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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的课堂教学质量评价方法，主要包括：基于课堂监控视频数据和教务系统数据，利用人工智能技术提取教师、学生和课堂环境的语音、图像、文本多模态特征；根据课程教案和课程信息构建课程知识图谱；通过构建的课程知识图谱增强大语言模型，基于增强的大语言模型实现智能化课堂教学质量评价；本发明的有益效果是：通过课堂教学质量评价知识和课程知识图谱增强大语言模型，引导大语言模型依据课堂教学质量评价知识和课程知识图谱的语义关联，生成符合课堂教学质量评价事实的评价结果描述；从而能够使模型生成更合理、更符合课堂教学质量评价事实的描述。
主权项：1.基于大语言模型的课堂教学质量评价方法，其特征在于：主要包括：步骤S1，基于课堂监控视频数据和教务系统数据，利用人工智能技术提取教师、学生和课堂环境的语音、图像、文本多模态特征；步骤S2，根据课程教案和课程信息构建课程知识图谱；步骤S3，通过步骤S2构建的课程知识图谱增强大语言模型，基于增强的大语言模型实现智能化课堂教学质量评价；其中步骤S2具体步骤为：步骤S21，从教务系统数据中收集课程教案和课程信息数据，数据分为图像数据和文本数据，数据具体涵盖课程教学大纲、课程教材内容、课程教案PPT、课程资源、学科信息；步骤S22，对步骤S21收集的数据进行预处理，预处理包括数据清洗，去除冗余信息，保证数据的准确性和一致性；步骤S23，进行知识抽取，包含实体抽取、关系抽取和属性抽取，根据步骤S22预处理后的数据，从课程教案和课程信息数据源中提取实体、属性以及实体间的相互关系，形成本体化的知识表达；步骤S24，进行知识融合，根据步骤S23中通过知识抽取从课程教案和课程信息数据源中获取到实体、属性以及实体间的相互关系进行整合；步骤S25，进行知识构建，根据步骤S24知识融合后的数据分别建立课程教案和课程信息的知识点实体和关系；步骤S26，进行知识整合，根据步骤S25构建的知识点实体和关系，提取完整的包含章、节、知识点三级知识结构的课程知识图谱；步骤S27，根据步骤S26知识整合的三级知识结构的课程知识图谱进行存储。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 基于大语言模型的课堂教学质量评价方法
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