【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多模态大模型，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大模型的汽车产教评优化系统。
技术介绍
1、随着智能网联汽车市场渗透率的提高，汽车行业向智能化和网联化发展，对相关人才的知识和技能要求也随着增高，传统的产教评模式难以满足人才培养的要求，随着人工智能技术的发展推动，为汽车产教评优化系统的发展提供了技术基础，数字化教育的推进，促进了人工智能技术和教学实践的深度融合，提升教学质量和人才培养效果。
2、现有的汽车产教评优化系统包括教学管理模块、生产实践模块、评价反馈模块以及资源优化与协同模块，通过模块化的设计实现教学、生产以及评价的深度融合，有效提升了人才培养的质量，为企业输送技术技能人才。
3、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，第一，教学适配性不足，现有的汽车产教评优化系统的教学内容和生产实践案例主要依赖于人工录入，缺乏自动化的知识动态迭代机制，导致知识更新滞后，难以匹配汽车行业技术更迭速度；
4、第二，评价反馈维度单一，现有的汽车产教评优化系统的评价反馈多基于标准化试题和操作流程打分的固定...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的汽车产教评优化系统，其特征在于，包括运行数据库、行业知识获取模块、知识图谱构建模块、教学资源生成模块、能力数据采集模块、智能能力评估模块以及资源匹配协同模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的汽车产教评优化系统，其特征在于：所述汽车产教融合动态知识数据集的获取步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的汽车产教评优化系统，其特征在于：所述知识节点的生成需要通过大模型预训练汽车领域专用命名实体识别模型，将汽车产教融合动态知识数据集导入汽车领域专用命名实体识别模型中，提取核心实体，生成知识节点；
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【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的汽车产教评优化系统，其特征在于，包括运行数据库、行业知识获取模块、知识图谱构建模块、教学资源生成模块、能力数据采集模块、智能能力评估模块以及资源匹配协同模块：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的汽车产教评优化系统，其特征在于：所述汽车产教融合动态知识数据集的获取步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的汽车产教评优化系统，其特征在于：所述知识节点的生成需要通过大模型预训练汽车领域专用命名实体识别模型，将汽车产教融合动态知识数据集导入汽车领域专用命名实体识别模型中，提取核心实体，生成知识节点；
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的汽车产教评优化系统，其特征在于：所述教学资源的生成步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于大模型的汽车产教评优化系统，其特征在于：所述学生学习能力关联数据包括理论知识掌握数据、实践操作能力数据以及思维分析能力数据，理论知识掌握数据具体包括答题正确率r1、知识点覆盖度d1以及学习时长占比r2，实践操作能力数据具体包括操作规范度d2、...
【专利技术属性】
技术研发人员：王妍，张曦月，龙腾，谢卉瑜，陈荣杰，
申请(专利权)人：中汽研汽车科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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