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申请/专利权人：上海晏鼠计算机技术股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于Agent的自主学习方法及系统，该方法包括：对获取的教材、教辅数据进行文本预处理和数据清洗，存入数据库；根据用户选择系统生成指令以及输入的相关信息，利用预训练好的意图识别器识别相关信息，从数据库中获取数据并生成对应试卷；对用户答题情况进行批改，计算得分；并结合输入的相关信息与试卷信息，生成用户本次测试的学情报告；根据学情报告和相关信息，通过检索增强生成技术从数据库中提取相关教材、教辅原始位置对应内容，编写出针对薄弱项的学习教辅和练习题；生成用户的专有复习计划，辅助用户解决薄弱项知识点。该方法可以实现针对每个用户个体情况的因材施教，有助于提高学习效率与学习效果。

主权项：1.一种基于Agent的自主学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对获取的教材、教辅数据进行文本预处理和数据清洗，存入数据库；S2、根据用户选择系统生成指令以及输入的相关信息，利用预训练好的意图识别器识别所述相关信息，根据识别结果从所述数据库中获取数据并生成对应试卷；所述相关信息包括：年级、课目和知识点范围；S3、对用户答题情况进行批改，计算得分；批改完成后，结合输入的相关信息与试卷信息，生成用户本次测试的学情报告；S4、根据所述学情报告和所述相关信息，通过检索增强生成技术从数据库中提取相关教材、教辅原始位置对应内容，进行通俗化解释，编写出针对薄弱项的学习教辅和练习题；S5、将所述针对薄弱项的学习教辅和练习题，生成所述用户的专有复习计划，辅助所述用户解决薄弱项知识点；其中，所述步骤S1包括：S11、根据所获取的教材、教辅数据的类型，使用OCR工具或Python库提取文档中的数据；S12、对所述提取文档中的数据，采用自然语言处理工具库进行分词、词干化以及词性还原的自然语言处理，并去除噪声和干扰物后存入数据库；所述步骤S3，包括：S31、对试卷中选择题、填空题直接判断结果是否匹配；对应用类题目，使用大模型自己推理题目的答案与用户的答案进行对比，批改出用户的正误情况；完成所有题目比对后，计算出用户的得分；S32、根据批改出的用户错题，使用大模型判断出对应知识点；S33、根据大模型对试卷题目对应知识点的判断，再使用检索增强生成技术，根据大模型判断出的知识点，从数据库中检索出相应的数据片段；S34、根据所述得分、对应知识点、数据片段，使用提示词技术与可视化技术，得到用户的学情报告；所述学情报告包括：试卷批改情况、用户成绩走势图、试卷知识点和用户薄弱知识点信息。

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