基于大语言模型的个性化动态出题方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型的个性化动态出题方法及系统。该方法的步骤如下：S1、采集学生历史答题记录、学科成绩和学习方向等多源数据，构建结构化特征向量；S2、通过预训练模型评估学生对完整知识体系的掌握程度，并计算知识点覆盖度；S3、从题库抽取默认试题集，利用注意力机制将学生的知识点掌握评分转换为权重，动态调整题目难度分布，强化薄弱环节训练；S4、融合学生特征、掌握评分、覆盖度及调整后的难度分布，通过大语言模型微调的个性化出题模型生成试题并推送。本发明利用大语言模型的强大语义理解与生成能力，可以分析学生的学习轨迹，动态调整题目难度、题型分布及知识点覆盖范围，从而实现精准化、个性化的题目推荐。