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申请/专利权人：浙江工商大学

摘要：本发明公开了一种基于大语言模型智能体的师生双向人机互动智能激励装置，包括：1）特征获取与分析单元，包括收集用户信息，通过咨询顾问智能体评判出自驱动指数SDI。2）表彰评分单元，通过表彰委员会智能体进行综合评分并拟定勋章。3）等级评判单元，包括通过SCR算法机制作为打分方式对勋章进行评级后，表彰在教学和学习中表现突出的教师和学生。4）师生互动及评估反馈单元，包括收集师生互动表扬反馈内容，通过数据分析师智能体分析数据，将其可视化分析后为教师和学生提供个性化的激励和改进建议，改进后，进一步反馈信息给特征获取与分析单元。该装置实现了个性化互动教育，强调了双向互动促进共同成长，通过反馈实现了持续性进步。

主权项：1.一种基于大语言模型智能体的师生双向人机互动智能激励装置，其特征在于，包括：特征获取与分析单元、表彰评分单元、等级评判单元、师生互动及评估反馈单元；其中：1-1特征获取与分析单元，用于收集和分析用户的个人信息：当用户为老师时，信息包括：客观数据：从校方数据库获取老师的教学和科研成果；个人陈述：老师自我输入的工作经历、性格爱好、对授过课的优秀学生表扬内容；当用户为学生时，信息包括：客观数据：从校方数据库获取学生的学习和科研成果；个人陈述：学生自我输入的学习经历、性格爱好、对自我成长有帮助的老师的表扬内容；预先设定AI智能体咨询顾问，咨询顾问根据用户提供的信息评判出评价参数自驱动指数SDISelfdriveindex；1-2表彰评分单元，用于收集个人信息、自驱动指数SDI，通过预先设定AI智能体表彰委员会进行10次综合评分并给与表彰，表彰委员会在结合自驱动指数SDI的条件下，根据客观的评选标准进行综合评价，给与用户进行勋章拟定以及口头鼓舞；1-3等级评判单元，用于获取表彰委员会的10次评分结果，同时对勋章进行评级；勋章评级是通过SCR算法Selfconsistencyofratings机制作为打分方式进行评级，勋章分为金勋章、银勋章、铜勋章三个类别，并引入截尾平均TrimmedMean方法减少极端值的影响以提高结果的稳健性，计算公式如下： 其中ai代表了评分0-50分的所有评分经过排序后的集合，bi代表了评分51-80分的所有评分经过排序后的集合，ci代表了评分81-100分的所有评分经过排序后的集合，mi代表了不同评分域设定的各个权重参数，当ai、bi、ci的集合元素个数小于3时，不使用截尾平均法；当0＝rate50分为铜勋章，当51＝rate90分为银勋章，当91＝rate＝100分为金勋章；通过将勋章评级后表彰给该用户；1-4师生互动及评估反馈单元，用于收集特征获取与分析单元中其他用户提供的关于该用户的表扬内容；用户为教师：该单元会搜集其他学生用户对于该老师的表扬内容，以此为依据提供给老师鼓励以及个性化改进建议；用户为学生：该单元会搜集其他老师用户对于该学生的表扬内容，以此为依据提供给学生个性化改进建议以及鼓励；预先设定AI智能体数据分析师，数据分析师利用数据分析类LLM技术分析反馈这部分数据，将反馈的这部分数据内容可视化为雷达图的形式作为辅助材料，分析数据后为教师和学生提供个性化的改进建议以及鼓励，之后教师或学生根据建议成功改进后，进一步反馈信息给特征获取与分析单元，成功实现了整个激励机制的正向发展。

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