基于认知流畅性的课程思政素材生成方法
LLm-driven generation of ideological and political materials for curriculum
1. 西安交通大学城市学院 a. 计算机学院; b. 物联网智能感知交互平台陕西省高校工程研究中心, 西安 710018
2. 西安交通大学 网络空间安全学院, 西安 710049
摘要
大型语言模型(LLM)在课程思政中展现出巨大潜力，可协助教师快速生成融入价值观引导的思政案例。然而，“知识点-思政要素”对齐难题限制了其应用。针对此难题，提出了一种基于认知流畅性的“生成器-判别器”架构(Cognitive Fluency-driven Ideological and Political Material Generation，CF-IPG)，构建了包含 839 条高质量样本的 IPEC-GE 数据集。其中，生成器根据提示生成符合“引入案例(知识链接(思政升华”链条的思政案例；两个判别器分别评估认知流畅性的两个维度：逻辑自洽性和语义衔接性。生成器与判别器通过协同优化提升生成内容的质量，并解决“知识点-思政要素”对齐问题。实验结果表明，CF-IPG方法在《数据结构》课程的实验中为100个知识点生成思政案例，人工评分达到0.9021。通过认知流畅性双维度评估与协同训练机制，有效实现了知识点与思政要素的深度对齐，为课程思政规模化应用提供了高效可行的技术路径。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62477037)
陕西省社会科学基金项目(2024P041)
陕西高校青年创新团队"多模态大数据挖掘与融合创新团队"
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0366
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-01-30] 优先出版
引用本文
何绯娟, 王鑫平, 夏悦, 等. 基于认知流畅性的课程思政素材生成方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0366. (He Feijuan, Wang Xinping, Xia Yue, et al. LLm-driven generation of ideological and political materials for curriculum [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.09.0366. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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