一种基于大语言模型的学情报告生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大语言模型的学情报告生成方法及系统。采集教育资料和学情数据；将教育资料训练进AdaLoRA旁支中，得到AdaLoRA旁支网络权重；基于学情数据进行HydraLoRA微调，得到HydraLoRA旁支网络权重；将旁支网络参数权重与大语言模型的原始参数叠加，得到微调完成的大语言模型。通过大语言模型输出得到学情报告。AdaLoRA通过SVD奇异矩阵的正交性和奇异向量的绝对值和特征重要性的相关性设计剪枝策略，保证了模型微调出的效果；HydraLoRA通过融合多个专家的策略，通过类似集成学习的方法减少模型可能的幻觉问题。本发明专利技术采集教育资料和学生学情数据并基于机器学习算法得到不同学生的学情报告，解决了耗时耗力、主观性强、覆盖面有限、更新不及时、个性化和针对性不足的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及教育，尤其涉及一种基于大语言模型的学情报告生成方法及系统。

技术介绍

1、在传统教育体系中，学情报告作为评估学生学习进展、反馈教学效果的核心环节，一直扮演着至关重要的角色。然而，这一过程长期依赖于教师手动撰写，不仅耗时费力，还受限于个人经验与主观判断，难以保证报告的客观性、全面性及个性化。过去，学校和教育机构通常采用统计软件来辅助生成数据汇总，但这些报告往往仅停留在数据堆砌层面，缺乏深度分析与指导意义，无法满足现代教育对精准教学和个性化学习路径规划的需求。总结起来，传统学情报告的撰写存在如下几个主要问题：

2、耗时耗力：撰写报告需要收集、整理和分析大量数据，这是一个非常耗时的过程。

3、主观性强：报告的内容和结论往往受到撰写者个人经验、偏好和价值观的影响，缺乏客观性。

4、覆盖面有限：由于时间和精力的限制，传统报告很难全面覆盖所有学生的情况。

5、更新不及时：传统报告通常是定期生成的，无法实时反映学生的学习状态和进展。

6、个性化和针对性不足：传统报告往往采用统一的模板，难以针对每个本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的学情报告生成方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于大语言模型的学情报告生成方法，其特征在于，所述基于所述教育资料模型微调训练集对所述AdaLoRA旁支网络进行AdaLoRA微调，得到AdaLoRA旁支网络权重，包括：

3.如权利要求1所述的基于大语言模型的学情报告生成方法，其特征在于，所述保持所述大语言模型的原始参数不变，建立HydraLoRA旁支网络，基于所述对齐微调训练集对所述HydraLoRA旁支网络进行HydraLoRA微调，得到HydraLoRA旁支网络权重，包括：

4.如权利要求1所述的基于大语言模型的...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的学情报告生成方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于大语言模型的学情报告生成方法，其特征在于，所述基于所述教育资料模型微调训练集对所述adalora旁支网络进行adalora微调，得到adalora旁支网络权重，包括：

3.如权利要求1所述的基于大语言模型的学情报告生成方法，其特征在于，所述保持所述大语言模型的原始参数不变，建立hydralora旁支网络，基于所述对齐微调训练集对所述hydralora旁支网络进行hydralora微调，得到hydralora旁支网络权重，包括：

4.如权利要求1所述的基于大语言模型的学情报告生成方法，其特征在于，在所述输出得到学情报告之...

【专利技术属性】
技术研发人员：游亚平，游强，
申请(专利权)人：武汉菲谱光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：