一种基于大模型的辅助出题系统及方法

本发明涉及自然语言处理的教育，具体涉及一种基于大模型的辅助出题系统及方法。

背景技术：

1、随着现代教育领域对个性化教学需求的持续增长，传统的出题方法面临着许多挑战。在这一传统方法中，教师需要花费大量的时间和精力来手动设计题目，这不仅耗时，而且容易受限于教师个人的经验和创造力。尽管教师努力为学生提供高质量的题目，但由于每个学生的学习水平、兴趣和学习风格的差异，传统的统一出题方法难以满足所有学生的个性化学习需求。

2、此外，随着自然语言处理技术的迅速发展，尤其是像gpt(generative pre-trained transformer)这样的大模型的诞生，为我们提供了新的机会来解决上述问题。这些基于深度学习的模型在大量的文本数据上进行预训练，具备了出色的语言理解和生成能力。利用这些模型，我们可以自动生成内容丰富、多样化且高质量的题目，这为教育领域的出题过程带来了革命性的变革。

3、基于上述考虑，本发明提出了一种基于大模型的辅助出题系统。该系统旨在解决传统出题方法中的瓶颈和局限，使教师能够更加轻松和高效地为不同的学生生成个性化的题目，从而满足他们的个性化学习需求。此外，通过为学生提供更加个性化的题目和学习资源，本发明旨在增强学生的学习动力，提高他们的学习效果和满意度。

技术实现思路

1、为克服现有技术的不足，本发明提出一种基于大模型的辅助出题系统及方法，通过利用大模型的自然语言处理和生成能力，实现了出题过程的自动化。传统的出题过程需要教师花费大量时间和精力进行题目设计和编写，而本发明通过大模型辅助，可以自动生成高质量、多样化的题目，减轻教师的出题负担，提高出题的效率和一致性。这种自动化的出题过程能够极大地节省教师的时间和精力，使他们能够更专注于其他教学活动和个性化指导。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于大模型的辅助出题方法，包括：

3、步骤s1：选择基于深度学习的自然语言处理模型，使用大规模的文本数据集对模型进行训练；

4、步骤s2：获取学生信息；

5、步骤s3：题目生成算法；

6、步骤s4：题目评估及反馈；

7、步骤s5：学习路径规划。

8、进一步地，步骤s2具体为教师提供学生的学习水平、兴趣和学习风格信息，这些信息通过与学生的交流或学生的学习档案方式获得，系统从学习平台收集学生的学习行为数据，为评估学生的学习情况和个性化需求提供数据支持。

9、进一步地，步骤s3具体为教师根据教学要求和学生的学习状况，设定生成题目的类型、难度级别和题量参数，然后利用训练好的模型和学生信息，设计题目生成算法，所述算法会考虑题目的逻辑关系、语法规则和难度控制，确保生成的题目符合教学要求和学生的学习水平；使用公式如下所示：

10、s1＝f(wxh+b)

11、s2＝f(w1s1+b1)

12、其中，x是输入序列，h是词嵌入矩阵，w是自注意力矩阵，b是偏置，f是激活函数(如relu)，w1是输出层权重矩阵，b1是输出层偏置。

13、进一步地，步骤s4具体为系统评估学生的答案，考虑答案的准确性、完整性和逻辑性，评估过程涉及与系统生成的参考答案进行比对和使用自然语言处理技术进行语义匹配及语法分析；系统根据评估结果提供即时反馈和解析，帮助学生理解题目、纠正错误，并提供学习建议；模型公式如下：

14、y＝f(wxh+b)

15、其中，x是输入数据，h是卷积核，w是卷积核权重矩阵，b是偏置，f是激活函数(如relu)，y是输出数据。

16、进一步地，步骤s5具体为系统通过学生的学习数据，包括答题情况、正确率和学习时间，实时监测学生的表现和进度；基于学生的学习表现和进度，设计学习路径规划算法，帮助学生有针对性地进行学习，推荐适合的题目、资源和活动；使用决策树算法如下：

17、c＝argmax(ci)

18、其中，c是分类结果，ci是信息增益，argmax表示求最大值。在决策树算法中，需要选择合适的特征和划分标准，特征是指用于描述数据的信息，如性别、年龄、收入等。划分标准是指用于决定分类结果的条件，如性别、年龄、收入等。在具体实现中，使用python语言和相关的机器学习库，如scikit-learn，来实现决策树算法。

19、进一步地，还包括实时交互式学习助手，步骤如下

20、步骤s61：动态对话系统，设计一个交互式的对话系统，让学生在学习过程中向系统提问，获取即时答案和解释；

21、步骤s62：自适应学习推荐，基于学生与系统的实时交互，系统动态调整推荐的题目和学习材料，使学习内容更加符合学生的当前需求。

22、进一步地，还包括虚拟现实和增强现实集成，具体为通过虚拟现实技术，为学生提供沉浸式的学习体验；学生通过手机或ar眼镜，对真实世界的物体或场景获得即时的学习资料或说明，增强学习的直观性。

23、进一步地，还包括情感分析与学习心态调整，具体为系统通过分析学生的互动和反馈，识别学生的学习情感；当系统检测到学生可能遇到情感障碍时，自动提供鼓励、放松技巧或者短暂的休息提议，帮助学生调整心态。

24、进一步地，还包括社群互动和协作学习，具体为系统根据学生的学习进度、兴趣和风格，推荐他们加入相应的学习小组，促进团队协作和互相学习；在系统中集成讨论板块，学生提问、分享学习心得，和其他学生进行实时的学术交流。

25、一种基于大模型的辅助出题系统，适用于上述的一种基于大模型的辅助出题方法，包括系统架构及具体功能模块，所述系统架构包括数据处理层，负责收集和处理大量的文本数据、学生信息、学习行为数据等；机器学习层，用于训练nlp模型如gpt、情感分析模型等；交互界面层，为教师和学生提供友好的交互界面；vr/ar处理模块，为虚拟现实和增强现实功能提供支持；

26、所述具体功能模块包括：

27、模型训练模块，用于上传文本数据，模型选择和优化以及模型训练状态查看；

28、学生信息管理，用于学生信息输入，学习行为数据收集以及学习风格分析；

29、题目生成器用于参数设置，生成题目预览以及题目生成逻辑调整；

30、交互式学习助手，用于文字问答功能和动态学习推荐；

31、vr/ar集成，用于虚拟场景选择和ar扫描与解析功能；

32、情感分析模块用于学生情感监测以及心态建议推送；

33、社群互动区，用于学习小组推荐和讨论与问答板块。

34、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

35、1.本发明提供了一种基于大模型的辅助出题系统及方法，通过利用大模型的自然语言处理和生成能力，实现了出题过程的自动化。传统的出题过程需要教师花费大量时间和精力进行题目设计和编写，而本发明通过大模型辅助，可以自动生成高质量、多样化的题目，减轻教师的出题负担，提高出题的效率和一致性。这种自动化的出题过程能够极大地节省教师的时间和精力，使他们能够更专注于其他教学活动和个性化指导。

36、2.本发明提供了一种基于大模型的辅助出题系统及方法，结合学生的学习水平、兴趣和学习风格等个性化信息，实现了针对性的个性化题目生成。传统的出题往往是统一的，无法满足不同学生的个性化需求。而本发明根据学生的个性化信息，利用大模型生成针对性的题目，从而促进学生的主动学习和兴趣培养。根据学生的个性化特点和需求生成个性化的题目。这种个性化的题目生成能够激发学生的学习兴趣和积极性，提高他们的学习效果和满意度。

37、3.本发明提供了一种基于大模型的辅助出题系统及方法，提供即时反馈和解析的功能，帮助学生加深对题目的理解，纠正错误，并促进深层次的学习和思考。传统的出题过程中，学生完成题目后可能需要等待教师的批改和反馈，这种延迟会降低学生的学习效果和动力。评估算法可以考虑学生的答案的准确性、完整性、逻辑性等指标。通过即时的反馈和解析，学生能够及时了解自己的答题情况，并纠正错误，加深对题目的理解和掌握。

38、4.本发明提供了一种基于大模型的辅助出题系统及方法，根据学生的学习表现和进度，提供个性化的学习路径规划，为每个学生生成有针对性的学习路径和练习计划。传统的出题过程中，学生通常需要按照统一的学习计划进行学习，无法根据个人的学习特点和需求进行调整和优化。系统考虑学生的学习目标、弱项、优势等因素，推荐适合的练习题目、学习资源和学习活动，帮助学生高效地达成学习目标。

39、5.本发明提供了一种基于大模型的辅助出题系统及方法，教师不再需要花费大量时间手动出题，可以把更多的时间和精力投入到教学和与学生的互动中，学生不再受限于统一的题目和教材，可以根据自己的需求和进度得到个性化的支持，从而提高学习的兴趣和动力。