提示工程賦能老年教育治理研究

摘 要：隨著人工智能技術的飛速發展，提示工程作為一種新興技術手段，正逐漸在老年教育領域展現出其獨特價值。介紹了提示工程，分析了提示工程的核心特點與工作原理，并結合實例，研究了提示工程如何賦能老年教育治理。研究結果表明：提示工程技術通過優化輸入提示的設計和結構，可以大幅度提升大語言模型的理解和響應能力，從而有效提升教育資源的獲取效率、個性化學習的體驗與教育管理的智能化水平；同時，針對老年人的認知特點、學習習慣與技術使用能力，制訂對應的設計策略，可以為老年人提供更加便捷、高效且貼心的服務。隨著技術的不斷進步和應用深化，提示工程將在老年教育治理中發揮更加重要的作用。

關鍵詞：提示工程 人工智能 老年教育 教育治理

Research on Empowering Elderly Education Governance with Prompt Engineering

TANG Jian

Yiyang Open University， Yiyang， Hu’nan Province， 413000 China

Abstract："With the rapid development of artificial intelligence technology， prompt engineering， as an emerging technological means， is gradually demonstrating its unique value in the field of elderly education. It introduced the suggestion project， analyzed its core characteristics and working principles， and studied how the suggestion project empowers elderly education governance through examples. The research results indicate that prompt engineering technology can significantly improve the understanding and response capabilities of large language models by optimizing the design and structure of input prompts， thereby effectively enhancing the efficiency of acquiring educational resources， personalized learning experience， and intelligent level of educational management; At the same time， it develops corresponding design strategies based on the cognitive characteristics， learning habits， and technological abilities of the elderly， in order to provide more convenient， efficient， and caring services for them. With the continuous advancement and deepening application of technology， it is suggested that engineering will play a more important role in the governance of elderly education.

Key Words： Prompt engineering; Artificial intelligence; Elderly education; Education governance

隨著人工智能技術的飛速發展，自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領域取得了顯著的進步。其中，提示工程作為一種新興的技術手段，正逐漸成為NLP研究與應用的熱點。特別是在老年教育領域，提示工程展現出了巨大的應用潛力，能夠有效提升教育資源的獲取效率、個性化學習的體驗與教育管理的智能化水平^[1-3]。

1 提示工程

提示工程是一種針對大型語言模型的交互式操作方法論。其核心理念在于構造具有明確目的和導向的輸入提示（Prompt），從而激發模型從其龐大知識庫中提取恰當信息并形成高質量的輸出。這些Prompt可以是一個問題、一段文本描述、一種情境設定或一個命令式的指導。這一技術不僅融合了NLP的專業技巧，還深入涉及對人類認知過程的剖析與對機器學習模型內部運行機制的細致探究^[4]。

在人工智能領域，特別是在NLP和機器學習范疇內，提示工程被定義為通過精心設計和優化特定的輸入（即Prompt），以引導模型產生符合預期的輸出的過程。這種技術與方法具有廣泛的應用前景，包括但不限于智能問答系統、文本生成任務、知識圖譜構建等多個方面^[5]。

隨著預訓練大模型（如GPT系列）的快速發展，提示工程的重要性愈發顯著，這是因為提示工程能夠顯著影響模型對內容的理解和生成質量與準確性。一個精心設計的Prompt可以使模型更好地捕捉到問題的關鍵要素，從而產生更為精準和有價值的回答。同時，提示工程還有助于挖掘模型的潛在能力，拓展其在各種復雜場景下的應用范圍^[6]。

2 提示工程的核心特點與工作原理

2.1 提示工程的核心特點

2.1.1 目標導向性

提示工程的一個顯著特點是其強烈的目標導向性。在NLP任務中，通常需要模型針對特定的任務目標生成相應的輸出。提示工程通過設計具有明確任務目標的輸入Prompt，能夠引導模型專注于完成任務，從而提高輸出的相關性和準確性。例如：在老年教育領域，我們可以設計一個Prompt來引導模型生成適合老年人學習特點的健康知識文章。

2.1.2 精細調控能力

提示工程還具備精細調控模型輸出的能力。通過調整提示中的語言表述、結構布局等要素，我們可以實現對模型輸出的精確控制。這種調控能力使提示工程在處理復雜任務時具有更高的靈活性和適應性。例如：在為老年人設計個性化學習計劃時，我們可以通過調整Prompt來平衡課程難度、進度和興趣點，以滿足不同學員的需求。

2.1.3 發掘潛在能力

提示工程能夠發掘大型語言模型的潛在能力。盡管這些模型經過大規模預訓練已經具備了豐富的知識和語言理解能力，但提示工程通過巧妙設計Prompt，可以進一步激發模型的潛能，使其在特定任務上表現出更優異的性能。這對老年教育領域來說具有重要意義，因為我們可以利用提示工程來幫助老年人更好地學習和掌握新知識。

2.1.4 跨任務適應性

提示工程具有出色的跨任務適應性。這意味著同一個Prompt或類似的Prompt結構可以在不同的NLP任務之間進行遷移和應用。這種跨任務適應性大大降低了模型在不同場景下的適應成本，提高了模型的復用性和效率。在老年教育領域，我們可以利用這一特點來快速構建適用于不同教育場景的智能教學系統。

2.1.5 可解釋性增強

隨著人工智能技術的普及和應用，模型的可解釋性問題日益受到關注。提示工程通過提供清晰明確的輸入Prompt，使模型的輸出結果更加透明和可解釋。這不僅有助于用戶理解和信任模型的輸出結果，還有助于開發者對模型進行更深入的分析和改進。在老年教育領域，可解釋性增強的提示工程可以幫助教育工作者更好地了解老年人的學習需求和進度，從而提供更有針對性的指導和支持。

2.1.6 持續迭代與優化

提示工程強調持續迭代與優化的重要性。隨著模型性能的提升和任務需求的不斷變化，我們需要不斷地對Prompt進行改進和優化。這種持續迭代的過程有助于保持模型在特定任務上的領先地位，并不斷提升其性能表現。在老年教育領域，持續迭代與優化的提示工程可以確保智能教學系統始終緊跟時代步伐和老年人需求的變化，提供更加優質的教育服務^[7]。

2.2 提示工程的工作原理

2.2.1 輸入Prompt設計與構建

提示工程的第一步是設計并構建有效的輸入Prompt。這需要綜合考慮任務目標、模型能力、領域知識等多個因素。一個優秀的Prompt應該簡潔明了地表達任務目標，同時具備足夠的靈活性和開放性，以適應不同的任務場景。例如：在設計一個用于生成老年人健康飲食建議的Prompt時，我們需要明確指出目標受眾（老年人）、任務類型（生成飲食建議）與可能涉及的領域知識（營養學、老年人生理特點等）。

2.2.2 激活模型知識庫

當輸入Prompt被傳遞給模型后，模型會利用其預訓練的知識庫來理解和處理這個Prompt。知識庫中的信息包括語言規則、實體知識、概念關系等，這些信息對模型生成準確且有意義的輸出至關重要。在處理Prompt時，模型會根據Prompt中的關鍵詞和語境來檢索和激活相關的知識庫內容。

2.2.3 邏輯推理與生成過程

在激活知識庫后，模型會進入邏輯推理階段。這一階段涉及對輸入信息的深入分析和理解，以及基于這些信息的推理和判斷。模型會根據Prompt中的任務目標和語境來推斷出合適的輸出內容；同時，模型還會利用其生成能力來構造自然流暢的語言文本。這一過程需要模型具備強大的邏輯推理能力和語言生成能力。

2.2.4 目標導向性調整

在生成輸出的過程中，模型會根據Prompt中的目標導向性進行調整。這意味著模型會不斷評估自己的輸出是否符合任務要求，并根據需要進行相應的修改和優化。這種目標導向性的調整有助于確保模型的輸出結果與任務目標保持一致性和準確性。

2.2.5 反饋循環與優化迭代

提示工程還包括一個反饋循環與優化迭代的環節。在這一環節中，我們可以收集用戶對模型輸出的反饋意見，并根據這些意見對Prompt進行改進和優化。通過不斷地迭代和優化，我們可以使模型在特定任務上達到更好的性能表現。在老年教育領域，這種反饋循環與優化迭代的過程可以幫助我們持續改進智能教學系統的功能和用戶體驗^[8]。

3 提示工程賦能老年教育治理的設計

3.1 Prompt設計要素

一個有效的Prompt需要綜合考慮引導語、上下文信息、任務描述、輸出格式指示、限制條件、樣例輸出、結束語等多個要素。這些要素相互作用，共同構成了一個完整、清晰且具有指導意義的提示系統，從而引導大型語言模型為老年教育等特定場景提供高質量的自然語言輸出。

這些要素并不是每個Prompt都必須包含的，但根據特定的需求和上下文，合適地結合這些要素，可以提高LLM生成的文本質量和相關性^[9]。以下是構成一個典型Prompt的主要要素。

（1）引導語或指示語。引導語是Prompt的開頭部分，用于吸引模型的注意力并告知其接下來的任務。它可以是簡單的問候語，也可以是對任務目標的直接陳述。例如：在老年教育場景中，一個關于健康飲食建議的Prompt可以從“為了保持健康，老年人應該如何調整飲食？”這樣的引導語開始。

（2）上下文信息。上下文信息為模型提供了任務發生的背景和環境，這有助于模型更好地理解任務需求，并生成更加相關和準確的輸出。在老年教育的背景下，上下文信息可能包括學員的學習目標、興趣愛好、健康狀況等。例如：“考慮到張爺爺有高血壓的問題，為他推薦一份低鹽低脂的健康食譜。”

（3）任務描述。任務描述是Prompt的核心部分，明確指出了模型需要完成的具體任務。它應該簡潔明了，同時包含足夠的信息，以供模型理解和執行。例如：“請根據上述上下文信息，為一位患有糖尿病的老年人設計一份個性化的運動計劃。”

（4）輸出格式指示。輸出格式指示告訴模型期望的輸出格式，可以是純文本、列表、表格或其他結構化格式。在老年教育中，可能需要模型以易于理解的格式（如步驟列表）提供信息或建議。

（5）限制條件。限制條件是對模型輸出的額外約束或要求，其可以幫助模型生成更加符合特定場景或需求的輸出。例如：請確保您的運動計劃既安全又可行，并考慮到張爺爺的年齡和身體狀況。

（6）樣例輸出。樣例輸出提供了一個或多個模型可以參考的理想輸出示例，這有助于模型理解任務的具體要求和期望的輸出風格。在老年教育中，樣例輸出可能是一個已經制定好的運動計劃或食譜。

（7）結束語。結束語是Prompt的結尾部分，用于總結任務并鼓勵模型生成輸出。它可以是一個簡單的感謝語或對任務的再次強調。例如：“非常感謝您的配合！請根據以上信息為我們提供一份個性化的運動計劃。”

3.2 Prompt設計策略

在老年教育領域，Prompt設計策略需要特別考慮老年人的認知特點、學習習慣與技術使用能力^[10]。老年人的認知特點表現為記憶力衰退、注意力難以長時間集中、對新知識的接受速度相對較慢等；他們的學習習慣往往傾向于循序漸進、注重實踐經驗與具有較為固定的學習節奏；在技術使用能力方面，他們可能存在對新型電子設備操作不熟練、對數字化概念理解困難等情況。

在老年教育的規劃方面，基于這些因素，Prompt設計要注重整體課程內容的布局合理性。例如：將復雜的知識分解為多個小模塊，每個模塊之間有清晰的邏輯遞進關系，以適應老年人較慢的知識吸收速度。規劃課程時長時，也要充分考慮他們的注意力集中時間，不宜過長。

在組織方面，要根據老年人的學習習慣來安排教學活動的順序和方式。例如：多組織一些小組討論、實地參觀等活動，讓他們能夠在互動和實踐場景中更好地學習知識。同時，在教材和學習資料的選取上，也要選擇字體較大、排版簡潔明了的材料，方便他們閱讀。

在管理方面，針對老年人技術使用能力較弱的情況，要提供足夠耐心和細致的技術指導服務。無論是線上學習平臺的使用，還是相關電子設備操作的答疑解惑，都要確保管理人員能夠及時響應老年學員的需求。

在評估方面，不能單純以傳統的考試成績來衡量老年學員的學習成果，而是要從多個維度進行考量，如他們在實際生活中的知識應用能力、參與學習活動的積極性和態度轉變等，這樣才能更全面、準確地反映老年教育的效果。

以下是一些關鍵的Prompt設計策略。

（1）簡化復雜規則。將復雜的規則拆分為簡單、易于理解的部分，以提高老年人的理解和執行能力。例如：在設計一個幫助老年人學習使用智能手機的Prompt時，可以將“每天攝入適量的蛋白質”這一復雜規則拆分為“每天至少吃兩份蛋白質食物”“避免過量攝入高脂肪蛋白質”兩條簡單規則。

（2）提供清晰的任務說明。明確指定任務所需的步驟，引導老年人按照步驟操作。例如：在設計一個幫助老年人學習如何使用電子郵件發送附件的Prompt時，可以詳細列出每個步驟，如“首先打開電子郵件客戶端”“點擊撰寫新郵件”“點擊附件圖標并選擇文件”等。

（3）關鍵信息冗余。在Prompt中重復重要的信息，以確保老年人能夠充分理解任務要求。例如：在設計一個幫助老年人了解中國傳統節日的Prompt時，可以多次強調“請按照步驟操作”，以確保老年人能夠順利完成學習任務。

（4）分段清晰。使用分隔符將Prompt分成多個部分，提高其可讀性和理解性。例如：在設計一個幫助老年人學習英語單詞拼寫的Prompt時，可以使用空行將不同節日的介紹分隔開來。

（5）語音場景適應。考慮老年人的發音和聽力特點，使用簡潔明了的語言設計Prompt。例如：在設計一個幫助老年人學習如何使用智能家居設備的Prompt時，可以避免使用專業術語，使用簡單易懂的語言描述設備的功能和使用方法。

（6）反思推理過程。詢問模型在執行任務時的思考過程，以優化其性能和適應性。例如：在設計一個幫助老年人學習如何使用電子郵件發送附件的Prompt時，可以詢問模型：“您認為如何向老年人解釋這個設備的功能和使用方法？”

（7）提供學習示例。通過具體的示例，幫助老年人更好地理解任務需求和步驟。例如：在設計一個幫助老年人學習如何使用電子郵件發送附件的Prompt時，可以給出幾個常見的單詞及其正確拼寫作為示例。

（8）結構化判斷型任務。先給出判斷依據，再引導模型做出結論，確保老年人能夠正確理解和執行任務。例如：在設計一個幫助老年人判斷食物是否健康的Prompt時，可以先列出一些健康飲食的標準，然后根據這些標準來判斷某種食物是否健康。

4 結語

提示工程通過優化Prompt的設計和結構，顯著提升了模型的理解和響應能力，同時充分考慮到老年人的特殊需求和偏好，可以有效提升老年教育的效果，使學習變得更加愉快和有成效。未來，隨著智能技術的不斷發展，提示工程在老年教育治理中的應用將更加深入和廣泛，為老年教育的創新與發展注入新的活力。通過不斷優化和完善提示工程技術，可以更好地滿足老年人日益多樣化且不斷變化的學習需求，提升他們的學習體驗和生活質量。

參考文獻

[1] 唐箭. 銀齡未來：大模型賦能老年教育新時代[M]. 北京： 國家開放大學出版社， 2024.

[2] 唐箭. 智領未來：新時代銀齡對話大模型[M]. 北京： 國家開放大學出版社， 2024.

[3] 唐箭. 老年教育的未來：大模型引領智慧學習時代[M]. 北京： 國家開放大學出版社， 2024.

[4] 王東清，蘆飛，張炳會，等.大語言模型中提示詞工程綜述[J].計算機系統應用，2025，34（01）：1-10.

[5] 陳萍，朱軍華. 圖書館提示語工程：價值、設計及實現 [J]. 圖書館工作與研究， 2024 （9）： 62-70.

[6] 黃峻，林飛，楊靜，等. 生成式AI的大模型提示工程：方法、現狀與展望 [J]. 智能科學與技術學報， 2024， 6 （2）： 115-133.

[7] 方海光，王顯闖，洪心，等. 面向AIGC的教育提示工程學習提示單設計及應用 [J]. 現代遠距離教育， 2024 （2）： 62-70.

[8] 商錦鈴，張建勇. 基于ChatGPT和提示工程的查詢式摘要數據集AMTQFSum構建研究 [J]. 數據分析與知識發現， 2024， 8 （Z1）： 122-132.

[9] 王少. 生成式人工智能提示工程的倫理風險與規制 [J/OL]. 科學學研究， 1-9[2024-12-25]. https：//doi.org/10.16192/j.cnki.1003-2053.20241126.003.

[10] 黃施洋，奚雪峰，崔志明.大模型時代下的漢語自然語言處理研究與探索[J].計算機工程與應用，2025，61（1）：80-97.