曹海龙

长江大学

摘要(Abstract)：

本研究探讨了Ollama开源框架在资源—环境大数据分析教学中的应用。资源—环境大数据分析涉及海量、多源异构数据的处理与分析，对初学者具有较高学习门槛。Ollama作为一个支持多种大语言模型的开源框架，能够通过自然语言交互、代码生成等功能，有效降低学习难度。本文分析了资源—环境大数据教学的难点，提出了基于Ollama的辅助教学框架，并阐述了其在简化数据预处理、降低编程难度、辅助算法学习和提升计算效率等方面的优势。研究表明，Ollama辅助教学框架能够显著提高学生的学习效率和数据分析能力，为高校大数据课程教学创新提供了新思路。

关键词(KeyWords)：

Ollama；资源—环境大数据；教学辅助；大语言模型

参考文献(References)：

［1］潘显民，刘树锟. 大数据环境组件模式教学资源库构建关键问题探究［J］. 电脑与信息技术，2021，29（03）：78-80.

［2］陈源辉，周婉茹. 课程思政背景下高校建筑环境测量课程教学研究［J］. 教育思想理论研究，2024，2（04）：13-16. 

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