一种基于大语言模型的AI智能互动课系统和方法与流程

本发明属于在线教育，具体是指一种基于大语言模型的ai智能互动课系统和方法。

背景技术：

1、在传统教育过程中，由于课程时间、资源、个性化需求等限制，教师难以为每个学生提供充分的关注。同时，学生在进行学术或创意创作时常受限于启发和指导资源。因此，有必要开发一种集智能教育辅助、点评与创作于一体的解决方案，以满足现代教育需求。

2、美术教育一直是教育领域中非常重要的一部分，但是传统的美术教育方式存在许多局限性，如地域限制、教学资源限制等。同时，现有的美术教育工具和资源主要是传统的纸笔、视频和书籍等，缺乏智能化和个性化。市场上已经有一些类似的美术教育工具，如artsteps和artivive等。这些工具主要依靠人工干预和交互，缺乏智能化和自动化。

3、艺术创作市场有着巨大的潜力，艺术家和设计师需要更多的创作工具来提高创作效率和质量。ai技术已在许多领域取得了显著成果，包括图像生成、图像编辑等。现有的ai辅助创作工具，如dall-e、deepart等。这些工具主要依靠人工干预和交互，缺乏智能化和自动化。

4、随着人工智能技术的发展和普及，越来越多的人希望通过智能化的方式学习音乐。这种需求为智能化音乐教育辅助系统提供了广阔的市场空间。目前市场上存在一些音乐教育类的应用，如yousician、simplypiano等。这些应用提供了音乐理论、演奏技巧等方面的学习内容，但多数仅限于特定乐器或领域。

5、综上，本发明提出一种可以集成智能化教育辅助、智能化教育点评、智能化创作辅助等于一体的基于大语言模型的ai智能互动课系统。

技术实现思路

1、为了解决建模复杂且计算量大的问题，本发明提供了一种智能化、一体化的教育辅助、点评和创作支持，具有更高度的个性化和互动性，有效弥补了传统教育过程中存在的诸多不足，满足现代教育需求，能够极大地提高教育质量和效果的基于大语言模型的ai智能互动课系统。

2、为了实现上述功能，本发明采取的技术方案如下：一种基于大语言模型的ai智能互动课系统，包括用户端、知识库、课程模块、学习管理模块、智能化教育辅助模块、智能化教育点评模块、智能化创作辅助模块和ai数字人教学模块，所述智能化教育辅助模块利用多模态大语言模型技术自然语义理解和生成答案，提供实时、互动式的学习体验，结合学生的学习进度、学习能力和兴趣实施个性化辅助方案，支持多媒体资源；所述智能化教育点评模块使用多模态大语言模型技术对学生作业进行语义分析和评估，根据学生在作业中的表现和优缺点提供具体反馈和改进建议，基于数据挖掘技术协助教师评估学生学习的整体进度，并进行智能课堂管理，针对学生作业进行文本、语音和图像内容的分析；所述智能化创作辅助模块使用多模态大语言模型技术生成创意作品，针对生成的创意作品提供实时修改和完善建议，支持多种语言和格式输出，所述知识库、课程模块、学习管理模块、智能化教育辅助模块、智能化教育点评模块以及智能化创作辅助模块均为ai数字人教学模块提供教学数据支持。

3、一种基于大语言模型的ai智能互动课方法，其包括如下步骤：

4、(1)搭建知识库；

5、(2)ai智能互动课系统；

6、(3)ai数字人老师教学；

7、(4)ai助教系统。

8、进一步地，所述步骤(1)具体操作步骤包括：

9、(1.1)收集并整理教学内容，形成初始知识库；

10、(1.2)使用多模态大语言模型技术对初始知识库的内容进行语义分析和理解，形成知识图谱；

11、(1.3)将知识图谱与视觉大模型进行结合，使系统能对图像和视频内容进行理解和分析；

12、(1.4)定期更新和优化知识图谱。

13、进一步地，所述步骤(2)具体操作步骤包括：

14、(2.1)用户登录系统界面，选择课程内容；

15、(2.2)学习管理模块对用户学习进度以及学习情况记录反馈；

16、(2.3)互动功能，选择与老师互动交流；

17、(2.4)智能评估与反馈，通过ai算法对学生的学习情况进行评估与反馈；(2.5)数据分析与个性化推荐，通过上面课程学习情况以及智能评估对用户情况进行数据画像，进行个性化课程推荐。

18、进一步地，所述步骤(3)具体操作步骤包括：

19、(3.1)课程播讲：发送完整课程内容给ai数字人教学模块，ai数字人教学模块将文字内容生成音频信息、3d人物肢体动作信息和3d人物面部表

20、情信息，并将生成的信息发生到用户端进行语音播讲和3d人物动画播放；(3.2)课件展示：用户界面创建编辑多个用于展示图片、视频的展示面板，根据当前课程播讲内容及进度，在不同展示面板中展示对应图片或视频；

21、(3.3)课程管理：在系统管理后台可以对创建的课程进行编辑、删除、发布等操作；

22、(3.4)基于语言大模型和知识库进行智能问答；

23、(3.5)基于视觉大模型进行图像智能识别：将图片、视频发送给视觉大模型，进行图像识别；

24、(3.6)基于多模态大模型进行课程智能点评。

25、进一步地，所述步骤(3.4)具体操作步骤包括：

26、(3.4.1)将问题发送给知识库系统；

27、(3.4.2)知识库系统通过查询向量数据库获取结果；

28、(3.4.3)将获取结果配合prompt传递给大语言模型，生成最终回答内容；(3.4.4)将产生的回答内容发送给ai数字人教学模块进行展示。

29、进一步地，所述步骤(3.6)具体操作步骤包括：

30、(3.6.1)将文字、图片、视频等数据发送给多模态大模型；

31、(3.6.2)通过对数据识别、分析，给出点评结果。

32、进一步地，所述步骤(4)具体操作步骤包括：

33、(4.1)综合水平评估：通过多维度收集学生信息，生成详细的用户画像，

34、基于步骤(1)构建的知识图谱，协助教师评估学生的综合水平；

35、(4.2)制定个性化学习方案：基于学生的兴趣、目标、综合水平等因素，

36、制定满足学生个人特点的个性化学习计划和教学方式；

37、(4.3)智能评估：应用ai算法快速评估学生课堂成果，并提供有课后训练方案，及时调整下节课的教学计划；

38、(4.4)教学总结：在课堂结束后进行全面的教学总结；

39、(4.5)24小时答疑解惑：基于步骤(1)构建的知识图谱，提供24小时答疑解惑服务；

40、(4.6)模拟与互动训练：利用虚拟现实和增强现实技术，为学生创建模拟训练环境，提供课后互动训练；

41、(4.7)知识扩展：根据学生当前的知识结构，提供相关知识补充及普及，

42、帮助学生更全面的理解和应用学科知识。

43、本发明采取上述结构取得有益效果如下：本发明将多模态大语言模型应用于在线教育领域，为用户提供智能化、一体化的教育辅助、点评和创作支持，有效弥补了传统教育过程中存在的诸多不足，满足现代教育需求，能够极大地提高教育质量和效果。