摘要
本发明公开了一种深度智能化的驾考试题自适应生成方法及系统,方法包括多源异构数据融合、题型理解与创造、个性化学习路径优化算法、法规更新自动响应、智能评估与反馈闭环、自适应内容生成、反馈与迭代优化、高性能云服务平台等步骤。本发明通过集成机器学习、自然语言处理以及大数据分析技术,理解每个考生的特定需求,实现题目的高度个性化生成,实时监测并响应考生表现,动态调整考试难度,保持挑战性与适应性。通过持续的数据反馈循环,系统能不断学习并优化自身,提高生成题目的质量和教学效果。显著提升考生学习的个性化和效率,使评估更加贴近考生的真实能力,改变传统驾考题库的局限性,有助于提高整体驾驶教育质量。
技术关键词
个性化学习路径
生成方法
生成系统
子模块
多源异构数据融合
自然语言
云服务平台
构建平台系统
系统用户数据
训练深度神经网络
智能推荐算法
集成机器学习
大数据分析技术
隐私保护模块
模型更新
强化学习方法
数据融合算法
递归神经网络
系统为您推荐了相关专利信息
行人检索方法
视频采集设备
轨迹预测模型
公用移动通信基站
非瞬时性计算机可读存储介质
大语言模型
生成对抗图像
样本生成方法
多模态
文本
策略生成方法
特征提取模型
数据
客户
非暂态计算机可读存储介质
人工智能内容
内容生成方法
序列
引导器
内容生成系统