【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理，尤其涉及一种基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法和装置。
技术介绍
1、教学讲述/对话是教学的重要形式和组成部分。语文学科的教育教学即是以师生、生生交互为典型特征。丰富的语言实践互动能培养学生语言的建构与运用，为发展和提升学生思维、审美的鉴赏与创造、文化的传承与理解奠定基础。由此可见，语文核心素养的提升和教学语言的内容密切相关，有必要评价教学语言内容在语文核心素养教育层面的价值。
2、现有技术中，对语文教学语言的分析与评价以专家的感性经验为主，缺乏基于量化数据的系统性探究，在教学语言文本数据较多的情况下，进行专家人工评价的效率很低，且受主观因素影响会导致评价准确性不高。
3、如何实现对于语文教学语言进行有效准确的评价，是目前需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法和装置，用以解决现有技术中存在的缺陷。
2、本专利技术提供一种基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，所述编码评价体系的构造过程，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，所述语文核心素养教育评价模型的训练过程，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，所述初始标注数据集包括初始文本集以及对应的编码标签和初始编码说明；
5.根据权利要求4所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，所述编码评价体系的构造过程，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，所述语文核心素养教育评价模型的训练过程，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，所述初始标注数据集包括初始文本集以及对应的编码标签和初始编码说明；
5.根据权利要求4所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，在基于所述外部标注数据集和所述初始拓展标注数据集，得到所述拓展标注数据集之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的基于大语言模型的语文核心素养教育的评价方法，其特征在于，在基于所述拓展标注数据集进行维度编码分析，得到训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑国民，孙波，何珺，齐腾达，钱荃，岳名扬，赵一帆，阮旺，梁国铭，王明轩，王旭，
申请(专利权)人：北京师范大学珠海校区，
类型：发明
国别省市：
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