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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。
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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

http://www.lryc.cn/news/574989.html

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