基于大模型的线上教学质量监督管理方法及系统

本发明提出了一种基于大模型的线上教学质量监督管理方法及系统，用于解决网络教学质量监督和管理效率低下，数据隐私保护不足，以及处理大规模线上教学数据困难等问题。通过收集和处理线上教学活动的大量数据，并在各设备上进行本地模型训练，中心服务器进行全局模型的更新，实现教学质量的实时、准确评价预测，提升线上教学质量。同时，本发明结合了差分隐私技术，保护数据隐私，确保学生数据安全，提高了处理大规模线上教学数据的效率。加入了深度学习模型并利用联邦学习概念，既提高了教学质量评价的准确性，又提高了数据处理能力。本发明与现有的线上教学质量管理方法相比，具有更高的效率和准确性，更适应大规模线上教学场景。