大模型是基于深度学习、具备庞大规模参数与复杂结构的人工智能系统，依托海量数据与强大算力，展现出通用任务处理和多模态交互能力。在人文社科领域，教育垂类大模型的融入，不仅为传统的教学模式带来了深刻的变革，更为提升教学质量、深化专业内涵开辟了全新的路径。

　　智能化教学辅助促进人文社科师生个性化发展

　　大模型技术具有强大的文本分析和数据处理能力，可以实时跟踪学生的学习进度，识别他们的强弱项，据此推荐适合的学习材料和课程项目，比如大模型技术可以根据学生在学习过程中存在的问题提供详细、个性化的解答，使学生能够获得更深入、更精准的学习体验。此外，大模型技术帮助教师培训转向个性化和终身学习。眼下众多高校和研究机构纷纷探索大模型在课堂教学、课程设计中的具体应用。如通过系统培训，文科教师全面接受并有效掌握大模型技术，利用大模型的高效数据处理能力和智能化分析手段，优化教学内容，创新教学方法，提升评估精度，可以弥补传统教学的时空限制，提升文科教师的教学高度、深度和宽度。

　　生成式技术助推文理跨学科教学模式改革

　　生成式大模型通过知识图谱和语义理解技术，打破学科界限，为师生提供跨领域资源整合服务。学生可通过自然语言指令获取融合人文历史、自然科学、体育艺术等多学科案例，教师可调用大模型生成跨学科项目式学习任务，促进知识迁移与综合素养提升。开源大模型推动教育生态开放，开发者可基于通用能力开发适配不同学科的智能体，加速跨学科工具创新。大语言模型通过构建跨学科知识图谱、提供多样化思维训练资源，帮助教师突破学科壁垒，助力师生分析不同领域中的共同问题与挑战，提升教学的质量与效率。基于大模型的智能备课系统可整合多学科资源，生成符合教学目标的跨学科课程设计，其多样化思维模式为教师创新教学策略提供参考。

　　社区与协作学习促进师生知识共享和教育公平化

　　大模型能够支持社区与协作学习，促进学生之间的互动和合作。在大模型的辅助下，课堂不再是单向的知识传递，而是转变为学生的主动参与和互动，增强了学生的合作能力和思维能力。此外，大模型通过模拟对话、问题解答等方式，支持多人协作和交互式学习，使学习过程更加灵活和个性化。社区与协作学习不仅有助于学生在学术上取得进步，还能培养他们的社交互动和沟通技巧，为未来的职业发展打下坚实的基础。

　　大模型训练技术赋能新文科学术创新

　　大模型技术的深度应用，正为人文社科研究开辟全新的方法论疆域。在理论建构层面，大模型技术推动人文研究迈入“假设生成—验证”的闭环迭代。例如，针对语言学中的“萨丕尔—沃尔夫假说”，研究者设计了一套反事实模拟实验，这与假说中“语言结构影响思维模式”的论断形成量化互证。此类技术驱动的理论检验，打破了人文领域长期依赖思辨推演的局限。研究范式的革新更体现在微观操作层面。在传统文本分析领域，研究者常受限于人工标注的效率与主观性，而基于Transformer架构的预训练模型，能够以毫秒级速度完成百万字级文献的语义聚类。这种“超大规模文本挖掘”能力，不仅使得文本研究从抽样阐释转向全样本分析，而且为单一文本的研究提供了全新视角。此类“增强型学术生产”模式，正在重写人文研究的创新方程式。

　　【作者单位：广东工业大学外国语学院。本文为教育部国家级大学生创新训练项目（202411845059）和广东工业大学大学生创新训练项目（xj2025118450621）的阶段性成果】