【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能内容生成，具体涉及一种基于多模态大模型的综合素质报告生成方法及装置。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，教育领域的智能化评估需求日益增长。传统的综合素质评估主要依赖于教师的人工观察和评分，这种方式不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致评估结果不够准确和客观。近年来，基于单一模态数据(如文本、图像或语音)的分析方法逐渐应用于教育领域，但这些方法难以全面捕捉学生的多维信息。
2、在现代教育体系中，学生的综合素质主要涵盖五个方面：品德发展、学业发展、身心发展、审美素养以及劳动与社会实践。每个方面包含具体的能力、素养和行为指标，用于全面衡量学生的成长过程和整体素质。随着教育改革的深入，传统的综合素质评价体系逐渐暴露出多方面的问题，尤其是评价内容与方法的单一性。传统评价往往以考试成绩和平时测验成绩为主，忽视了学生在德、智、体、美、劳等方面的全面发展，难以全面、科学地衡量学生的成长状态与素质水平。现有评价模式面临以下挑战：
3、评价内容与指标体系的局限性：现有的评价内容大多集中于知识技能的掌...
【技术保护点】
1.一种基于多模态大模型的综合素质报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述教育知识为教育学基础理论、教育心理学基础理论和学科知识，所述教学评价为知识掌握评价、学习态度评价、行为表现评价、学习成绩评价、自我评价和同伴评价，所述核心素养包括文化基础、自主发展和社会参与三个方面；所述微调数据集中包括：指令、输入及输出；其中，所述指令为教育知识指令、教学评价指令和核心素养内容指令；所述输入为学生学习过程中的学情数据，所述输出为综合素质报告的各部分内容。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述综...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态大模型的综合素质报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述教育知识为教育学基础理论、教育心理学基础理论和学科知识，所述教学评价为知识掌握评价、学习态度评价、行为表现评价、学习成绩评价、自我评价和同伴评价，所述核心素养包括文化基础、自主发展和社会参与三个方面；所述微调数据集中包括：指令、输入及输出；其中，所述指令为教育知识指令、教学评价指令和核心素养内容指令；所述输入为学生学习过程中的学情数据，所述输出为综合素质报告的各部分内容。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述综合素质资料微调数据集，对预训练的多模态大模型进行ddlora微调，得到多模态教育综合素质大模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多模态数据包括：成绩数据，文本数据，图像数据和语音数据；其中，所述成绩数据为学生各个学科依考试重要性按权重赋值的成绩；所述文本数据为学生考试测验书写的答题文本、教师对学生...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹乾，唐聪，蒋金鹏，杨子孚，杨栋，郑新，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。