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一种基于大语言模型的学生作业评价方法及系统 

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申请/专利权人:睿朴(深圳)信息科技有限公司

摘要:本发明适用于作业评价管理技术领域,提供了一种基于大语言模型的学生作业评价方法及系统,通过获取由目标学生提交的目标作业数据,对目标作业数据实施预处理行为;分析目标作业数据并判断目标学生是否存在作弊行为,若判定目标作业数据不存在作弊行为,根据目标作业数据定义若干评分项。实现了教育过程中的高效自动化和个性化支持。首先,系统通过获取和预处理学生提交的作业数据,为后续分析奠定了坚实的基础。在判断学生是否存在作弊行为后,若无作弊情况,系统根据作业内容自动定义评分项,以确保评估的全面性与准确性。通过预训练的大语言模型对各个评分项进行综合评价,系统能够快速生成精确的评价结果,为学生的学习表现提供深刻洞察。

主权项:1.一种基于大语言模型的学生作业评价方法,其特征在于,所述方法包括:步骤S100:获取由目标学生提交的目标作业数据,对目标作业数据实施预处理行为;步骤S200:分析目标作业数据并判断目标学生是否存在作弊行为,若判定目标作业数据不存在作弊行为,根据目标作业数据定义若干评分项;步骤S300:通过预训练的大语言模型对目标作业数据的各个评分项进行综合评价,并得到各个评分项的评价结果;步骤S400:根据评分项对应的评价结果生成建议意见和反馈信息,将评价结果、建议意见及反馈信息整合后,发送至目标学生对应的教师智能终端进行检查和确认;步骤S500:获取经过教师智能终端检查和确认的标准评价结果、标准建议意见和标准反馈信息,并将其打包形成最终反馈报告,将最终反馈报告发送至目标学生对应的家长智能终端;步骤S600:在确定标准评价结果后,识别标准评价结果中存在的错题和薄弱环节,并利用AI智能生成系统自动匹配并生成相似题型的拓展作业,以生成个性化的加强任务。

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权利要求:

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