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作者：陈宇;陈汉文;祝之森;张蓉;
单位：华中科技大学电气与电子工程学院;
摘要：大语言模型（large language model,LLM）在一般性教学辅助、文科课程和计算机课程中得到成功应用，但应用于电力电子实验教学时存在电路拓扑图识别不准、关键信息缺失等问题。为此，该文提出基于智能插件和LLM的教学辅助设计方法：首先通过深度学习模型实现电路拓扑图识别，并将其转换为电路网表文本；然后向LLM提供网表文本及不同提示词，引导LLM实现网表检查、电路分析、文档生成、知识问答等教学功能，为教师提供高质量的教学设计起点。该方法有望减轻教师负担，提高实验教学的时效性和教学质量，为电力电子实验教学设计提供一种有用工具。
关键词：新工科;;电力电子技术;;实验教学;;大语言模型;;电路拓扑图识别
基金资助：教育部第二批新工科研究与实践项目(E-NYDQHGC20202219);; 2021年湖北高校省级教学研究项目(2021069);; 2021年教育部电工电子基础课程教学指导分委员会教学改革研究项目(E2139)
