摘要：本文探討了大語言模型在操作系統(tǒng)課程教學(xué)中的應(yīng)用，旨在解決抽象概念難以理解、編程調(diào)試復(fù)雜以及學(xué)生學(xué)習(xí)效果差異等教學(xué)難題。通過將大語言模型引入教學(xué)設(shè)計，本文提出了個性化輔導(dǎo)、即時反饋和智能輔助等教學(xué)策略，顯著提升了學(xué)生對復(fù)雜概念的理解和編程能力，同時提高了學(xué)習(xí)效率、增強了課堂互動并減輕了教師負擔(dān)。研究結(jié)果表明，大語言模型在幫助學(xué)生掌握操作系統(tǒng)知識、完成編程實驗以及自主學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，為教學(xué)改革提供了有力支持。

關(guān)鍵詞：操作系統(tǒng)；教學(xué)改革；人工智能；人才培養(yǎng)；大語言模型

中圖分類號：G642" " " " 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0138-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識碼（OSID）

0 引言

操作系統(tǒng)是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的核心課程，涉及系統(tǒng)級編程、資源調(diào)度和內(nèi)存管理等內(nèi)容，對理論與實踐能力要求較高。然而，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中常常面臨抽象概念難以理解、編程調(diào)試復(fù)雜以及學(xué)習(xí)效果差異明顯等問題，為課程教學(xué)帶來了挑戰(zhàn)[1-3]。

近年來，人工智能技術(shù)快速發(fā)展，大語言模型（LLM） 成為教育領(lǐng)域的創(chuàng)新工具，其中以ChatGPT為代表的模型尤為突出。ChatGPT通過對大規(guī)模語料的訓(xùn)練，具備強大的自然語言理解與生成能力，能夠根據(jù)學(xué)生提問生成精準(zhǔn)、個性化的回答，提供多任務(wù)支持[4-6]。這種能力為解決操作系統(tǒng)課程中的教學(xué)難點提供了全新思路

本文以塔里木大學(xué)為例，分析近幾年在操作系統(tǒng)課程教學(xué)中存在的問題，創(chuàng)新性地將大語言模型引入操作系統(tǒng)課程教學(xué)中。大語言模型能夠?qū)崟r解答學(xué)生疑問、輔助編程調(diào)試、提供個性化輔導(dǎo)，并在一定程度上降低教師的負擔(dān)。同時，它還可以幫助學(xué)生加深對操作系統(tǒng)抽象概念的理解，提升其學(xué)習(xí)興趣與參與度。

1 困境與曙光：操作系統(tǒng)教學(xué)挑戰(zhàn)與大語言模型教學(xué)應(yīng)用

1.1 操作系統(tǒng)課程教學(xué)的挑戰(zhàn)

操作系統(tǒng)課程是計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的重要基礎(chǔ)課程，其核心目標(biāo)是讓學(xué)生掌握操作系統(tǒng)的基本概念、設(shè)計原理和實現(xiàn)方法[7]。然而，由于課程內(nèi)容抽象、技術(shù)性強，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中常面臨以下主要挑戰(zhàn)。

1） 抽象概念的難以理解：操作系統(tǒng)課程涉及大量抽象理論，學(xué)生在初次接觸時往往感到難以理解。例如，在進程調(diào)度中，學(xué)生需要理解不同調(diào)度算法（如先來先服務(wù)、短作業(yè)優(yōu)先、輪轉(zhuǎn)法） 的原理及其適用場景，但這些概念抽象且難以直觀呈現(xiàn)。虛擬內(nèi)存與物理內(nèi)存的映射機制（如分頁、分段） 是課程中的重點和難點。學(xué)生通常難以理解頁表的工作原理以及頁表緩存（TLB） 的作用。死鎖的4個必要條件（互斥、占有且等待、不可搶占、循環(huán)等待） 以及常用的避免死鎖策略（銀行家算法等） 對學(xué)生來說理論性強，缺乏直觀的理解途徑。

2） 編程實驗的調(diào)試難度：操作系統(tǒng)課程的編程實驗通常要求學(xué)生實現(xiàn)底層功能模塊，這些實驗既需要扎實的理論知識，也對編程能力提出了較高要求。例如，在實現(xiàn)進程調(diào)度算法時，學(xué)生經(jīng)常遇到調(diào)度邏輯錯誤，例如未正確處理時間片或優(yōu)先級調(diào)度中的沖突。又比如，實現(xiàn)虛擬內(nèi)存分頁算法時，學(xué)生容易出現(xiàn)內(nèi)存泄漏問題，或者因指針操作不當(dāng)導(dǎo)致程序崩潰。而涉及硬件交互的實驗，如實現(xiàn)簡單的I/O操作，常因為設(shè)備狀態(tài)檢查或中斷處理錯誤而失敗。這些問題通常需要深入理解操作系統(tǒng)底層機制才能解決。

3） 學(xué)生學(xué)習(xí)進度差異：操作系統(tǒng)課程內(nèi)容廣泛且難度較高，學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和基礎(chǔ)水平差異顯著。一些學(xué)生能夠快速理解復(fù)雜概念并完成實驗，但更多的學(xué)生可能在早期的理論課程中就已經(jīng)感到困難，尤其是在缺乏及時輔導(dǎo)的情況下，容易逐漸失去學(xué)習(xí)動力。例如，基礎(chǔ)較弱的學(xué)生可能在學(xué)習(xí)線程與進程區(qū)別時混淆概念，進一步影響對同步機制的理解。部分學(xué)生在編程實驗中因缺乏調(diào)試經(jīng)驗，無法找到代碼錯誤的根源，從而導(dǎo)致實驗延誤或失敗。

4） 教師工作量過大：操作系統(tǒng)課程涉及大量的理論講解和編程實驗，教師需要在課堂上解答學(xué)生問題、批改作業(yè)、組織實驗等工作，負擔(dān)沉重。在大班教學(xué)的環(huán)境下，教師無法照顧到每個學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

1.2 大語言模型在教育中的應(yīng)用與潛力

近年來，大語言模型，尤其是基于變換器（Transformer） 架構(gòu)的GPT系列模型，在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著進展。大語言模型不僅在文本生成、問答系統(tǒng)、機器翻譯等任務(wù)中表現(xiàn)出色，還在教育領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用潛力。許多研究表明，人工智能技術(shù)特別是大語言模型可以通過以下幾種方式提升教育效果。

1） 個性化輔導(dǎo)：大語言模型可以根據(jù)學(xué)生的提問或?qū)W習(xí)進度，提供個性化的學(xué)習(xí)建議和資源。學(xué)生可以根據(jù)自己的需求向LLM提問，它能夠生成個性化的答復(fù)，幫助學(xué)生更好地理解難點。

2） 自動化反饋：在編程教學(xué)中，大語言模型可以作為代碼審核工具，提供實時反饋，幫助學(xué)生快速識別并解決編程錯誤，減少調(diào)試時間。

3） 學(xué)習(xí)資源生成：大語言模型能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和需求，生成相關(guān)的學(xué)習(xí)資料、總結(jié)、代碼示例等，為學(xué)生提供更多的學(xué)習(xí)資源。

4） 解答疑難問題：學(xué)生可以隨時向大語言模型提問，它將基于其龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)給出解答，從而彌補教師和學(xué)生之間的時間差。

將大語言模型引入操作系統(tǒng)課程，能夠彌補傳統(tǒng)教學(xué)方式中的諸多不足[8]。通過實時反饋和個性化輔導(dǎo)，人工智能可以幫助學(xué)生快速解決概念理解和編程調(diào)試中的困難。尤其在操作系統(tǒng)這類技術(shù)性強、內(nèi)容龐雜的課程中，大語言模型的輔助作用更加突出。例如：

1） 幫助學(xué)生理解抽象概念：LLM能夠通過自然語言對操作系統(tǒng)的核心概念進行簡明扼要的解釋，并根據(jù)學(xué)生的需求提供深入講解。通過圖文結(jié)合、示意圖等形式，幫助學(xué)生更好地理解抽象理論。

2） 編程調(diào)試與輔助：在操作系統(tǒng)課程的編程實驗中，學(xué)生往往遇到復(fù)雜的調(diào)試問題。大語言模型可以實時分析學(xué)生的代碼，指出潛在的錯誤，甚至提供優(yōu)化方案，幫助學(xué)生更高效地完成實驗任務(wù)。

3） 個性化學(xué)習(xí)支持：LLM可以根據(jù)每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和興趣，提供定制化的學(xué)習(xí)資源，幫助學(xué)生在自己的節(jié)奏下掌握操作系統(tǒng)的內(nèi)容。

2 破局與賦能：大語言模型助力操作系統(tǒng)教學(xué)創(chuàng)新

2.1 教學(xué)設(shè)計與目標(biāo)

在將大語言模型引入操作系統(tǒng)課程之前，必須重新設(shè)計課程的教學(xué)方法和目標(biāo)。大語言模型能夠提供個性化且互動性強的學(xué)習(xí)支持，因此，可以幫助實現(xiàn)以下教學(xué)目標(biāo)。

1） 加深學(xué)生對抽象概念的理解：通過大語言模型的互動式教學(xué)，學(xué)生可以在遇到困難時隨時向人工智能提問并獲得個性化的解答。大語言模型能夠?qū)?fù)雜的操作系統(tǒng)概念（如進程管理、虛擬內(nèi)存等） 以更易理解的方式呈現(xiàn)，幫助學(xué)生加深對抽象理論的理解。

2） 提高學(xué)生的編程技能和調(diào)試能力：操作系統(tǒng)課程通常包括編程實驗，而編程調(diào)試是學(xué)生常遇到的挑戰(zhàn)之一。借助大語言模型的即時反饋，學(xué)生能夠迅速識別代碼中的問題，并獲得具體的修復(fù)建議。大語言模型還可以根據(jù)學(xué)生的代碼輸出，自動生成提示，幫助學(xué)生逐步優(yōu)化代碼。

3） 個性化輔導(dǎo)和高效的知識回顧：每位學(xué)生的學(xué)習(xí)進度和需求不同。大語言模型的個性化輔導(dǎo)功能能夠根據(jù)學(xué)生的具體情況提供定制化的建議和學(xué)習(xí)資源。在學(xué)生完成學(xué)習(xí)任務(wù)后，模型還可幫助其回顧知識點，進行高效的復(fù)習(xí)。

4） 減輕教師負擔(dān)，提高教學(xué)效率：在傳統(tǒng)的操作系統(tǒng)課程中，教師通常需要投入大量時間解答學(xué)生疑問并批改作業(yè)。借助大語言模型，教師可以將更多精力集中于教學(xué)的核心環(huán)節(jié)（如講解核心概念、引導(dǎo)學(xué)生思考等） ，從而提高整體教學(xué)效率。

2.2 將大語言模型融入操作系統(tǒng)課程的教學(xué)實施

將大語言模型引入操作系統(tǒng)課程的實施方式可分為若干具體形式。接下來，本文結(jié)合實際案例逐一分析這些教學(xué)形式。

1） 課堂互動：學(xué)生與大語言模型的協(xié)作。在課堂上引入大語言模型，學(xué)生可以隨時向其提問，LLM將在短時間內(nèi)提供相關(guān)解答。這種互動方式不僅幫助學(xué)生解決理解上的困難，還能激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣。在課堂上，LLM可以作為輔助講解工具，幫助學(xué)生更好地掌握操作系統(tǒng)概念。例如，在講解內(nèi)存管理時，教師可以首先讓LLM生成內(nèi)存管理的簡要總結(jié)，隨后根據(jù)學(xué)生的提問進一步展開講解。

實踐案例：在講解“虛擬內(nèi)存”時，教師可以讓人工智能展示虛擬內(nèi)存與物理內(nèi)存之間的關(guān)系，隨后向?qū)W生提出引導(dǎo)性問題（如“虛擬內(nèi)存如何映射到物理內(nèi)存中？”） 。學(xué)生可向LLM提問，LLM基于課堂內(nèi)容提供個性化解答。通過這種方式，學(xué)生能夠獲得更加靈活和個性化的輔導(dǎo)。

2） 編程實驗與即時反饋。在操作系統(tǒng)課程的編程實驗中，學(xué)生經(jīng)常會遇到如死鎖、內(nèi)存泄漏等問題。大語言模型可以作為實時反饋工具，幫助學(xué)生檢測代碼中的錯誤并提供解決方案。除了提供調(diào)試建議，LLM還能夠生成代碼優(yōu)化提示。

實踐案例：假設(shè)學(xué)生在實現(xiàn)一個進程調(diào)度算法時，代碼中出現(xiàn)了死鎖問題。學(xué)生將代碼提交給大語言模型，模型迅速分析出死鎖發(fā)生的原因，并提供相應(yīng)的解決方案，甚至生成改進后的代碼。學(xué)生根據(jù)這些提示快速修正錯誤，從而節(jié)省了大量調(diào)試時間。

3） 知識點總結(jié)與復(fù)習(xí)。在操作系統(tǒng)課程的學(xué)習(xí)過程中，學(xué)生常常需要回顧和總結(jié)已學(xué)的知識點。大語言模型可以幫助學(xué)生進行知識點總結(jié)，自動生成概念圖、思維導(dǎo)圖等形式的復(fù)習(xí)材料，幫助學(xué)生高效梳理和復(fù)習(xí)核心內(nèi)容。

實踐案例：學(xué)生可以要求LLM生成關(guān)于“操作系統(tǒng)進程管理”的概念圖，LLM將結(jié)合所學(xué)內(nèi)容，生成一個清晰的概念圖，并列出相關(guān)的重要概念（如進程、線程、進程調(diào)度算法等） 。學(xué)生在此基礎(chǔ)上可以進一步進行自主復(fù)習(xí)，鞏固所學(xué)知識。

4） 個性化學(xué)習(xí)支持。由于學(xué)生的學(xué)習(xí)進度與需求差異較大，大語言模型能夠根據(jù)學(xué)生的具體學(xué)習(xí)情況提供定制化學(xué)習(xí)資源。對于基礎(chǔ)較好的學(xué)生，LLM可以提供更多挑戰(zhàn)性內(nèi)容或深入的技術(shù)文章；而對于基礎(chǔ)較弱的學(xué)生，LLM可以提供更多基礎(chǔ)教程或簡單示例代碼，幫助他們克服學(xué)習(xí)中的難點。

2.3 教學(xué)活動設(shè)計

在具體教學(xué)活動中，可以通過以下三種方式引入大語言模型。

1） 課堂講解。結(jié)合大語言模型生成的教學(xué)內(nèi)容進行課堂講解，教師可以在講解操作系統(tǒng)核心概念時，輔以人工智能提供的實時反饋和知識點總結(jié)，且可以根據(jù)學(xué)生提問提供進一步的講解材料。

2） 實驗與項目。在操作系統(tǒng)的編程實驗中，學(xué)生可以使用大語言模型提供的代碼建議與調(diào)試反饋，優(yōu)化實驗代碼并解決編程問題。

3） 在線答疑與互動。學(xué)生可以通過在線平臺與大語言模型互動，解答課后疑問、提供個性化復(fù)習(xí)資料，幫助學(xué)生在非課堂時間鞏固所學(xué)內(nèi)容。

2.4 教學(xué)效果分析

為了評估大語言模型引入操作系統(tǒng)課程后的效果，本文通過三種方式收集相關(guān)的教學(xué)數(shù)據(jù)。學(xué)生學(xué)習(xí)成績對比，收集在引入大語言模型前后，學(xué)生在操作系統(tǒng)課程中的成績變化，比較學(xué)生對抽象概念的理解、編程能力提升以及實驗成績變化；學(xué)生反饋，通過問卷調(diào)查和訪談收集學(xué)生反饋，了解他們在學(xué)習(xí)過程中使用大語言模型的體驗和感受，包括人工智能輔導(dǎo)的幫助、LLM輔助調(diào)試的效果、學(xué)習(xí)興趣的變化等；教師工作量對比，對比教師在引入大語言模型前后工作的負擔(dān)，評估LLM在減輕教師負擔(dān)、提高教學(xué)效率方面的作用。

根據(jù)收集的數(shù)據(jù)，本文分析了引入大語言模型后的教學(xué)效果，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

1） 學(xué)生學(xué)習(xí)效果的提升：引入大語言模型后，學(xué)生的學(xué)習(xí)成績顯著提高。大語言模型的個性化輔導(dǎo)和即時反饋幫助學(xué)生更快掌握操作系統(tǒng)概念和技能，特別是在編程實驗中，學(xué)生借助模型提供的調(diào)試建議和代碼優(yōu)化，大幅縮短了調(diào)試時間，實驗完成度和質(zhì)量有了顯著提升。

2） 學(xué)生對人工智能輔助教學(xué)的接受度：學(xué)生對大語言模型輔助教學(xué)的接受度較高，尤其是對于能夠?qū)崟r解答問題、提供調(diào)試建議和個性化學(xué)習(xí)資源的功能給予了積極反饋。大多數(shù)學(xué)生認為，LLM輔導(dǎo)能夠有效補充教師的教學(xué)工作，幫助他們更好地理解課程內(nèi)容。

3） 教師負擔(dān)的減輕：教師的工作負擔(dān)得到了有效減輕。借助LLM的實時答疑和反饋，教師能夠?qū)⒏嗑性谡n堂講解和深度輔導(dǎo)上，尤其是在處理較復(fù)雜的概念時，人工智能作為輔助工具幫助教師更好地回答學(xué)生問題。

盡管大語言模型在操作系統(tǒng)課程中取得了良好的教學(xué)效果，但仍存在一些局限性。例如，模型的局限性雖然能夠生成高質(zhì)量的回答，但在某些高度專業(yè)化的問題上，AI可能無法提供完全準(zhǔn)確的答案。此外，學(xué)生對AI的依賴問題也需要關(guān)注，部分學(xué)生可能過度依賴大語言模型，缺乏主動思考和探索的能力。因此，教師應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生合理使用大語言模型，避免過度依賴。

3 結(jié)束語

本研究系統(tǒng)探討了大語言模型在操作系統(tǒng)課程教學(xué)中的應(yīng)用價值，深入分析了其在應(yīng)對教學(xué)挑戰(zhàn)、提升教學(xué)成效方面的獨特優(yōu)勢。通過將大語言模型有機融入操作系統(tǒng)課程教學(xué)體系，本研究成功彌補了傳統(tǒng)教學(xué)模式的局限性，顯著提升了學(xué)生對抽象操作系統(tǒng)概念的理解深度，有效增強了學(xué)生的編程實踐能力，大幅縮短了程序調(diào)試時間，同時顯著降低了教師的教學(xué)工作負擔(dān)。

研究數(shù)據(jù)表明，大語言模型在操作系統(tǒng)課程教學(xué)中的應(yīng)用具有多重效益：首先，能夠為學(xué)生提供精準(zhǔn)的實時個性化輔導(dǎo)；其次，有力促進了學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力發(fā)展；再次，顯著提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和課堂參與度。特別值得關(guān)注的是，人工智能技術(shù)通過即時反饋和智能調(diào)試建議，對提升學(xué)生的編程能力產(chǎn)生了顯著效果。在操作系統(tǒng)這類理論復(fù)雜、實踐要求高的專業(yè)課程中，人工智能的輔助教學(xué)價值尤為突出。

綜上所述，大語言模型為操作系統(tǒng)課程教學(xué)提供了強有力的技術(shù)支撐，不僅顯著提升了教學(xué)效率和質(zhì)量，更有效激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性和探索精神。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，教育領(lǐng)域?qū)⒓铀傧蛑悄芑?、個性化方向轉(zhuǎn)型，大語言模型在教育中的應(yīng)用前景將更加廣闊。通過持續(xù)優(yōu)化人工智能技術(shù)并拓展其跨學(xué)科應(yīng)用，我們必將迎來一個更加高效、智能的教育新時代。

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【通聯(lián)編輯：王力】