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基于大语言模型的个性化教学与评估方法研究

前言

尽管大语言模型在人工智能课程中有广泛的应用前景，但要实现其全面推广，仍然面临技术和数据上的挑战。例如，如何确保模型在理解和生成过程中准确无误，避免因数据的偏差而影响教学效果。如何保证学生在与模型互动过程中，避免产生误导性的回答，仍是当前技术发展中的难题。

大语言模型能够实时进行学生作业、项目的自动化评估。传统的人工评估方式往往需要耗费大量的时间与精力，而大语言模型通过自动化评估，可以快速、准确地对学生的表现进行反馈。这不仅提高了教学效率，也让学生能够更及时地了解自己的学习进展和存在的问题，从而有针