大語言模型在操作系統課程教學中的應用研究

摘要：本文探討了大語言模型在操作系統課程教學中的應用，旨在解決抽象概念難以理解、編程調試復雜以及學生學習效果差異等教學難題。通過將大語言模型引入教學設計，本文提出了個性化輔導、即時反饋和智能輔助等教學策略，顯著提升了學生對復雜概念的理解和編程能力，同時提高了學習效率、增強了課堂互動并減輕了教師負擔。研究結果表明，大語言模型在幫助學生掌握操作系統知識、完成編程實驗以及自主學習方面表現出顯著優勢，為教學改革提供了有力支持。

關鍵詞：操作系統；教學改革；人工智能；人才培養；大語言模型

中圖分類號：G642" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0138-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

操作系統是計算機科學與技術專業的核心課程，涉及系統級編程、資源調度和內存管理等內容，對理論與實踐能力要求較高。然而，學生在學習過程中常常面臨抽象概念難以理解、編程調試復雜以及學習效果差異明顯等問題，為課程教學帶來了挑戰[1-3]。

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

本文以塔里木大學為例，分析近幾年在操作系統課程教學中存在的問題，創新性地將大語言模型引入操作系統課程教學中。大語言模型能夠實時解答學生疑問、輔助編程調試、提供個性化輔導，并在一定程度上降低教師的負擔。同時，它還可以幫助學生加深對操作系統抽象概念的理解，提升其學習興趣與參與度。

1 困境與曙光：操作系統教學挑戰與大語言模型教學應用

1.1 操作系統課程教學的挑戰

操作系統課程是計算機科學與技術專業的重要基礎課程，其核心目標是讓學生掌握操作系統的基本概念、設計原理和實現方法[7]。然而，由于課程內容抽象、技術性強，學生在學習過程中常面臨以下主要挑戰。

1） 抽象概念的難以理解：操作系統課程涉及大量抽象理論，學生在初次接觸時往往感到難以理解。例如，在進程調度中，學生需要理解不同調度算法（如先來先服務、短作業優先、輪轉法） 的原理及其適用場景，但這些概念抽象且難以直觀呈現。虛擬內存與物理內存的映射機制（如分頁、分段） 是課程中的重點和難點。學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、循環等待） 以及常用的避免死鎖策略（銀行家算法等） 對學生來說理論性強，缺乏直觀的理解途徑。

2） 編程實驗的調試難度：操作系統課程的編程實驗通常要求學生實現底層功能模塊，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，在實現進程調度算法時，學生經常遇到調度邏輯錯誤，例如未正確處理時間片或優先級調度中的沖突。又比如，實現虛擬內存分頁算法時，學生容易出現內存泄漏問題，或者因指針操作不當導致程序崩潰。而涉及硬件交互的實驗，如實現簡單的I/O操作，常因為設備狀態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底層機制才能解決。

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

4） 教師工作量過大：操作系統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生問題、批改作業、組織實驗等工作，負擔沉重。在大班教學的環境下，教師無法照顧到每個學生的學習需求。

1.2 大語言模型在教育中的應用與潛力

近年來，大語言模型，尤其是基于變換器（Transformer） 架構的GPT系列模型，在自然語言處理領域取得了顯著進展。大語言模型不僅在文本生成、問答系統、機器翻譯等任務中表現出色，還在教育領域展現了巨大的應用潛力。許多研究表明，人工智能技術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：大語言模型可以根據學生的提問或學習進度，提供個性化的學習建議和資源。學生可以根據自己的需求向LLM提問，它能夠生成個性化的答復，幫助學生更好地理解難點。

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

3） 學習資源生成：大語言模型能夠根據學生的學習進度和需求，生成相關的學習資料、總結、代碼示例等，為學生提供更多的學習資源。

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

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

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

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

3） 個性化學習支持：LLM可以根據每個學生的學習進度和興趣，提供定制化的學習資源，幫助學生在自己的節奏下掌握操作系統的內容。

2 破局與賦能：大語言模型助力操作系統教學創新

2.1 教學設計與目標

在將大語言模型引入操作系統課程之前，必須重新設計課程的教學方法和目標。大語言模型能夠提供個性化且互動性強的學習支持，因此，可以幫助實現以下教學目標。

1） 加深學生對抽象概念的理解：通過大語言模型的互動式教學，學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。大語言模型能夠將復雜的操作系統概念（如進程管理、虛擬內存等） 以更易理解的方式呈現，幫助學生加深對抽象理論的理解。

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

3） 個性化輔導和高效的知識回顧：每位學生的學習進度和需求不同。大語言模型的個性化輔導功能能夠根據學生的具體情況提供定制化的建議和學習資源。在學生完成學習任務后，模型還可幫助其回顧知識點，進行高效的復習。

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

2.2 將大語言模型融入操作系統課程的教學實施

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

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

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

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

實踐案例：假設學生在實現一個進程調度算法時，代碼中出現了死鎖問題。學生將代碼提交給大語言模型，模型迅速分析出死鎖發生的原因，并提供相應的解決方案，甚至生成改進后的代碼。學生根據這些提示快速修正錯誤，從而節省了大量調試時間。

3） 知識點總結與復習。在操作系統課程的學習過程中，學生常常需要回顧和總結已學的知識點。大語言模型可以幫助學生進行知識點總結，自動生成概念圖、思維導圖等形式的復習材料，幫助學生高效梳理和復習核心內容。

實踐案例：學生可以要求LLM生成關于“操作系統進程管理”的概念圖，LLM將結合所學內容，生成一個清晰的概念圖，并列出相關的重要概念（如進程、線程、進程調度算法等） 。學生在此基礎上可以進一步進行自主復習，鞏固所學知識。

4） 個性化學習支持。由于學生的學習進度與需求差異較大，大語言模型能夠根據學生的具體學習情況提供定制化學習資源。對于基礎較好的學生，LLM可以提供更多挑戰性內容或深入的技術文章；而對于基礎較弱的學生，LLM可以提供更多基礎教程或簡單示例代碼，幫助他們克服學習中的難點。

2.3 教學活動設計

在具體教學活動中，可以通過以下三種方式引入大語言模型。

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

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

3） 在線答疑與互動。學生可以通過在線平臺與大語言模型互動，解答課后疑問、提供個性化復習資料，幫助學生在非課堂時間鞏固所學內容。

2.4 教學效果分析

為了評估大語言模型引入操作系統課程后的效果，本文通過三種方式收集相關的教學數據。學生學習成績對比，收集在引入大語言模型前后，學生在操作系統課程中的成績變化，比較學生對抽象概念的理解、編程能力提升以及實驗成績變化；學生反饋，通過問卷調查和訪談收集學生反饋，了解他們在學習過程中使用大語言模型的體驗和感受，包括人工智能輔導的幫助、LLM輔助調試的效果、學習興趣的變化等；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，評估LLM在減輕教師負擔、提高教學效率方面的作用。

根據收集的數據，本文分析了引入大語言模型后的教學效果，主要體現在以下幾個方面。

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

2） 學生對人工智能輔助教學的接受度：學生對大語言模型輔助教學的接受度較高，尤其是對于能夠實時解答問題、提供調試建議和個性化學習資源的功能給予了積極反饋。大多數學生認為，LLM輔導能夠有效補充教師的教學工作，幫助他們更好地理解課程內容。

3） 教師負擔的減輕：教師的工作負擔得到了有效減輕。借助LLM的實時答疑和反饋，教師能夠將更多精力集中在課堂講解和深度輔導上，尤其是在處理較復雜的概念時，人工智能作為輔助工具幫助教師更好地回答學生問題。

盡管大語言模型在操作系統課程中取得了良好的教學效果，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量的回答，但在某些高度專業化的問題上，AI可能無法提供完全準確的答案。此外，學生對AI的依賴問題也需要關注，部分學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，教師應引導學生合理使用大語言模型，避免過度依賴。

3 結束語

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

研究數據表明，大語言模型在操作系統課程教學中的應用具有多重效益：首先，能夠為學生提供精準的實時個性化輔導；其次，有力促進了學生的自主學習能力發展；再次，顯著提升了學生的學習興趣和課堂參與度。特別值得關注的是，人工智能技術通過即時反饋和智能調試建議，對提升學生的編程能力產生了顯著效果。在操作系統這類理論復雜、實踐要求高的專業課程中，人工智能的輔助教學價值尤為突出。

綜上所述，大語言模型為操作系統課程教學提供了強有力的技術支撐，不僅顯著提升了教學效率和質量，更有效激發了學生的學習主動性和探索精神。隨著人工智能技術的持續發展，教育領域將加速向智能化、個性化方向轉型，大語言模型在教育中的應用前景將更加廣闊。通過持續優化人工智能技術并拓展其跨學科應用，我們必將迎來一個更加高效、智能的教育新時代。

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【通聯編輯：王力】