当前位置: 首页 > news >正文

深度学习实战112-基于大模型Qwen+RAG+推荐算法的作业互评管理系统设计与实现

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战112-基于大模型Qwen+RAG+推荐算法的作业互评管理系统设计与实现。在当今数字化教育的背景下,作业互评作为一种有效的教学方法,能够促进学生之间的交流与合作,提高学习效果。然而,传统的作业互评方式存在效率低、评价标准不统一等问题。基于大模型的作业互评管理系统应运而生,旨在利用人工智能技术提升作业互评的效率和质量。
在这里插入图片描述

文章目录

    • 一、系统概述
    • 二、系统功能模块
      • 1. 用户管理模块
      • 2. 作业管理模块
      • 3. 作业提交模块
      • 4. 评价管理模块
      • 5. 成绩管理模块
      • 6. 大模型辅导模块
      • 7. 题目推荐模块
      • 8. 学习报告生成模块
    • 三、技术架构
      • 1. 系统整体架构
      • 2. 核心技术组件
    • 四、系统实现
      • 1. 数据模型设计
      • 2. 核心功能实现
        • 学生用户模块
        • 作业模块定义
        • 作业管理模块
        • 作业推荐引擎
        • 大模型辅导系统
        • RAG检索增强生成系统
        • 示例使用
    • 五、系统优势与创新点
    • 六、总结与展望

一、系统概述

本系统结合了Qwen大模型、Python编程、推荐算法、RAG(检索增强生成)和MCP(大模型上下文协议)等先进技术,实现了作业管理、互评、辅导和学习分析的全流程自动化。系统具有添加题目、设置互评规则、答案提交、评价录入、评价查看、成绩汇总排序、大模型辅导、题目推荐和学习报告生成等功能,为教师和学生提供了一个高效、智能的作业互评平台。

二、系统功能模块

1. 用户管理模块

该模块负责管理系统用户,包括教师和学生。每个用户有唯一的标识和角色,系统会记录用户的基本信息、提交的作业和参与的评价等。

2. 作业管理模块

该模块

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.dtcms.com/a/258982.html

相关文章:

  • 如何在 Manjaro Linux 上安装 Docker 容器
  • 记一次AWS 中RDS优化费用使用的案例
  • 用 Docker 构建你的第一个 Python Flask 程序
  • MiniMax-M1 混合专家模型与 DeepSeek 一体机的能效革命
  • 命名数据网络 | TLV 编码
  • 左神算法之有序二维矩阵中的目标值查找
  • Vue基础(16)_Vue侦听数据改变的原理(对象)、Vue.set/vm.$set方法的使用
  • 北斗导航 | 基于CNN-LSTM-PSO算法的接收机自主完好性监测算法
  • LeetCode 3258.统计满足K约束的子字符串数量1
  • 【智能协同云图库】智能协同云图库第二弹:用户管理系统后端设计与接口开发
  • AR美型SDK,重塑面部美学,开启智能美颜新纪元
  • 定制开发开源AI智能名片与S2B2C商城小程序的内容分发体系构建:基于“1+N“素材复用模型的创新实践
  • 如何在 Manjaro Linux 的图像界面上安装 Stremio 而不是使用命令行
  • 服务器不支持PUT,DELETE 的解决方案
  • C# Avalonia 的 Source Generators 用处
  • ZArchiver×亚矩云手机:云端文件管理的“超维解压”革命
  • 以太网基础②RGMII 与 GMII 转换电路设计
  • Spring AOP 中有多个切面时执行顺序是怎样的?
  • 深度学习的人工神经元
  • Node.js 版本管理工具对比:nvm、n、volta
  • 盘口语言 开盘三分钟知涨跌
  • Git常用操作详解
  • Java-中断流程控制
  • .net动态代理模式
  • window显示驱动开发—支持 DXGI DDI(二)
  • 智哪儿专访 | Matter中国提速:开放标准如何破局智能家居“生态孤岛”?
  • 图像融合中损失函数【4】--复杂图像特征的损失函数
  • 南北差异之——理解业务和理解产品
  • 机器学习-线性模型
  • 强化学习概述