基于AIGC的試題自動(dòng)生成和批閱系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

摘 要：隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是生成式人工智能（AIGC， Artificial Intelligence Generated Content）技術(shù)的崛起，教育領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。本文旨在設(shè)計(jì)一套基于AIGC的試題自動(dòng)生成和批閱系統(tǒng)框架，該系統(tǒng)能夠自動(dòng)、高效地生成高質(zhì)量試題，并實(shí)現(xiàn)智能化批閱，從而減輕教師負(fù)擔(dān)，提高教學(xué)效率和質(zhì)量。通過(guò)綜合運(yùn)用自然語(yǔ)言處理（NLP）、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器"，"Introduction":""，"Columns":"文化藝術(shù)"，"Volume":""，"Content":"

摘 要：隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是生成式人工智能（AIGC， Artificial Intelligence Generated Content）技術(shù)的崛起，教育領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革。本文旨在設(shè)計(jì)一套基于AIGC的試題自動(dòng)生成和批閱系統(tǒng)框架，該系統(tǒng)能夠自動(dòng)、高效地生成高質(zhì)量試題，并實(shí)現(xiàn)智能化批閱，從而減輕教師負(fù)擔(dān)，提高教學(xué)效率和質(zhì)量。通過(guò)綜合運(yùn)用自然語(yǔ)言處理（NLP）、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，本文詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的算法研究、框架設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)路徑，為教育智能化提供了新的思路和方法。

關(guān)鍵詞：AIGC；試題自動(dòng)生成；智能化批閱；自然語(yǔ)言處理；深度學(xué)習(xí)

一、緒論

（一）背景與意義

傳統(tǒng)教育模式中，試題的編寫(xiě)和批閱不僅是一項(xiàng)繁重且耗時(shí)的任務(wù)，更是教師工作負(fù)擔(dān)的重要來(lái)源之一。這一過(guò)程中，人為因素往往難以避免，導(dǎo)致試題質(zhì)量難以保證一致性，批閱結(jié)果也可能因主觀判斷而產(chǎn)生偏差，影響評(píng)價(jià)的公正性。然而，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是AIGC（生成式人工智能）技術(shù)的崛起，教育領(lǐng)域迎來(lái)了前所未有的變革機(jī)遇。基于AIGC的試題自動(dòng)生成和批閱系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，該系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)捕捉教學(xué)需求，自動(dòng)生成內(nèi)容豐富、難度適宜的試題，并通過(guò)先進(jìn)的智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生答案的快速、客觀、準(zhǔn)確批閱。這一創(chuàng)新不僅極大地減輕了教師的工作負(fù)擔(dān)，還顯著提升了教學(xué)效率與教學(xué)質(zhì)量，為教育公平與個(gè)性化教學(xué)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

（二）研究現(xiàn)狀

目前，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者與機(jī)構(gòu)正積極投身于AIGC技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的廣泛探索中。他們不僅利用基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的先進(jìn)文本生成模型（如GPT系列、BERT等），成功實(shí)現(xiàn)了文章、新聞、廣告等多樣化內(nèi)容的自動(dòng)化創(chuàng)作，還在試題生成領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型創(chuàng)新性地生成了涵蓋數(shù)學(xué)、物理等多學(xué)科的試題。盡管這些探索已展現(xiàn)出巨大潛力，但當(dāng)前的研究大多仍聚焦于理論層面的深度挖掘，尚未能全面構(gòu)建出系統(tǒng)化的框架并廣泛推廣至實(shí)際教育場(chǎng)景中。因此，未來(lái)還需進(jìn)一步加大研發(fā)力度，促進(jìn)技術(shù)成果的有效轉(zhuǎn)化，以充分發(fā)揮AIGC技術(shù)在提升教育質(zhì)量、優(yōu)化教學(xué)流程方面的巨大作用。

（三）研究目標(biāo)

本文旨在設(shè)計(jì)一套基于AIGC的試題自動(dòng)生成和批閱系統(tǒng)框架，具體目標(biāo)包括：

1.教學(xué)資料提取：通過(guò)深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等先進(jìn)技術(shù)，自主提取高質(zhì)量的教學(xué)資料，極大地豐富了教學(xué)資源。

2.試題自動(dòng)生成：根據(jù)教學(xué)大綱、知識(shí)點(diǎn)要求等條件，自動(dòng)生成符合要求的試題，包括選擇題、填空題、簡(jiǎn)答題等多種題型。

3.智能化批閱：利用自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生答案的自動(dòng)批閱，提高批閱效率和準(zhǔn)確性。

4.系統(tǒng)可擴(kuò)展性：設(shè)計(jì)靈活的系統(tǒng)架構(gòu)，支持不同學(xué)科、不同題型的試題生成和批閱。

二、算法研究

（一）試題自動(dòng)生成算法

1.自然語(yǔ)言處理與模板生成

試題自動(dòng)生成的核心在于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的深度應(yīng)用，具體可歸納為以下幾點(diǎn)：

（1）構(gòu)建知識(shí)圖譜與模板庫(kù)：根據(jù)詳盡的教學(xué)大綱和具體的知識(shí)點(diǎn)要求，精心構(gòu)建一套全面的知識(shí)圖譜，以準(zhǔn)確表示各知識(shí)點(diǎn)之間的內(nèi)在邏輯與關(guān)聯(lián)關(guān)系。同時(shí)，建立包含多樣題型的模板庫(kù)，每種題型對(duì)應(yīng)一套標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)構(gòu)模板，為試題生成提供基礎(chǔ)框架。

（2）智能匹配與模板填充：借助先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，智能分析教學(xué)需求，從知識(shí)圖譜中精準(zhǔn)選取所需知識(shí)點(diǎn)，并與之匹配的題型模板進(jìn)行關(guān)聯(lián)。通過(guò)復(fù)雜的語(yǔ)義理解與邏輯推理，自動(dòng)將知識(shí)點(diǎn)信息填充至相應(yīng)的模板中，生成初步的試題文本。

（3）優(yōu)化調(diào)整與質(zhì)量控制：對(duì)生成的試題進(jìn)行細(xì)致的優(yōu)化調(diào)整，確保語(yǔ)言表達(dá)準(zhǔn)確流暢，邏輯清晰無(wú)誤。同時(shí)，實(shí)施嚴(yán)格的質(zhì)量控制機(jī)制，利用機(jī)器學(xué)習(xí)與人工審核相結(jié)合的方式，對(duì)試題進(jìn)行多輪校驗(yàn)與修正，以確保最終生成的試題既符合教學(xué)要求，又具備較高的質(zhì)量與水平。

2.深度學(xué)習(xí)模型

為了進(jìn)一步提高試題生成的質(zhì)量和多樣性，可以引入深度學(xué)習(xí)模型。主要通過(guò)以下幾點(diǎn)策略：

（1）引入預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型：選擇如GPT系列等先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型作為基礎(chǔ)，通過(guò)微調(diào)技術(shù)，可以針對(duì)試題生成這一特定任務(wù)，對(duì)模型進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，使其更加專(zhuān)注于生成符合教育場(chǎng)景需求的試題文本。

（2）精準(zhǔn)輸入與智能生成：在模型使用過(guò)程中，提供詳細(xì)的知識(shí)點(diǎn)描述和明確的題型要求作為模型的輸入指導(dǎo)，引導(dǎo)模型在生成過(guò)程中遵循特定的邏輯和規(guī)則。借助模型的智能生成能力，可以獲得既符合語(yǔ)法規(guī)范又富含教育意義的試題文本。

（3）持續(xù)優(yōu)化與反饋循環(huán)：為了不斷提升試題生成的質(zhì)量，還需要建立一個(gè)持續(xù)優(yōu)化與反饋的循環(huán)機(jī)制。通過(guò)對(duì)生成試題的評(píng)估與反饋，可以不斷調(diào)整模型參數(shù)和輸入策略，以?xún)?yōu)化生成效果。同時(shí)，收集用戶(hù)反饋和實(shí)際應(yīng)用效果，為模型的進(jìn)一步改進(jìn)提供有力支持。

（二）智能化批閱算法

1.文本相似度計(jì)算

對(duì)于簡(jiǎn)答題等主觀題型的批閱，可以采用文本相似度計(jì)算的方法。首先，將標(biāo)準(zhǔn)答案和學(xué)生答案進(jìn)行分詞、去停用詞等預(yù)處理操作；然后，利用TF-IDF、Word2Vec等算法計(jì)算兩者之間的相似度；最后，根據(jù)相似度得分給出批閱結(jié)果。

2.規(guī)則匹配與邏輯判斷

對(duì)于選擇題、填空題等客觀題型的批閱，可以采用規(guī)則匹配與邏輯判斷的方法。首先，根據(jù)題目要求構(gòu)建相應(yīng)的規(guī)則庫(kù)；然后，將學(xué)生答案與規(guī)則庫(kù)進(jìn)行匹配；最后，根據(jù)匹配結(jié)果給出批閱結(jié)果。

三、框架設(shè)計(jì)

（一）系統(tǒng)架構(gòu)

基于AIGC的試題自動(dòng)生成和批閱系統(tǒng)采用B/S（Browser/Server）架構(gòu)，主要由前端界面、后端服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建三部分組成。

1.前端界面

前端界面是用戶(hù)與系統(tǒng)交互的窗口，主要包括用戶(hù)登錄、試題生成、試題批閱、結(jié)果展示等功能模塊。用戶(hù)可以通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)系統(tǒng)，進(jìn)行試題的生成、提交和批閱等操作。

2.后端服務(wù)

后端服務(wù)是系統(tǒng)的核心部分，負(fù)責(zé)處理前端發(fā)送的請(qǐng)求，并調(diào)用相應(yīng)的算法進(jìn)行試題生成和批閱。后端服務(wù)主要包括試題生成服務(wù)、試題批閱服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)等模塊。

3.數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建

數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)系統(tǒng)所需的各種數(shù)據(jù)，包括知識(shí)點(diǎn)信息、模板信息、試題信息、學(xué)生答案信息等。數(shù)據(jù)庫(kù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)，并通過(guò)SQL語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)的增刪改查操作。

（二）功能模塊

1.試題生成模塊

試題生成模塊是系統(tǒng)的核心功能模塊之一，主要負(fù)責(zé)根據(jù)用戶(hù)輸入的條件（如知識(shí)點(diǎn)、題型、難度等）自動(dòng)生成試題。根據(jù)條件從知識(shí)圖譜中檢索相關(guān)知識(shí)點(diǎn)信息；然后根據(jù)知識(shí)點(diǎn)信息和題型要求從模板庫(kù)中選擇合適的模板，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型對(duì)模板進(jìn)行填充和微調(diào)，生成具體的試題。

2.試題批閱模塊

試題批閱模塊負(fù)責(zé)對(duì)學(xué)生提交的答案進(jìn)行自動(dòng)批閱。該模塊根據(jù)試題類(lèi)型選擇合適的批閱算法；然后將學(xué)生答案與標(biāo)準(zhǔn)答案或規(guī)則庫(kù)進(jìn)行匹配和計(jì)算，根據(jù)計(jì)算結(jié)果給出批閱結(jié)果和分?jǐn)?shù)。

3.用戶(hù)管理模塊

用戶(hù)管理模塊負(fù)責(zé)系統(tǒng)的用戶(hù)注冊(cè)、登錄、權(quán)限管理等操作。系統(tǒng)支持多種用戶(hù)角色（如教師、學(xué)生、管理員等），不同角色具有不同的權(quán)限和功能。

4.數(shù)據(jù)分析模塊

數(shù)據(jù)分析模塊負(fù)責(zé)對(duì)系統(tǒng)生成和批閱的試題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，為教學(xué)評(píng)估和決策提供支持。該模塊可以生成各種報(bào)表和圖表（如試題難度分布圖、學(xué)生成績(jī)分布圖等），幫助教師了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和教學(xué)效果。

（三）技術(shù)實(shí)現(xiàn)

1.自然語(yǔ)言處理技術(shù)

自然語(yǔ)言處理技術(shù)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)之一。系統(tǒng)采用NLP技術(shù)對(duì)文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、句法分析等操作，為試題生成和批閱提供基礎(chǔ)支持。同時(shí)，系統(tǒng)還利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行文本生成和語(yǔ)義理解，提高試題生成的質(zhì)量和多樣性。

2.深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的核心技術(shù)之一。系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行試題生成和批閱的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和優(yōu)化。通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，模型能夠理解和生成高質(zhì)量的試題文本，并實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生答案的準(zhǔn)確批閱。

3.數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)技術(shù)之一。系統(tǒng)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理，通過(guò)SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增刪改查操作。

四、結(jié)束語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了一套基于AIGC的試題自動(dòng)生成和批閱系統(tǒng)框架，通過(guò)綜合運(yùn)用自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了試題的自動(dòng)生成和智能化批閱。該系統(tǒng)不僅能夠減輕教師的工作負(fù)擔(dān)，提高教學(xué)效率和質(zhì)量，還能夠?yàn)榻虒W(xué)評(píng)估和決策提供支持。未來(lái)，我們將進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)算法和架構(gòu)，提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，并探索更多應(yīng)用場(chǎng)景和可能性。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，基于AIGC的試題自動(dòng)生成和批閱系統(tǒng)將在教育領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]謝曉雪， 柳士彬. AIGC時(shí)代職業(yè)教育教師智慧學(xué)習(xí)空間的設(shè)計(jì)框架與構(gòu)建策略[J]. 職教論壇， 2024， 40（01）： 62-70.

[2]丁曉陽(yáng)， 羅琛， 陳怡.基于AI自動(dòng)提取技術(shù)的線(xiàn)上評(píng)審系統(tǒng)創(chuàng)新研究[J]. 廣播電視網(wǎng)絡(luò)，2024 ，31 （06）：20-25.

[3]張雨欣，王小根. AIGC的智能教育應(yīng)用：智能教學(xué)系統(tǒng)的功能升級(jí)[J]. 中國(guó)醫(yī)學(xué)教育技術(shù)，2024 ，38 （03）： 311-318.

項(xiàng)目資助：江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：2022SJYB1586）。