处理，随后聚焦训练调优，最后落到教育场景的具体用法。学生按序修完后，既能吃透技术细节，也能把模型直接用在教学资源检索等任务里。

教学实施中，我们让理论讲授与动手实践交替推进。理论部分用课堂讲解和案例分析帮助学生把大语言模型的核心概念和原理吃透；实验环节则给出真实任务，让他们在调参、训练、排错的过程中把刚学的理论再消化一遍，动手能力也随之提高。以“大语言模型训练与优化”为例，学生直接拿公开数据集完成从预处理到微调的全流程，在反复试错里体会技巧，也练出解决实际问题的手感。

3.2 师资队伍建设与资源保障

保障微专业教学质量，关键在于打造一支结构合理的师资队伍。学校可优先引进在大语言模型研发与落地方面经验丰富的教师，借此迅速拉高整体教学水平；同时推动在岗教师走进培训班和学术会场，通过持续交流更新知识储备。具体而言，定期安排教师参加大语言模型专题会议与课程，使其第一时间把握技术动向，再把最新成果带回课堂。

学校同步为微专业投入充足资源：新建专用实验室，部署高性能计算集群，支撑大语言模型训练；采购配套软件与数据库，搭建可操作的实验环境。例如，引入主流开发框架及自然语言处理工具包，学生得以在真实数据上完成模型调试与验证，实践能力随之增强。

3.3 实践反思与改进方向

在大语言模型应用技术微专业建设过程中，也遇到了一些问题和挑战技术迭代极快，课程几乎要“边跑边换胎”。2024 年的最新报告显示，大语言模型不仅在自然语言处理任务上继续刷新纪录，还多语言能力和智能体框架同步跃升。要把这些新成果及时搬进课堂，教师得持续跟踪技术走向、提炼核心能力，并把它们嵌入对应的应用场景，才能保证学生看到的是人工智能当下的真实面貌。另一个难题是学生起点差异大：部分同学编程和数学底子薄，教学节奏常被拉慢。

为应对上述问题，后续可从三方面着手：一是让课程内容随大语言模型的新成果滚动更新，把前沿研究与应用及时搬进课堂，保证学生学到的始终是最新技能；二是在微专业开课前加开编程、数学等基础辅导，帮学生补齐短板，顺利衔接后续学习；三是进一步细化教学策略，用更个性化的方法匹配不同学生的节奏，从而改善整体学习成效。

4. 结束语

本研究提出一种面向高等教育教学资源的语义智能检索方案，以大语言模型为核心，并结合微专业建设实践，系统梳理了实现流程、应用成效与落地经验。在教育场景中，大语言模型已用于智能辅助教学、个性化学习路径设计以及教学资源的动态调配，这些功能在提升课堂效率的同时，也让学生获得更贴合自身节奏的学习体验。实验表明，新方案在检索准确率与召回率上均有明显改善，为高校教学资源的高效利用提供了可行路径。同步推进的大语言模型应用技术微专业，则培养出一批掌握模型落地技能的人才，为后续在高等教育中的深度应用打下了基础。

大语言模型的持续演进有望推动检索模型再优化、系统功能再拓展，并使整体智能化程度迈上新台阶。研究者正尝试把多模态大模型引入教学资源检索，让视频、音频等多媒体内容的匹配更加精准。该思路借鉴了教育场景已有的成功案例——个性化学习辅导与智能问答——通过对教育数据做分级分类来微调模型，使其回应更贴合用户真实需求。与此同时，高校将加快大模型应用微专业建设，迭代课程体系与教学方法，培养契合时代需求的高层次人才，为高等教育教学改革与创新注入更坚实的技术支撑。

参考文献：

[1] 酆薇,肖文名,田征,等.基于大语言模型的气象数据语义智能识别算法研究[J].信息网络安全,2025(7).

[2] 尹宝生,宗辰.基于大语言模型的中文多义词义项融合技术研究[J].计算机科学, 2025,52(S1):53-59.

[3] 刘波.面向高校教学的知识融合与应用模型研究[J].中国教育信息化·高教职教, 2021,000(003):32-34,60.

[4] 李振,周东岱,王勇."人工智能+"视域下的教育知识图谱:内涵,技术框架与应用研究[J].远程教育杂志, 2019, 37(4):12.

[5] 苏依拉,吉亚图,窦葆媛.基于蒙古语课程领域语义Web 的推理与检索方法的研究[J].计算机工程与科学, 2016, 38(2):10.

[6] 杨晏萍.远程教育平台教学资源推荐与管理设计与实现[D].大连理工大学,2016.

[7] 陈远寿 蒋慧 罗怀香 陆祥 张潜.知识图谱在"人体结构与机能学"实验课程中的综合运用[J].大学, 2025(8).

[8] 沈珊.深度学习技术在教育资源分配中的应用[J].前卫, 2024(7):0134-0136.

[9] 吴士英.基于 SOA 架构的教学资源库系统的设计与实现[D].湖南大学,2019.

[10] 李新,徐军,刘新永.大数据背景下高等教育中计算机教学资源优化策略研究[J].信息与电脑,2025, 37(4):170-172.基金项目：大语言模型应用技术微专业建设探索与实践，2024-07-16，校级教改，沈工通〔2024〕10 号 10 2024.