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README.md

北师大OpenCT社区/OpenBrain项目

项目背景

北师大OpenCT社区/OpenBrain项目是OpenCT社区的一个重要子项目旨在元宇宙背景下基于ChatGPT大语言模型构建一个学生多模态综合评价系统。该系统对学生在学习和测试任务中的大数据进行自动化评分和报告形成学生学习和评价问答小助手。项目依托北京师范大学的科研资源和技术优势结合人工智能和大数据技术为教育领域提供智能化的学生综合评价解决方案。

项目内容

该项目主要包括以下几个方面:

多模态数据处理

  • 对从多种教育资源和平台中采集学生的学习和测试数据,包括文本、语音、视频和行为数据等进行熟悉和整理。
  • 对采集的数据进行预处理,包括数据清洗、格式转换和标注,确保数据的质量和一致性。

构建模型进行数据挖掘和分析

  • 基于ChatGPT大语言模型构建数据挖掘模型对学生数据进行分析。

学生综合评价报告生成

  • 根据评分结果,自动生成详细的学生综合评价报告。
  • 报告内容包括成绩分析、学习建议、行为评价等,为教师和学生提供参考。

项目优势

  • 学术资源丰富:项目依托北京师范大学、清华大学、北京科技大学、河北师范大学等团队学术资源,拥有一流的研究团队和丰富的科研成果。
  • 开源社区支持:作为一个开源项目,参与者可以获取最新的技术文档和代码,参与项目的开发和维护。
  • 创新技术应用利用ChatGPT和大数据技术提供智能化、自动化的学生综合评价解决方案。

参与方式

我们欢迎来自全国的计算机专业大学生加入我们的项目,通过以下方式参与:

  1. 开源代码贡献:访问浏览项目代码和文档,提出问题或贡献代码。
  2. 技术交流与合作加入我们的线上交流社区QQ群389801885与其他开发者和研究者进行技术交流和合作。
  3. 论文撰写参与:参与合作导师指导的项目学术论文的撰写和投稿,获得宝贵的科研经验和指导。

目标

  • 构建一个基于ChatGPT大语言模型的学生多模态综合评价模型库能够对学生在学习和测试任务中的大数据进行自动化评分和报告。
  • 提供一个智能化的学生学习和评价问答小助手,提升学生的学习体验和教师的教学效果。

难度

中等

产出要求

  • 形成数据挖掘模型,进行数据分析和挖掘。
  • 撰写详细的分析报告。
  • 对模型进行测试和优化,确保其性能和准确性。

能力要求

  • 熟悉Python或R编程语言。
  • 熟悉常见的机器学习和深度学习算法。
  • 了解自然语言处理和大数据分析技术。
  • 熟悉教育数据的特点和分析需求。
  • 熟悉Markdown文档报告撰写。

导师

  • 罗海风联系邮箱luohaifeng@tsinghua.edu.cn

结语

北师大OpenCT社区/OpenBrain项目致力于通过开源和协作推动教育评价系统的智能化和自动化发展。我们期待更多的计算机专业学生参与进来共同为教育赋能为技术创新贡献力量。让我们一起探索学生综合评价的未来