一种基于大模型的试题管理方法技术

本发明专利技术提供一种基于大模型的试题管理方法，包括如下步骤：步骤1：深度学习驱动的试题分析；步骤2：学习数据集成与个性化建模；步骤3：自适应学习算法与习题推荐；步骤4：实时反馈与动态调整；步骤5：数据驱动的持续优化，本发明专利技术具有如下的有益效果：通过这五个关键实施步骤，不仅实现了试题的高效管理和智能化分类，还通过个性化算法为每位学生提供了量身定制的习题集，这种方法有效地结合了最新的人工智能技术和教育理念，充分利用了大数据的潜力，以提升教育质量和学习效率，从深度学习分析到自适应学习算法的应用，展现了教育技术未来的发展方向，为实现真正的个性化学习和高效教学提供了创新途径。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种基于大模型的试题管理方法，属于教育。

技术介绍

1、传统试题管理系统依赖于手动分类和基本的数据库技术，无法实现高效的试题组织和个性化推荐；这些系统通常缺乏智能化处理能力，无法适应快速变化的教育需求和海量的教育资源；数据处理效率低下：由于缺乏高级的数据处理机制，如机器学习和自然语言处理，现有系统在试题的分类和更新方面效率极低，导致教育资源利用率不高，学生体验受限；个性化教学缺失：现有技术无法根据每位学生的具体能力和进度提供个性化试题，导致教学方法无法满足个别学生的需求；.技术集成复杂性：现有解决方案在集成多种技术(如人工智能、大数据分析)时面临结构复杂和操作困难的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种基于大模型的试题管理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种基于大模型的试题管理方法，包括如下步骤：

3、步骤1：深度学习驱动的试题分析；

4、步骤2：学习数据集成本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大模型的试题管理方法，其特征在于包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的试题管理方法，其特征在于：在所述步骤1中，首先对大量试题进行深度学习分析，利用先进的文本挖掘技术，如基于转换器的模型(例如BERT或GPT-3)，能够准确识别和提取试题中的关键信息，包括学科类别、知识点、题型和难度级别，这一过程涉及大规模数据集的处理，以确保覆盖各种学科和题型的全面性。

3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的试题管理方法，其特征在于：文本挖掘技术：获取待挖掘的文本信息；将所述待挖掘的文本信息输入预设模型进行语义特征的提取和分类，以得到文本挖掘结果，...

【技术特征摘要】

1.一种基于大模型的试题管理方法，其特征在于包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的试题管理方法，其特征在于：在所述步骤1中，首先对大量试题进行深度学习分析，利用先进的文本挖掘技术，如基于转换器的模型(例如bert或gpt-3)，能够准确识别和提取试题中的关键信息，包括学科类别、知识点、题型和难度级别，这一过程涉及大规模数据集的处理，以确保覆盖各种学科和题型的全面性。

3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的试题管理方法，其特征在于：文本挖掘技术：获取待挖掘的文本信息；将所述待挖掘的文本信息输入预设模型进行语义特征的提取和分类，以得到文本挖掘结果，根据文本挖掘结果确定挖掘后的文本信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的试题管理方法，其特征在于：在所述步骤2中，整合学生的学习历史、成绩和反馈数据，构建个性化的学习模型，通过应用机器学习算法，如支持向量机(svm)或随机森林，分析学生的学习行为和能力水平，这一步骤的关键是创建一个动态调整的模型，能够随着学生学习进度的变化而实时更新，确保习题推荐的精准性和相关性。

5.根据权利要求4所述的一种基于大模型的试题管理方法，其特征在于：应用机器学习算法：分析目标对象的基础数据的特征，随机编写多个特征模板，应用编写的多个特征模板，在工作环境下依次对在线获得的数据进行分类测试，统计分类测试结果，得到每一个特征模板...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏，
申请(专利权)人：张鹏，
类型：发明
国别省市：