基于大模型的个性化历史习题推荐与自动批改系统

本申请涉及智能教育技术领域，公开了基于大模型的个性化历史习题推荐与自动批改系统，包括：跨模态数据采集模块，用于采集学生在答题过程中的文字输入、时间行为和交互轨迹数据，并将采集结果输出至认知图谱构建模块；认知图谱构建模块，接收所述跨模态数据采集模块输出的采集结果，用于基于采集结果生成表示学生对历史知识点及其关系掌握程度的认知图谱，并将所述认知图谱发送至认知驱动推荐模块和自动批改模块。通过引入跨模态数据采集模块，不仅获取学生作答的显性内容，更深入采集了学生的作答时长、编辑修改轨迹、鼠标悬停位置以及答题停顿等多样化的隐性行为数据，这种多维度的数据捕获能力，使得系统能够超越传统的简单答题对错判断。