Les grands modèles multimodaux sont une technologie d'application de l'intelligence artificielle conforme aux modes cognitifs multicanaux humains dans le contexte actuel de l'informatisation de l'éducation. Des grands modèles linguistiques tels que ChatGPT-4o disposent déjà de capacités de sortie multimodale combinant texte et images, offrant ainsi la faisabilité pour que l'enseignement multimodal devienne progressivement la norme dans l'enseignement intelligent du chinois international. Ils peuvent efficacement résoudre les problèmes de quantité insuffisante de ressources vidéo pour l'enseignement du chinois international, la limitation des types, la profondeur de diffusion insuffisante ainsi que le manque d'inputs compréhensibles. Par conséquent, cette recherche se concentre sur 23 paires courantes d'erreurs de structures syntaxiques dans l'enseignement de la grammaire du chinois international. Basée sur le concept de construction de ressources « liaison précise des annotations », elle propose une idée de construction d'une base de ressources vidéo grammaticales générative et un processus de traitement automatisé. En s'appuyant sur les ressources existantes, elle explore également des méthodes de détection des erreurs grammaticales et un nouveau modèle d'enseignement interactif homme-machine soutenu par les grands modèles. Cette tentative fournit non seulement une référence pour la construction visuelle textuelle des ressources d'erreurs grammaticales, mais aussi une application démonstrative pour la construction de ressources génératives basées sur les grands modèles multimodaux.

Base de ressources vidéo générative;enseignement international du chinois;analyse des erreurs;grands modèles multimodaux