本發(fā)明涉及組卷系統(tǒng)，具體涉及一種基于大語言模型的智能組卷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在教育場(chǎng)景中，試卷制作是一項(xiàng)繁瑣而重要的任務(wù)，需要有資歷的教師花費(fèi)大量時(shí)間和精力，而且題目質(zhì)量往往受限于教師個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和能力，帶有很大的主觀性和局限性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能化、自動(dòng)化地生成試題、組織試卷逐漸成為可能，可以極大地提高試卷制作的效率和質(zhì)量。另外，利用先進(jìn)的大語言模型技術(shù)，教育者可以更好地了解每位學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)、興趣愛好和學(xué)習(xí)進(jìn)度，從而為他們量身定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和教學(xué)內(nèi)容。

2、目前，國(guó)內(nèi)外針對(duì)組卷系統(tǒng)的研究主要分為三類：第一類是人工組卷方式，基于大量教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富的老師人工挑選知識(shí)點(diǎn)契合、難度適中的試題進(jìn)行組卷，這種組卷方式繁瑣、耗時(shí)，且主觀性較強(qiáng)；第二類是隨機(jī)組卷方式，根據(jù)用戶選擇的科目、年級(jí)和知識(shí)點(diǎn)隨機(jī)選出試題組成試卷，這種方式生成的試卷題目質(zhì)量不高，知識(shí)點(diǎn)覆蓋率低且難度不穩(wěn)定；第三類是利用先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行組卷，但目前所提出的智能組卷方法大都算法較為簡(jiǎn)單，試題解析和知識(shí)點(diǎn)標(biāo)注不夠準(zhǔn)確，生成的試卷質(zhì)量良莠不齊，很難契合學(xué)生的實(shí)際情況。

3、隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，個(gè)性化教育正迅速崛起，成為教育界的熱門話題和發(fā)展方向，這對(duì)組卷領(lǐng)域提出了新的挑戰(zhàn)和更高的要求。傳統(tǒng)的組卷方法效率低下、存在主觀性和局限性問題、不夠靈活等問題。個(gè)性化教育不僅可以滿足學(xué)生多樣化的學(xué)習(xí)需求，還能夠激發(fā)他們的學(xué)習(xí)動(dòng)力和興趣，提高學(xué)習(xí)效率和成績(jī)。因此，如何設(shè)計(jì)一種深度理解用戶需求，同時(shí)結(jié)合固定題庫(kù)和無題庫(kù)模型生成的組卷方式，為學(xué)生量身定制一套符合特定需求的試卷，是教育場(chǎng)景下組卷需要面臨的重要問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對(duì)傳統(tǒng)組卷系統(tǒng)中存在的主觀性和局限性問題，以大模型技術(shù)為基礎(chǔ)，提供一種基于大語言模型的智能組卷方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

2、本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

3、一種基于大語言模型的智能組卷方法，包括以下步驟：

4、解析試題，形成初步標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)；

5、對(duì)初步標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)中的試題根據(jù)各學(xué)科試題難度體系架構(gòu)進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)和難度標(biāo)注，利用大模型訓(xùn)練微調(diào)技術(shù)進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)和難度標(biāo)注訓(xùn)練，形成試卷大語言模型；

6、根據(jù)用戶需求定制化組卷，通過大模型訓(xùn)練微調(diào)技術(shù)獲取用于組卷的出題知識(shí)點(diǎn)和難度，分析用戶組卷意圖；將類似題推薦出題法、遺傳算法出題法與試卷大語言模型出題法結(jié)合，綜合考慮題型、知識(shí)點(diǎn)覆蓋及難度因素，生成符合教學(xué)需求、滿足用戶定制化需求的試卷。

7、所述的解析試題，形成初步標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)為，基于oss存儲(chǔ)、正則表達(dá)式匹配和ocr識(shí)別技術(shù)對(duì)試題進(jìn)行解析，使試題分解入庫(kù)；利用oss存儲(chǔ)對(duì)試題數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，利用正則表達(dá)式匹配技術(shù)對(duì)試題標(biāo)題和題型進(jìn)行分割，得到試題科目和題型字段，針對(duì)每個(gè)題型分別運(yùn)用正則表達(dá)式和ocr技術(shù)解析題干、答案和分析，將試題科目和題型字段數(shù)據(jù)與解析后的題干、答案和分析數(shù)據(jù)合并存儲(chǔ)。

8、根據(jù)各學(xué)科試題對(duì)應(yīng)教材分別制定標(biāo)準(zhǔn)的分級(jí)知識(shí)點(diǎn)，形成分級(jí)難度體系架構(gòu)，利用大量試卷數(shù)據(jù)訓(xùn)練微調(diào)知識(shí)點(diǎn)和難度標(biāo)注，形成試卷大語言模型；將針對(duì)本次組卷出題的若干題干輸入訓(xùn)練好的試卷大語言模型，得到含有對(duì)應(yīng)知識(shí)點(diǎn)和難度的組卷標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)，并通過題型、知識(shí)點(diǎn)和難度分析出組卷意圖。

9、所述的類似題推薦出題法為，利用大模型技術(shù)改編組卷標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)中的本次組卷題干原題，生成類似但不同難度和類型的舉一反三題目，并將其納入組卷標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)。

10、所述的遺傳算法出題法為，采用遺傳算法得到與學(xué)科內(nèi)容及學(xué)生能力匹配最佳的題目，具體步驟如下：

11、步驟(1)：試卷初始化，設(shè)置試卷初始列表i＝{1，2，...，i}，i為按用戶設(shè)置的題目數(shù)量隨機(jī)從組卷標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)中抽取題目的成套試卷數(shù)；

12、步驟(2)：計(jì)算試卷適應(yīng)度，首先計(jì)算每一套試卷知識(shí)點(diǎn)覆蓋率ci和題目難度di，知識(shí)點(diǎn)覆蓋率是題目涉及的知識(shí)點(diǎn)數(shù)目與整套試卷題目數(shù)量的比，整套試卷的題目難度為所有題目難度的平均值：

13、

14、其中，p為這套試卷所有題目涉及的知識(shí)點(diǎn)數(shù)目，q為整套試卷的題目數(shù)量，dj為每道題的難度，再根據(jù)以下公式得到第i套試卷的適應(yīng)度f(xi)：

15、f(xi)＝1-(1-ci)*α1-|d0-di|*α2

16、其中，α1和α2分別為知識(shí)點(diǎn)覆蓋率和試卷難度所占權(quán)重，根據(jù)用戶需求和組卷的實(shí)際情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；d0為預(yù)設(shè)難度；

17、步驟(3)：選擇合適試卷，首先生成試卷的選擇概率p(xi)和累積概率q(xi)，選擇概率是每套試卷適應(yīng)度與所有試卷適應(yīng)度和的比，累積概率表示每個(gè)個(gè)體之前所有個(gè)體的選擇概率之和：

18、

19、其中，f(xi)為第i套試卷的適應(yīng)度，為所有試卷適應(yīng)度的和；然后采用輪盤賭策略選擇m個(gè)個(gè)體，可以修正陷入局部最優(yōu)的問題；隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)組m，每個(gè)元素的取值范圍都在0到1之間，并將其按從小到大的方式進(jìn)行排序，若累積概率q(xi)大于數(shù)組中的元素m[i]，則試卷xi被選中，若小于m[i]，則比較下一個(gè)，直至選出所有試卷；

20、步驟(4)：試題交換，隨機(jī)選擇兩套試卷進(jìn)行配對(duì)，生成[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)，與交叉概率0.5進(jìn)行比較，當(dāng)隨機(jī)數(shù)小于交叉概率時(shí)，隨機(jī)選擇一個(gè)交叉點(diǎn)位置，互換交叉點(diǎn)后的基因；檢查是否存在重復(fù)元素，如果存在則使用同配置題目進(jìn)行替換；

21、步驟(5)：試題變異，對(duì)于試卷中的每一道題，生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)，與變異概率0.1相比較，如果小于變異概率，則使用同配置題目進(jìn)行替換，計(jì)算變異后的新試卷個(gè)體的適應(yīng)度；

22、步驟(6)：重復(fù)迭代，直到達(dá)到最大的迭代次數(shù)或者適應(yīng)度收斂，得到適應(yīng)度最高的試卷。

23、所述的將類似題推薦出題法、遺傳算法出題法與試卷大語言模型出題法結(jié)合，綜合考慮題型、知識(shí)點(diǎn)覆蓋及難度因素，生成符合教學(xué)需求、滿足用戶定制化需求的試卷為，根據(jù)組卷意圖，將題型、知識(shí)點(diǎn)和難度參數(shù)輸入微調(diào)的試卷大語言模型，結(jié)合類似題推薦出題法、遺傳算法出題法，生成對(duì)應(yīng)的試題，按用戶需求排版生成全新的試卷，具體步驟如下：

24、步驟(1)：根據(jù)用戶上傳的用于組卷出題的試卷文件，從中解析出題干、答案、分析、題型、科目；

25、步驟(2)：將試卷文件的題干輸入訓(xùn)練完成的試卷大語言模型，獲取題目的知識(shí)點(diǎn)和難度，分析出用戶的組卷意圖；

26、步驟(3)：根據(jù)題干、答案、分析內(nèi)容獲得舉一反三的類似題；

27、步驟(4)：使用遺傳算法獲取題庫(kù)內(nèi)適應(yīng)度最高的試題；

28、步驟(5)：根據(jù)用戶的組卷意圖，將對(duì)應(yīng)參數(shù)輸入試卷大語言模型，通過試卷大語言模型生成相應(yīng)試題；

29、步驟(6)：按用戶需求進(jìn)行排版，生成全新的試卷。

30、本發(fā)明還提供一種基于大語言模型的智能組卷系統(tǒng)，包括：

31、試題解析層，所述的試題解析層包括圖片存儲(chǔ)模塊和試題解析模塊，圖片存儲(chǔ)模塊用于存儲(chǔ)試題圖片，試題解析模塊用于解析試題，形成初步標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)；

32、知識(shí)點(diǎn)和難度標(biāo)注層，所述的知識(shí)點(diǎn)和難度標(biāo)注層包括大模型訓(xùn)練微調(diào)模塊、知識(shí)點(diǎn)標(biāo)注模塊和難度標(biāo)注模塊，知識(shí)點(diǎn)標(biāo)注模塊和難度標(biāo)注模塊用于對(duì)初步標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)中的試題根據(jù)各學(xué)科試題難度體系架構(gòu)進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)和難度標(biāo)注，大模型訓(xùn)練微調(diào)模塊用于利用大模型訓(xùn)練微調(diào)技術(shù)進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)和難度標(biāo)注訓(xùn)練，形成試卷大語言模型；

33、智能組卷層，所述的智能組卷層包括類似題生成模塊、遺傳組卷模塊和大模型組卷模塊，類似題生成模塊用于改編組卷標(biāo)準(zhǔn)試題庫(kù)中的本次組卷題干原題，生成類似但不同難度和類型的舉一反三題目；遺傳組卷模塊用于得到與學(xué)科內(nèi)容及學(xué)生能力匹配最佳的題目；大模型組卷模塊用于獲取用于組卷的出題知識(shí)點(diǎn)和難度，分析用戶組卷意圖，根據(jù)用戶需求定制化組卷，將類似題推薦出題法、遺傳算法出題法與試卷大語言模型出題法結(jié)合，綜合考慮題型、知識(shí)點(diǎn)覆蓋及難度因素，生成符合教學(xué)需求、滿足用戶定制化需求的試卷。

34、所述的試題解析模塊包括正則處理模塊、ocr識(shí)別模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，正則處理模塊用于對(duì)試題標(biāo)題和題型進(jìn)行分割，得到試題科目和題型字段，針對(duì)每個(gè)題型分別運(yùn)用正則處理模塊和ocr識(shí)別模塊解析題干、答案和分析，將試題科目和題型字段數(shù)據(jù)與解析后的題干、答案和分析數(shù)據(jù)合并存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。

35、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如上所述的基于大語言模型的智能組卷方法。

36、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序使計(jì)算機(jī)執(zhí)行如上所述的基于大語言模型的智能組卷方法。

37、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

38、本發(fā)明系統(tǒng)從上傳文件中分析用戶組卷意圖，深度理解用戶需求和教學(xué)內(nèi)容，能夠精準(zhǔn)地定制一套符合要求的試卷，確保試卷的知識(shí)點(diǎn)和難度與用戶上傳的文件相匹配，區(qū)別于傳統(tǒng)一刀切的教學(xué)方式，可根據(jù)每個(gè)學(xué)生的個(gè)人情況和需求，生成針對(duì)性更強(qiáng)的試卷，為個(gè)性化教學(xué)提供服務(wù)和支撐。

39、針對(duì)學(xué)生機(jī)械記憶答案而忽略真正理解知識(shí)點(diǎn)問題，本發(fā)明能實(shí)時(shí)生成相應(yīng)題目舉一反三的類似題，對(duì)原始題目進(jìn)行改寫，以生成一系列類型各異、難度遞進(jìn)的新問題并動(dòng)態(tài)更新題庫(kù)；通過設(shè)置大模型的提示詞模板，調(diào)整問題中的數(shù)字、修改公式中的變量、重新設(shè)定假設(shè)條件等多種方式，系統(tǒng)邊解析邊生成與原題類似的改編題目，不斷擴(kuò)展題目范圍；此外，這種方法不僅可以增加問題的多樣性，還能夠激發(fā)學(xué)生思維，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和問題解決能力。

40、針對(duì)傳統(tǒng)組卷方法試卷編寫時(shí)間長(zhǎng)、題目質(zhì)量良莠不齊問題，本發(fā)明提出一種結(jié)合類似題生成、遺傳算法、大模型生成三部分進(jìn)行組卷的方法，可顯著縮短試題編寫時(shí)間，降低人力成本；此外，結(jié)合題庫(kù)組卷和無題庫(kù)模型生成方式，不完全依賴于固定的題庫(kù)，充分利用其訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)和語言理解能力；通過實(shí)時(shí)改編類似題，靈活調(diào)整題干內(nèi)容，以確?？荚囶}目的多樣性和實(shí)用性；同時(shí)，利用大型模型生成新題目，不斷豐富題庫(kù)內(nèi)容，保持題目的新穎性和挑戰(zhàn)性；這一創(chuàng)新方法不僅能夠滿足不同考試需求，也能夠適應(yīng)教學(xué)內(nèi)容和考試大綱的變化，為教育考試行業(yè)帶來全新的發(fā)展方向。