创新项目实训--基于大模型的小学语数英辅助教育平台（1）_大语言模型 编程辅导系统

项目目标：基于开源的大语言模型，结合大模型微调技术，搭建一站式辅助教育平台，整合题库生成、作文修改等功能，实现个性化和智能化的教育过程。

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1项目背景

随着人工智能技术的飞速进步，教育领域正在迎来一场革命。AI大模型如GPT-3.5的出现不仅为教育提供了新的发展机遇，也对其提出了挑战。这些技术推动着教育变革，为教育提供了更智能化和个性化的方式。

1.1 AI大模型在教育中的应用场景

智能化教学助手：

AI大模型可以充当教学助手，通过自然语言处理和推理能力回答学生问题、提供解释，帮助他们更好地理解知识。这种方式打破了传统教育的限制，让学生随时随地获得高质量的教学服务。同时，AI大模型还可以根据学生的问题分析其学习需求，提供个性化帮助。

个性化学习推荐：

基于学生的学习历史和兴趣，AI大模型可以为每个学生提供个性化的学习推荐。这种方式不仅满足学生个体差异的需求，还激发学生的学习兴趣，提高学习效果。AI大模型会根据学生的学习情况实时调整推荐内容，确保学生处于最适合的学习环境中。

教学内容生成：

AI大模型能够根据海量教育资源和学生需求生成高质量的教学内容。这种方式丰富了教学资源，满足多样化的学习需求。根据学生的学习阶段和学科特点，AI大模型生成符合实际需求的教案、课件、习题等资源，为教师和学生提供多元化的教学方式。

自动化评估与反馈：

AI大模型可以实时评估学生的学习表现，检测和纠正错误。这提高了评估的效率和准确性，帮助学生及时发现并改正问题。AI大模型还会根据学生的学习情况提供针对性的反馈和建议，帮助他们找到适合自己的学习方法。

1.2 一站式辅助教育平台

基于以上应用场景，我们提出了一站式辅助教育平台，旨在实现个性化和智能化的教育过程。该平台将整合题库生成、作文修改及打分、试卷及作业情况分析等功能为教育提供更加智能化和高效的支持。通过结合AI技术和教育实践，我们致力于为学生和教师创造更优质的学习和教学体验，推动教育领域向前迈进。

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2技术创新

采用prefix微调技术进行训练：

具体流程如下：

2.1 数据集

目前，我们搜索到了小学数学题库的数据集Ape210k，数据质量高，数据量足够多，包含21w个问题，5w多个题目模板。

2.2微调模型

目前主流的微调方法包括2019年 Houlsby N 等人提出的 Adapter Tuning，2021年微软提出的 LORA，谷歌提出的 Prompt Tuning，2022年清华提出的 P-tuning v2。我们计划采用prefix方法，理由是其作为轻量级的微调方法，不需要修改大模型本身的参数，而通过增加网络层训练出能够提高大模型表现的embedding。

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3.技术路线

1. 明确需求和功能：明确平台所需要实现的具体功能
2. 模型学习和算法选择：学习“百川大模型”等相关模型api，并基于功能选择深度学习相关算法。
3. 数据准备和清洗：收集、清洗、标注、集成教育领域的文本、图片、视频流等数据。
4. 模型训练及算法实现：利用标注数据对模型进行训练、实现并优化算法，提高模型及算法在具体功能上的性能。
5. 平台框架搭建：采用vue+springboot搭建前后端框架、设计用户界面、合理管理数据等。
6. 系统集成及测试：集成各功能及前后端组件，进行系统测试和性能优化。

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4实施方案

1. 在任务分配上，我们综合考虑每个小组成员的优势、长处、经验进行分工。
2. 在项目推进上，我们计划保持充足的沟通交流，了解各个成员的开发状况，通过对每个阶段设置ddl来保证项目的顺利推进。
3. 在难题解决上，我们计划集思广益，大家一起筹谋划策，学习交流来攻克遇到的问题，一起讨论碰撞灵感来获得切实可行的创新点。
4. 在风险管理上，我们将选择切实可行的技术路线，对新的设想进行充分验证后再投入时间精力进行实现，留出适当的时间来应对潜在的意外情况，若遇到不可避免的麻烦则积极解决。