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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。
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