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# 北师大OpenCT社区/OpenBrain项目
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## 项目背景
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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。
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## 项目内容
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该项目主要包括以下几个方面:
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### 多模态数据处理
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- 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。
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- 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。
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### 构建模型进行数据挖掘和分析
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- 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。
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### 学生综合评价报告生成
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- 根据评分结果,自动生成详细的学生综合评价报告。
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- 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。
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## 项目优势
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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## 参与方式
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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:
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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。
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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。
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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。
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## 目标
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- 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。
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- 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。
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## 难度
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中等
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## 产出要求
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- 形成数据挖掘模型,进行数据分析和挖掘。
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- 撰写详细的分析报告。
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- 对模型进行测试和优化,确保其性能和准确性。
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## 能力要求
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- 熟悉Python或R编程语言。
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- 熟悉常见的机器学习和深度学习算法。
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- 了解自然语言处理和大数据分析技术。
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- 熟悉教育数据的特点和分析需求。
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- 熟悉Markdown文档报告撰写。
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## 导师
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- 罗海风(联系邮箱:luohaifeng@tsinghua.edu.cn)
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## 结语
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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!
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