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评估效果的持续优化

在智能评估与反馈系统中，持续优化是确保系统能够长期有效运行的关键。本节将详细介绍如何利用人工智能技术进行评估效果的持续优化，包括数据收集与处理、模型训练与调优、反馈机制的设计与改进等方面的内容。

数据收集与处理

数据是智能评估与反馈系统的核心。为了实现准确的评估和有效的反馈，需要不断收集和处理高质量的数据。这包括学生的学习行为数据、评估结果数据、反馈效果数据等。

数据收集

数据收集的过程需要设计合理的数据捕获机制，确保数据的全面性和准确性。以下是一些常见的数据收集方法：

学习行为数据：记录学生在学习过程中的各种行为，如点击次数、停留时