Multimodale große Modelle sind eine KI-Anwendungstechnologie, die den mehrkanaligen kognitiven Wegen des Menschen im aktuellen Kontext der Bildungsinformatik entspricht. Große Sprachmodelle wie ChatGPT-4o verfügen bereits über multimodale Ausgabefähigkeiten, die Text und Bild kombinieren, was die Machbarkeit bietet, dass multimodales Lehren allmählich zur Norm im internationalen intelligenten Chinesischunterricht wird. Dies kann effektiv das Problem mangelnder Videoressourcen im internationalen Chinesischunterricht, begrenzter Typen, unzureichender Verbreitungstiefe sowie fehlender verständlicher Eingaben lösen. Daher konzentriert sich diese Studie auf 23 Gruppen häufig verwendeter Satzmusterfehler im internationalen chinesischen Grammatikunterricht. Basierend auf dem Konzept der "präzisen markierungsbasierten Vernetzung" von Ressourcen wird das Konzept eines generativen grammatikalischen Videobibliotheksaufbaus und eines automatisierten Verarbeitungsprozesses vorgeschlagen. Auf der Basis vorhandener Ressourcen wurden auch Methoden zur Fehlererkennung in der Grammatik sowie ein neues, von großen Modellen unterstütztes interaktives Lehrmodell Mensch-Maschine erforscht. Dieser Versuch bietet nicht nur eine Referenz für den visuellen Textaufbau von Fehlerressourcen im Grammatikunterricht, sondern auch eine Demonstrationsanwendung für den generativen Ressourcenausbau basierend auf multimodalen großen Modellen.

Generative Videobibliothek;internationaler Chinesischunterricht;Fehleranalyse;multimodale große Modelle