本发明涉及教育，特别是基于人工智能的考试批阅和学生评价系统，具体是一种基于人工智能大语言模型的智能学生试卷批阅与多维度评价系统。
背景技术：
1、随着信息技术和人工智能的迅速发展，自动化试卷批阅系统在教育领域的应用逐渐普及。目前，市场上已有一些自动化批阅系统，能够对标准化试题如选择题、填空题进行自动批阅，但对复杂开放性问题（如论述题、作文题）的自动批阅仍然存在较大挑战。此外，现有的系统通常只关注答案的正确性，缺乏对学生多维度表现（如逻辑分析、创新思维等）的综合评估，无法为学生提供个性化的反馈和学习指导。
2、大语言模型（如讯飞星火、gpt-4等）的发展为解决这些问题提供了新的思路。大语言模型具有强大的自然语言理解和生成能力，能够处理复杂的文本内容。因此，将大语言模型应用于考试批阅和学生评价系统，能够显著提高批阅的智能化水平，提供更加细致、个性化、多维度的评估和反馈。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于人工智能大语言模型的智能学生试卷批阅与多维度评价系统，能够自动批阅不同类型的试卷，包括选择题、填空题、问答题等，尤其在开放性问题的批阅中具备高效的自然语言处理能力。同时，系统能够进行多维度的学生表现评价，并提供个性化的学习反馈和改进建议。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种系统，包括以下功能模块：
3、试卷内容输入模块：用于接收学生的考试作答数据，支持文本输入、选择题、填空题、问答题等多种题型。
4、大语言模型驱动的自动批阅模块：利用大语言模型对学生作答内容进行自动化分析与批阅，能够评估标准化试题的正确性，处理复杂的文本理解任务。
5、个性化反馈模块：基于学生历史表现和当前考试结果，系统生成个性化的反馈内容，帮助学生认识自己的学习薄弱点并提供改进建议。
6、多维度评价模块：能够根据学生的作答情况，评估其逻辑分析能力、创新思维、跨学科知识整合能力等，并给予相应评分。
7、自适应评分模块：系统可以根据学生的实时作答表现，动态调整评分标准或生成后续补充题目，提升评估的精准性和灵活性。
8、开放性问题批阅模块：利用自然语言理解技术，系统能够对开放性问题（如论文、论述题）进行智能化评估，涵盖内容深度、逻辑性、结构等维度。
9、透明化评分报告生成模块：为每个批阅的试卷生成详细的评分过程报告，使批阅过程更加透明化和可解释。
10、教师干预模块：允许教师对系统的自动评分结果进行调整，形成教师与系统的协同批阅模式。
11、通过本发明的系统，教育工作者可以大幅提升试卷批阅效率，同时为学生提供多维度的评价与个性化的学习指导。该系统尤其适用于需要开放性问题分析和跨学科评价的考试批阅场景。
1.一种基于人工智能大语言模型的智能学生试卷批阅与多维度评价系统，其特征在于，包括以下模块：一个试卷内容输入模块，能够接受学生的作答数据，包括文字、选择题、填空题、问答题等类型的题目；一个大语言模型驱动的自动批阅模块，能够根据题目类型自动评估答案的正确性及其他维度的表现；一个个性化反馈模块，基于学生的历史答题记录与当前考试表现，为学生提供定制化的反馈和学习建议；一个多维度评价模块，能够根据不同评估维度对学生的逻辑性、分析能力、创新能力等进行评分；一个自适应评分模块，能够根据学生的实时答题情况动态调整评分标准或生成后续题目；一个开放性问题批阅模块，利用自然语言理解技术，对开放性问题进行智能化的评估；一个透明化评分报告生成模块，能够为每个评分提供可解释的评分理由和批阅过程报告；一个教师干预模块，允许教师对系统的批阅结果进行手动调整和修正。
2.根据权利要求1所述的系统，其中的个性化反馈模块进一步包括：基于学生的学习历史和当前表现，生成个性化的学习路径建议，帮助学生有针对性地提高其学习薄弱环节。
3.根据权利要求1所述的系统，其中的多维度评价模块进一步包括：评估学生在特定学科或跨学科的表现，能够自动区分学生的跨学科知识整合能力。
4.根据权利要求1所述的系统，其中的自适应评分模块进一步包括：根据学生答题的正确率和答题逻辑，自动推荐后续更具挑战性的题目或者调整现有题目的难度。
5.根据权利要求1所述的系统，其中的开放性问题批阅模块进一步包括：基于大语言模型的自然语言处理技术，能够评估开放性答案的结构、内容深度和逻辑性，并生成详细的评分理由。
6.根据权利要求1所述的系统，其中的透明化评分报告生成模块进一步包括：为每一份批阅的试卷生成一个详细的评分过程报告，报告包括模型的评分依据、评分过程和逻辑解释。
7.根据权利要求1所述的系统，其中的教师干预模块进一步包括：提供一个交互界面，允许教师在批阅过程中对自动评分结果进行修改，并重新调整评分标准。
