ChatGPT技术在智慧农业教学中的应用研究

马甜 乔扬 余乐 沈昀

摘要：随着人工智能的不断发展，ChatGPT技术极大地丰富了现代农业的教学资源、模式及方法，成为学生学习、教师授课、学校管理的重要工具和手段。文章结合农业教学专业性强、季节性强、应用场景多元、实操技能占比大等特点，以ChatGPT技术应用在智能温室病虫害生态位预测模型构建的教学实践为例，帮助学生熟练掌握建立智能温室病虫害生态位预测模型的技能。ChatGPT技术的应用，改变了教学条件与学习环境，使传统的目标教育转向学生积极有意义的学习；利用ChatGPT技术，结合我国智慧农业最新产业需求，使学生准确掌握该领域人才所需的理论知识和实践技能，同时也协助教师有针对性地设置符合人才培养需求的专业课程；ChatGPT技术的应用可使教师准确地分析学生的知识水平与专业能力，对学生学习知识的过程进行实时数据分析并给予及时指导，增强教学效果。文章展开的相关研究可为人工智能技术在智慧农业专业课教学中的应用提供新的途径与方法，以期为培养市场化、多元化新型农业技术人才提供参考。

关键词：ChatGPT；人工智能；智慧农业教学；模型构建；教学实践

中图分类号：G642；TP18 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2023）17-00-03

0 引言

智慧农业（Intelligent agriculture），集互联网、云计算和物联网技术于一体，主要依托农业生产现场的各类传感节点和通信网络，实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能分析等，是全球定位系统、遥感、地理信息系统、人工智能等高新技术，在种植农作物上精确化、标准化的具体应用。目前，我国农业处于传统农业向智慧农业转型的关键时期，智慧农业成为现代农业竞争的制高点。为尽快应用先进科学技术改造传统农业生产，实现农业现代化，积极发展智慧农业教育，促进农业高质量发展势在必行［1］。我国是农业大国，现代智慧农业发展与世界先进水平相去甚远，亟须培养大量掌握、运用智慧农业先进技术的复合型人才，为农业的自动化和智能化提供技术和人才支撑［2］。然而，我国智慧农业教育发展滞后，能灵活运用智慧农业知识、熟练掌握操作技能的人才较少，人才的匮乏制约着我国智慧农业的发展［3］。结合现代智慧农业发展的新契机，人工智能与现代农业教育相结合，成为教育改革发展的重要议题［4］。人工智能等信息技术已在发达国家的智慧农业教育等领域得到了广泛应用。智慧农业教育需要先进的科学技术支持［5］。充分利用现有条件，培养合格的智慧农业复合技能型、管理型人才已迫在眉睫。

ChatGPT融入教育系统，推动了传统农业教育向现代农业教育的转化，其为现代智慧农业教育实践提供了便捷、多样化、全面交流与密切合作的教学途径。ChatGPT可以为学习者提供个性化指导和交互式帮助，为学习者自主学习提供有利条件。ChatGPT使用了海量的语料库，其中高质量数据和有价值的知识应用在现代农业教育教学中，不仅重构了课堂交互方式，还使教育从二元的“人—机”转变为“师—机—生”三元教育场景和环境，教学方法发生了较大的变化［6-7］。ChatGPT的突破在于语料、模型、算法，其是不断迭代训练的结果，也是各类算法模型有效组合与集成的结果［8］。随着ChatGPT逐步渗透教育领域，现代智慧农业教育应该建立起与人工智能技术接轨的现代化教育生态体系，推进现代农业教育数字化转型，从而建立起更加完善的现代农业教育体系（包括环境、理念、方式等）。

1 ChatGPT技术应用在智能温室病虫害生态位预测模型构建的教学实践

现代智慧农业生产是通过物联网、3S技术、传感器、射频识别技术等，将各种联网终端采集的温室种植环境、种植生产、农业机械联动工作等信息，转化为可识别监测的数字信息。本文以智能温室病虫害生态位预测模型构建的教学实践为例，探索ChatGPT在现代智慧农业教育中发挥的重要作用，以期为相关教学提供系统化的参考借鉴。智能温室病虫害生态位预测模型构建如下。

第一，变量筛选及模型检验。利用ChatGPT技术检索以往出版发表的相关书籍、期刊论文等，收集关于温室自动控制病虫害相关信息、知识、科学实验数据等，整理、归类形成语料体系的一部分。微调语料则是查询各种渠道的相关数据，包括爬取代码库、专家标注、企业用户等提供的参考价值高、数据较为可信的相关数据，进行分析、加工、整理，构建病虫害潜在地理分布Maxent模型。第二，应用ChatGPT技术分析各变量对模型预测的贡献率，以及各变量与病虫害潜在分布的相关关系。第三，应用ChatGPT技术分析防治病虫害措施的风险预测及对策。第四，应用ChatGPT技术评价病虫害措施防治预测结果。这种应用ChatGPT技术集成开发的病虫害移动采集软件，构建了监测预警平台，均表现出较强的预测、防治温室病虫害的能力。

通过ChatGPT技术在智能温室病虫害生态位预测模型构建中的应用，使学生较熟练地掌握建立预测病虫害生态位模型的技能。过去传统教学中大多数学生认为构建病虫害生态位预测模型是一件非常困难的事，主要由两方面因素造就了学生的这种认知。一是学生掌握的建模所需数据不充足，二是即便获取了大量数据，数据提炼能力稍显不足，严重影响了学生建模的成功率与积极性。ChatGPT作为一种对话式文本生成工具，教师采用对话式教学法，帮助学生在交谈中获得启发，使学生可以更加直观、便捷地与教师进行交流，充分发挥学生学习掌握现代智慧农业知识的积极性［9-10］。ChatGPT作为一种新兴的人工智能技术，它可以比人类更高效地完成数据整理、文稿编辑、机械重复类工作，实现数据的及时收集和

分析［11］8。

2 “有目标的教育”转向“有意义的学习”

目前，我国处在传统农业向现代农业转型的关键时期，农业技术人才的现代智慧农业知识水平与能力，远远跟不上世界现代智慧农业技术的发展速度，严重制约了我国现代农业发展进程［12］。因此，培养既懂农业种植生产又掌握新一代信息技术，不仅会种地，而且“慧”种地的實用复合型技能人才迫在眉睫。但是，现代智慧农业教育存在教学目标不清晰、教学组织不到位、教学手段落后等问题，导致现代智慧农业复合型技能人才缺乏。现代智慧农业教育专业性强、生产季节性强、应用场景多元、实操技能要求高，而大多数院校的条件难以支持大规模学生参加智慧农业操作技能训练，特别是实验设备成本高的课程，更受到诸多客观条件的制约［11］5-6。

ChatGPT技术介入智慧农业教学，可为农学专业学生学习智慧农业新知识、新技术提供实践操作平台，开阔学生的学科视野、夯实学生的基础功底，提升智慧农业教学效果。通过尝试采用ChatGPT技术对学生开展启发式教学，教师帮助学生设立创造性的学习目标，由教师单向传授农业知识转化为教师引导学生与ChatGPT的交互学习，学生可以通过ChatGPT技术与教师进行交流，获得更加贴心、细致、深入的教学指导。整个教学过程根据学生学习情况和兴趣爱好进行局部调整，确保完成教师设置的学习目标。由于ChatGPT技术为涉农学生提供了更加符合认知、行为、心理等方面的个性化教育服务，所以部分学生能够利用课余时间，根据自己的学习进度和爱好，自觉转到相应农业知识的学习上。另外，教师充分发挥引导作用，预测学习过程中的各种影响因素，调整课程设计策略，及时解决学生由理论学习转向实践应用操作过程中所出现的问题。ChatGPT技术的应用，极大地改变了教师的教学条件和学生的学习环境，从“有目标的教育”转向“有意义的学习”。

3 智慧农业教学课程体系的变化

通过调查发现，与其他信息系统用户相比，ChatGPT技术用户的风险感知，特别是职业风险感知尤为明显［13］。要使培养的农业人才符合农业产业的需求，学生在学校获得的专业知识与技能符合行业要求，就需要根据人才培养方案，不断调整和优化课程体系，满足现代农业专业教育动态更新的要求。现代农业教育专业课程分为专业基础课和专业核心技能课，无论是优化调整基础课还是核心技能课，均需要反映行业技术发展的新趋势，符合市场对专业人才技能的要求，这样势必淘汰一些陈旧课程。

那么，如何判断行业的“新”与“旧”？ChatGPT技术既可以从宏观方面判断相关农业政策对现代农业人才需求的影响，又可以从微观角度，判断近期或未来一段时间农业产业发展趋势和对人才的需求。最重要的是，ChatGPT还可结合最新的农业产业需求，为某一特定领域人才定制需要学习的理论知识和实操技能，也就是说，ChatGPT可以协助教师有针对性地设置每门专业课程，确保课程体系调整符合人才培养需求。随着信息技术的高速发展，现代智慧农业技术专业课程数字化教学已成为常态。而新时代农业技术专业课程的体系优化和教学内容更新，均要求学生不仅要掌握扎实的传统农业技术，还要具备分析、解决问题的能力、专业知识交叉运用的能力等。

4 结语

本文以ChatGPT技术作为多维度、智能化的教学评价辅助工具，总结了ChatGPT通过识别和理解图像，不断接收、处理、学习和记忆大量的知识及信息。本文利用ChatGPT准确地分析学生的知识水平、学习方式和专业能力，实时数据化、可视化汇总分析学生的学习、获取知识过程，从而准确评价教学效果。例如，在农作物识别与应用课程中，ChatGPT技术可以从大量由学生提交的图片中，分析最容易混淆的植物类群，以及难以辨别和区分的部位。总之，高校教师需要具备相应的教学分析能力、研发设计能力、持续学习能力，这样才能掌握好ChatGPT这个工具，为教育助力，为课程改革助力，为人才培养助力，最大限度发挥其价值。当今，人们要积极应对人工智能带来的冲击与挑战，而数字化转型则是教育现代化的必由之路。

参考文献：

［1］ 李纪华，高鸿翔.安徽省智慧农业发展：现实基础、存在问题及对策建议［J］.安徽农业大学学报（社会科学版），2023（1）：59-67.

［2］ 徐妍.现代农业发展中农业科技人才隊伍建设问题浅析［J］.山西农经，2021（23）：146-148.

［3］ 王辉.“互联网+”背景下智慧农业教育的创新路径：基于国（境）外重要农业国家的比较研究［J］.智慧农业，2021（3）：68-71.

［4］ 陈增照，石雅文，王梦珂.人工智能助推教育变革的现实图景：教师对ChatGPT的应对策略分析［J］.广西师范大学学报（哲学社会科学版），2023，59（2）：75-85.

［5］ 陈新忠，王地.瑞典高等农业教育促进农业现代化的经验与启示［J］.高等农业教育，2018（1）：6-11.

［6］ 周洪宇，李宇阳. ChatGPT对教育生态的冲击及应对策略［J］.新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2023，44（4）：102-112.

［7］ 王燕，李云峰，赵桂琴.基于交互的启发式学习的实践与探索：以“有机化学”课程为例［J］.教育教学论坛，2022（7）：141-144.

［8］ 钱力，刘熠，张智雄. ChatGPT的技术基础分析［J］.数据分析与知识发现，2023（3）：6-15.

［9］ 杨意，林芳，潘哲朗，等.基于CDIO和智慧农业导向的农业院校人才培养模式探究［J］.科教导刊，2022（9）：23-25.

［10］ 郑世林，姚守宇，王春峰. ChatGPT新一代人工智能技术发展的经济和社会影响［J］.产业经济评论，2023（3）：1-20.

［11］ 汪自松，朱正杰.新农科背景下智慧农业种植应用型复合人才培育体系建设［J］.智慧农业导刊，2023（4）：5-8.

［12］ 李成亮，刘艳丽，战琨友，等.智慧农业背景下涉农专业教育的改革研究［J］.高等农业教育，2022（1）：10-15.

［13］ 张海，刘畅，王东波，等. ChatGPT用户使用意愿影响因素研究［J］.情报理论与实践，2023（4）：15-22.

作者简介：马甜（1984—），女，湖南衡阳人，博士，讲师，研究方向：植物学、植物种植生产、智慧农业生产。

乔扬（1987—），女，江苏泰州人，硕士，讲师，研究方

向：城市景观设计。

余乐（1982—），男，江苏泰州人，硕士，副教授，研究方

向：职业教育、生态循环农业。

沈昀（1986—），女，江苏泰州人，硕士，讲师，研究方

向：景观生态规划。