LessonPlanner：使用大型语言模型帮助新手教师准备教学驱动的课程计划

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准备课程计划（例如，一份包含90分钟课堂教学策略和材料的详细路线图）对于新手教师来说是有益但具有挑战性的。大型语言模型（LLM）可以通过为课程计划生成自适应内容来简化这一过程，否则教师需要从头创建或搜索现有资源。在这项工作中，我们首先与六位新手教师进行形成性研究，以了解他们使用LLM准备课程计划的需求。然后，我们开发了LessonPlanner，基于加涅的九大教学事件帮助用户交互式地构建具有自适应LLM生成内容的课程计划。我们的被试内研究（N=12）表明，与基线ChatGPT界面相比，LessonPlanner可以显著提高生成的课程计划质量，并减轻用户在准备过程中的工作量。我们的专家访谈（N=6）进一步证明了LessonPlanner在提供有效教学策略和有意义的教育资源方面的有用性。我们讨论了使用LLM支持教学活动的担忧和设计考虑。