摘要：傳統(tǒng)高校教學資源管理存在分散、冗余、難以共享等問題，制約了教學質量提升。因此，文章提出ChatGPT類人工智能技術在高校數字化教學資源整合中的應用。首先，文章劃分教學資源類別，將其收集并處理后存儲至數字化平臺；其次，構建ChatGPT模型，提取教學資源種類與特征信息；最后，根據整合需求，實現智能整合。經與其他方法對比表明，ChatGPT技術在高校數字化教學資源整合中效果顯著，可高效分類、檢索和推薦教學資源，提升教學質量和用戶體驗。

關鍵詞：教學資源整合；高校數字化；數字化教學；ChatGPT類人工智能技術

中圖分類號：D26.4 "文獻標志碼：A

0 引言

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能技術成為推動各行業(yè)創(chuàng)新的重要動力，在教育領域的應用尤為突出。ChatGPT類人工智能技術以其強大的自然語言處理能力和深度學習機制，為高校數字化教學資源整合提供了新路徑。該技術能自動分類、標簽化、檢索和推薦教學資源，助力師生快速獲取所需內容。李永成等［1］從處理器設計、網絡接口及USB接口3個方面，完成了教育資源信息管理系統(tǒng)的硬件設計，進一步設計了教育資源信息的實時整合流程。袁曉帥等［2］基于當前傳媒行業(yè)對人才的需求，深入探討了高校整合傳媒實驗資源的路徑。但上述研究仍有不足。本文方法通過深入研究和實踐，為高校數字化教學資源整合提供新思路，推動教育教學的創(chuàng)新發(fā)展。

1 ChatGPT類人工智能技術在高校數字化教學資源整合中的應用設計

1.1 劃分高校數字化教學資源類別

高校數字化教學資源整合是對教材、課件、教學視頻等資源進行有機組合，旨在提升教學質量、改善學生學習體驗、促進資源共享與交流。首先，高校數字化教學資源整合須要劃分資源類型，獲取并管理合格資源，保存于數字化網站。在存儲過程中，高校數字化教學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習方法構建的分類器［3］，可實現教學資源在數字化平臺上的有效分類。

假設數字化平臺中存儲的歷史教學資源均為XML文檔，設定一個XML文檔數據集Q以及一個已標記XML文檔類別標簽的數據集W。在這些文檔中，每個文檔〈ei，ri〉∈W×R都有一個對應的特征向量［4］，為了對這些未知類別的XML文檔進行分類，可以利用人工智能技術訓練一個分類器［5］。當有一個未知類別的XML文檔ei∈T（T為未知類別文檔集）出現時，這個訓練好的分類器可以將ei文檔劃分到相應的文檔類別ri∈R中。這樣就能有效地對數字化平臺中的XML文檔進行自動分類。此時，每個XML文檔對應的m維特征向量表達式為：

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

其中，a_rs（i）為n維的第i個XML文檔元素，ui為第i個特征詞，αj為元素節(jié)點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，本文完成教學資源類別的分類［6］，得出樣本類別的判別結果。

1.2 構建ChatGPT類人工智能技術的教學資源整合模型

ChatGPT類人工智能技術利用神經網絡和機器學習處理生成自然語言，具備強大的理解和交流能力。多層神經網絡結構使其能處理復雜的語言現象，生成準確自然的回復。本文運用此技術構建教學資源整合模型。該模型主體為2層結構，包括卷積層和全連接層［7］，以ChatGPT作為損失函數，在卷積層后設置池化層進行歸一化處理。本文對模型進行訓練和調整，以優(yōu)化性能。教學資源整合模型的表達式為：

F=∑k=1gp-1+lbV（2）

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

在該模型訓練的過程中，本文可以使用ChatGPT損失函數來量化實際輸出與期望結果之間的差距，其損失函數的表達式為：

G（ε，）=-∑xε（x）·log（x）（3）

其中，ε為實際輸出，為預測數值。

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

1.3 實現高校數字化教學資源智能整合

在模型使用的過程中，當不考慮噪聲影響時，經過整合的真實資源數據可能存在字段不完整或錯誤，而在高噪聲環(huán)境下，教學資源整合模型的分析效果會受到干擾。此時，本文采用決策樹并進行剪枝處理，優(yōu)化模型性能，使其便于使用。

根據高校數字教育資源集成的實際需要，本文建立決策樹，選擇某一類節(jié)點進行評價，最終實現對其功能的綜合評價。在評價階段，本文選取績效較好的測試對象作為資源集成的最優(yōu)結點。在此基礎上，本文實現了同類資源的集成和歸類。其中，信息增益系數的確定是關鍵，其計算表達式為：

gainratio=gain（）spliti（）

spliti（）=ρ·∑σiglogσig（4）

其中，gain（）為信息增益，σi為正例的數量，ρ為的離散數量。

高校數字化教育資源具備特定網際互聯(lián)協(xié)議（Internet Protocol，IP）位置，整合環(huán)境選擇須考慮運行成本和下載速度，因此，同一或特定區(qū)域的數字平臺為優(yōu)選集成環(huán)境。對于連續(xù)屬性ρ，須通過函數確定最優(yōu)剝奪臨界值，合理分配訓練集。本文選取高校學生和課程資源中的相關決策樹訓練集屬性，經過資料處理、相關性分析、數據變換等操作，運用EBP剪枝法確定關心數據區(qū)域。至此，高校數字化教育資源整合方法設計完成。

2 實驗測試與分析

在實驗測試之前，研究人員須要進行一些準備工作，保證本次實驗的準確性。

2.1 實驗準備

為了驗證ChatGPT類人工智能技術在高校數字化教學資源整合的應用中具有較強的可行性，本文進行實驗測試。本次實驗選用MATLAB軟件平臺作為測試數據采集平臺。本次測試選用的操作環(huán)境設置如下：內存為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，本文隨機選取某高校的3門專業(yè)課程（3個數據集）作為實驗對象，將本文所提方法命名為ChatGPT類人工智能技術高校數字化教學資源整合測試組。同時，為了進行對比分析，將李永成等［1］中描述的教學資源整合方法（方法1）設置為傳統(tǒng)數字化平臺專業(yè)課程教學資源整合測試組，將袁曉帥等［2］中提及的教學資源整合方法（方法2）作為傳統(tǒng)C語言專業(yè)課程教學資源整合測試組，進行詳細的對比實驗。

2.2 實驗結果與分析

基于上述實驗準備，現選用數據集3進行3種方法的對比測試，其測試結果如表1所示。

實驗結果表明，本文提出的ChatGPT類人工智能技術相較于方法1、2能夠更為快速地進行數據整合，因此，ChatGPT類人工智能技術在高校數字化教學資源整合中具有顯著的應用效果。通過集成ChatGPT技術，高?？梢詫崿F對教學資源的高效分類、檢索和個性化推薦，提升教學質量和用戶體驗。

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

3 結語

本文通過深入研究發(fā)現：ChatGPT以其出色的自然語言處理和深度學習機制，提升了資源整合效率，優(yōu)化了使用體驗，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，如技術更新需要高校跟進學習，確保技術安全和穩(wěn)定。展望未來，隨著技術發(fā)展，ChatGPT在資源整合中的應用將更加廣泛深入。期待高校充分利用此技術，優(yōu)化資源配置，提升教學質量和人才培養(yǎng)質量，不斷創(chuàng)新完善技術手段，為推動高等教育事業(yè)發(fā)展貢獻力量。

參考文獻

［1］李永成，陳健飛，成蓬蓬.基于SOA的高校信息技術教育資源信息管理系統(tǒng)［J］.現代電子技術，2021（12）：105-108.

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［3］張惠敏，周志平，張曉梅.資源整合視域下高校場館育人開發(fā)原則與實踐：以“福建教育學院師德博物館”為例［J］.福建教育學院學報，2024（1）：91-93.

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［7］苗興德，侯皓文，李晨龍，等.基于YOLOv7算法與物體識別技術的空閑座位資源整合方法［J］.信息與電腦（理論版），2023（20）：144-146.

（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