面对小学1-6年级全科教学的复杂性，传统的试卷编制方法已不能满足个性化和高效率的需求。教师在准备和批改试卷上花费大量时间，这影响了与学生互动和进行个性化教学的潜能。本项目提出了一个基于AI的解决方案，通过训练大模型并结合RAG知识库，自动化生成不同阶段的考试试卷。
- 开发并微调一个AI大模型，覆盖小学全科课本内容，包括语文、数学、英语、科学等。
- 构建并维护一个全面的RAG知识库，包含小学各学科的教材、教学大纲、历年考题和辅导资料。
- 设计一个智能系统，根据教学进度以及学生学习情况自动生成定制化试卷。
- 实施智能评估和反馈机制，即时提供客观题目的评分和个性化学习建议。
- 数据搜集：
- 搜集小学1-6年级各学科的教材数据及相关教学资源。
- 利用自然语言处理技术和机器学习算法处理和分析教材内容。
- 训练AI模型以精确理解各学科的知识结构和题目设计。
- RAG知识库构建：
- 汇总各学科知识点、历史试题库及优秀教学实践，创建知识库。
- 实现知识库的动态更新机制，保持内容的最新和全面。
- 设计高效的检索算法，以支持AI模型快速准确地引用知识点。
- 个性化试卷生成：
- 开发智能算法，结合学生的能力水平和学习情况，定制试卷的难度和内容。
- 支持多种题型（选择题、填空题、简答题等）和不同科目的试卷生成。
- 智能评估与反馈：
- 实现自动评分机制，对客观题型进行快速准确的评分。
- 根据学生的答题表现，提供有针对性的学习反馈和后续学习建议。
- 大幅节约教师准备和批改试卷的时间，提高工作效率。
- 实现学生学习过程的精准评估和个性化辅导，促进学生全面发展。
- 为学校和教育管理部门提供学习数据分析，支持教学决策和教育研究。