论文标题：Research on the Development of a Large Language Model-Based Artificial Intelligence Teaching Assistant and Discipline-Based Knowledge Engine for Urban Planning: A Case Study of the New Science of Cities

期刊：Landscape Architecture Frontiers

作者：Tian ZHENG, Junhao XIA, Yue MA, Xiaolan HUANG, Ying LONG 

发表时间：15 Jun 2026

DOI：10.15302/J-LAF-2026-0031

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基于大语言模型的城市规划人工智能助教构建与学科引擎研究

——以《新城市科学》课程为例

Research on the Development of a Large Language Model-Based Artificial Intelligence Teaching Assistant and Discipline-Based Knowledge Engine for Urban Planning:

A Case Study of the New Science of Cities

郑湉，夏俊豪，马悦，黄潇斓，龙瀛

关键词

人工智能；AI助教；大语言模型；检索增强生成；文生图；教学实践；学科引擎

文章亮点

·构建了融合检索增强生成与文生图能力的课程AI助教系统

·提出了面向城市规划教育的学科引擎构建框架与技术路径

·实现了大语言模型在教学问答、空间表达与课程实践中的协同应用

本文引用格式

Zheng, T., Xia, J. Ma, Y., Huang, X., & Long, Y. (2026). Research on the development of a large language model-based artificial intelligence teaching assistant and discipline-based knowledge engine for urban planning: A case study of the New Science of Cities. Landscape Architecture Frontiers, 14(3), 260031. https://doi.org/10.15302/J-LAF-2026-0031

人工智能（AI）的快速发展正推动高等教育由传统教学模式向智能化教学形态深刻转型。本文围绕AI助教系统开发、教学实践应用与学科引擎构建3个维度展开探讨。研究结果表明，通过融合领域知识注入、检素增强生成机制与文生图能力优化，Al助教不仅显著提升了专业知识问答的准确性，还在城市空间场景的图像生成任务中展现出较高的表达精度及对中国本土城市场景的适配能力。基于此，本文进一步提出以大语言模型为基底、面向学科知识体系深度定制的学科引擎建设路径，构建融合了文本生成、知识图谱与文生图协同驱动的系统架构，以实现从通用型语言模型向学科智能引擎的演进。研究为高校教育的数字化转型提供了可复制、可推广的理论框架与技术路径，同时拓展了AI与教育交叉研究的应用场景与发展方向。

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