基于大模型驱动的基于agi智能教育系统及其实现方法
技术领域
1.本发明涉及在线教育技术领域，具体涉及一种基于大模型驱动的大模动agi智能教育系统及其实现方法。
背景技术：
2.在传统教育过程中，型驱现方由于课程时间、育系资源、统及个性化需求等限制，其实教师难以为每个学生提供充分的法流关注。同时，基于学生在进行学术或创意创作时常受限于启发和指导资源。大模动因此，型驱现方有必要开发一种集智能教育辅助、育系点评与创作于一体的统及saas解决方案，以满足现代教育需求。其实
3.美术教育一直是法流教育领域中非常重要的一部分，但是基于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。
4.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。
5.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。
6.综上，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agi智能教育saas系统还未见报道。
技术实现要素：
7.为了解决现有技术存在的问题，本发明提供基于大模型驱动的agi智能教育系统及其实现方法。本发明为用户提供了智能化、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。
8.本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：
9.本发明的基于大模型驱动的agi智能教育系统，主要包括：智能化教育辅助模块、智能化教育点评模块和智能化创作辅助模块；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。
10.本发明的基于大模型驱动的agi智能教育系统的实现方法，主要包括以下步骤：
11.步骤s1：知识库系统；
12.步骤s2：ai数字人老师系统；
13.步骤s3：ai助教系统；
14.步骤s4：ai智能互动课系统。
15.进一步的，步骤s1的具体操作步骤如下：
16.步骤s1.1：收集并整理教学内容，形成初始知识库；
17.步骤s1.2：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；
18.步骤s1.3：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；
19.步骤s1.4：定期更新和优化知识图谱。
20.进一步的，步骤s1.1中，所述教学内容包括文本、图像、视频和声音。
21.进一步的，步骤s1.1中，所述初始知识库包括：通用数据、私人知识、用户数据、领域知识、反馈数据和训练数据。
22.进一步的，步骤s2的操作步骤如下：
23.步骤s2.1：课程播讲；
24.步骤s2.2：课件展示；
25.步骤s2.3：课程管理；
26.步骤s2.4：基于语言大模型和知识库进行智能问答；
27.步骤s2.5：基于视觉大模型进行图像智能识别；
28.步骤s2.6：基于多模态大模型进行课程智能点评。
29.更进一步的，步骤s2的具体操作步骤如下：
30.步骤s2.1：课程播讲；
31.步骤s2.1.1：发送完整课程内容给ai数字人老师系统；
32.步骤s2.1.2：ai数字人老师系统将文字内容生成音频信息、3d人物肢体动作信息和3d人物面部表情信息；
33.步骤s2.1.3：ai数字人老师系统将步骤s2.1.2生成的信息发送到前端进行语音播讲和3d人物动画播放；
34.步骤s2.2：课件展示；
35.步骤s2.2.1：前端创建编辑多个用于展示图片或视频的展示面板；
36.步骤s2.2.2：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；
37.步骤s2.3：课程管理；
38.步骤s2.3.1：在管理后台可以对创建的课程进行编辑、删除或发布；
39.步骤s2.4：智能问答，基于语言大模型和知识库进行智能问答；
40.步骤s2.4.1：将问题发送给知识库系统；
41.步骤s2.4.2：知识库系统通过查询向量数据库获取结果；
42.步骤s2.4.3：将步骤s2.4.2获取的结果配合prompt传递给大语言模型，生成最终回答内容；
43.步骤s2.4.4：将步骤s2.4.3产生的内容发送给课程播讲系统进行前端展示；
44.步骤s2.5：智能识别，基于视觉大模型进行图像智能识别；
45.步骤s2.5.1：将图片、视频等数据发送给视觉大模型，进行图像识别；
46.步骤s2.6：智能点评，基于多模态大模型进行课程智能点评；
47.步骤s2.6.1：将文字、图片、视频等数据发送给多模态大模型；
48.步骤s2.6.2：通过对数据进行识别、分析，给出点评结果。
49.进一步的，步骤s3的具体操作步骤如下：
50.步骤s3.1：综合水平评估；
51.通过多维度收集学生信息，生成详细的用户画像，基于步骤s1构建的知识图谱，协助教师评估学生的综合水平；
52.步骤s3.2：制定个性化学习方案；
53.基于学生的兴趣、目标、综合水平等因素，制定满足学生个人特点的个性化学习计划和教学方式；
54.步骤s3.3：智能评估；
55.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；
56.步骤s3.4：教学总结；
57.在课堂结束后进行全面的教学总结；
58.步骤s3.5：24小时答疑解惑；
59.基于步骤s1构建的知识图谱，提供24小时答疑解惑服务；
60.步骤s3.6：模拟与互动训练；
61.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；
62.步骤s3.7：知识扩展；
63.根据学生当前的知识结构，提供相关知识补充及普及，帮助学生更全面的理解和应用学科知识。
64.进一步的，步骤s4的具体操作步骤如下：
65.步骤s4.1：用户界面；
66.通过ai智能互动课系统提供用户交互界面，该界面是网页、移动应用或者桌面软件；
67.步骤s4.2：课程内容；
68.通过ai智能互动课系统提供各种课程的学习内容，学生根据自己需求进行学习；
69.步骤s4.3：学习管理；
70.通过ai智能互动课系统提供学习管理模块，用于管理学生的学习进度、考试成绩和作业提交情况；学习管理模块为学生提供个性化学习计划和推荐课程；
71.步骤s4.4：互动功能；
72.通过ai智能互动课系统实现学生和教师之间的实时互动以及学生之间的互动；
73.步骤s4.5：智能评估与反馈；
74.通过ai算法对学生的学习情况进行评估与反馈；
75.步骤s4.6：数据分析与个性化推荐；
76.通过ai智能互动课系统收集和分析学生的学习数据，并分析这些数据，了解学生的学习特点和需求，并为学生提供个性化学习推荐。
77.本发明的有益效果是：
78.本发明的一种基于大模型驱动的agi智能教育系统及其实现方法，用于为用户提供智能化教育辅助、点评以及创作支持。该基于大模型驱动的agi智能教育系统主要包括智能化教育辅助模块、智能化教育点评模块和智能化创作辅助模块。其中，所说的智能化教育辅助模块能够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、学习能力及兴趣实施个性化辅助方案，支持多媒体资源，如图像、演示和视频；所说的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，可针对学生作业进行文本、语音和图像内容的分析；所说的智能化创作辅助模块使用多模态大语言模型生成创意作品，包括故事、诗歌、音乐作品等，根据用户指定需求、风格和喜好进行辅助创作，针对创意作品提供实时修改和完善建议，提高创意作品质量，支持多种语言和格式输出。该基于大模型驱动的agi智能教育系统的实现方法主要包括：步骤s1：知识库系统；步骤s2：ai数字人老师系统；步骤s3：ai助教系统；步骤s4：ai智能互动课系统。
79.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。
附图说明
80.图1为本发明的一种基于大模型驱动的agi智能教育系统的结构组成框图。
81.图2为本发明的一种基于大模型驱动的agi智能教育系统的实现方法的流程图。
具体实施方式
82.下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
83.第一方面，本发明提供一种基于大模型驱动的agi智能教育系统，主要包括三个部分，如图1所示，分别为：
84.1、智能化教育辅助模块，模块功能如下：
85.(1)利用多模态大语言模型技术自然语义理解和生成答案；
86.(3)提供实时、互动式的学习体验；
87.(4)结合学生的学习进度、学习能力及兴趣实施个性化辅助方案；
88.(5)支持多媒体资源，如图像、演示和视频。
89.2、智能化教育点评模块，模块功能如下：
90.(1)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；
91.(2)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；
92.(3)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；
93.(4)针对学生作业进行文本、语音和图像内容的分析。
94.3、智能化创作辅助模块，模块功能如下：
95.(1)使用多模态大语言模型技术生成创意作品，包括故事、诗歌、音乐作品等；
96.(2)根据用户指定需求、风格和喜好进行辅助创作；
97.(3)针对生成的创意作品提供实时修改和完善建议，提高创意作品质量；
98.(4)支持多种语言和格式输出。
99.第二方面，本发明提供一种基于大模型驱动的agi智能教育系统的实现方法，如图2所示，具体操作步骤如下：
100.步骤s1：知识库系统；
101.步骤s1.1：收集并整理教学内容，包括文本、图像、视频和声音等多模态数据，以形成初始知识库，初始知识库主要包括以下数据和知识：通用数据、私人知识、用户数据、领域知识、反馈数据和训练数据等。
102.通用数据：主要指的是在教学过程中普遍适用的数据和知识，这包括基础的学科知识、教育理论、教学方法等。这些数据和知识是ai数字人老师进行教学活动的基础，也是构建知识图谱的主要内容。例如，对于数学教学，通用数据可能包括基础的数学公式、定理和解题方法等。
103.私人知识：主要指的是针对特定用户或用户群体的专有知识，这可能包括用户的个人信息、学习历程、学习习惯、学习风格、性格偏好等。这些数据可以帮助ai数字人老师更好地理解和满足用户的个性化需求，提供定制化的教学服务。
104.用户数据：主要指的是用户在使用系统过程中产生的数据，这可能包括用户的操作记录、学习进度、测试成绩、反馈意见等。这些数据可以帮助ai数字人老师了解用户的学习情况，评估教学效果，及时调整教学策略。
105.领域知识：主要指的是针对特定学科或领域的专业知识，这可能包括高级的学科理论、专业技能、研究成果等。这些数据可以帮助ai数字人老师进行深度教学，满足用户的高级学习需求。
106.反馈数据：主要指的是用户对系统和教学效果的反馈，这可能包括用户的满意度评价、建议、投诉等。这些数据可以帮助ai数字人老师了解用户的需求和期望，评估和改进教学效果。
107.训练数据：主要指的是之前提到的通用数据、私人知识、用户数据、领域知识和反馈数据，经过处理之后，用于人工智能模型的训练和迭代。这些数据可以帮助ai数字人老师通过机器学习技术不断提升其教学能力和效果。
108.步骤s1.2：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，为ai数字人老师提供理解和回答问题等功能的基础。
109.步骤s1.3：将知识图谱与视觉大模型进行结合，增强系统的多模态理解能力，使得
系统能够对图像和视频内容进行充分理解和分析。
110.步骤s1.4：定期更新和优化知识图谱，包括增加新的教学内容，以及根据系统使用情况和反馈对知识图谱进行优化。
111.步骤s2：ai数字人老师系统；
112.步骤s2.1：课程播讲；
113.步骤s2.1.1：发送完整课程内容给ai数字人老师系统；
114.步骤s2.1.2：ai数字人老师系统将文字内容生成音频信息、3d人物肢体动作信息和3d人物面部表情信息；
115.步骤s2.1.3：ai数字人老师系统将步骤s2.1.2生成的信息发送到前端进行语音播讲和3d人物动画播放；
116.步骤s2.2：课件展示；
117.步骤s2.2.1：前端创建编辑多个用于展示图片或视频的展示面板；
118.步骤s2.2.2：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；
119.步骤s2.3：课程管理；
120.步骤s2.3.1：在管理后台可以对创建的课程进行编辑、删除、发布等操作；
121.步骤s2.4：智能问答，基于语言大模型和知识库进行智能问答；
122.步骤s2.4.1：将问题发送给知识库系统；
123.步骤s2.4.2：知识库系统通过查询向量数据库获取结果；
124.步骤s2.4.3：将步骤s2.4.2获取的结果配合prompt传递给大语言模型，生成最终回答内容；
125.步骤s2.4.4：将步骤s2.4.3产生的内容发送给“课程播讲”系统进行前端展示；
126.步骤s2.5：智能识别，基于视觉大模型进行图像智能识别；
127.步骤s2.5.1：将图片、视频等数据发送给视觉大模型，进行图像识别；
128.步骤s2.6：智能点评，基于多模态大模型进行课程智能点评；
129.步骤s2.6.1：将文字、图片、视频等数据发送给多模态大模型；
130.步骤s2.6.2：通过对数据进行识别、分析，给出点评结果。
131.步骤s3：ai助教系统；
132.步骤s3.1：综合水平评估；
133.ai助教系统通过多维度收集学生信息，生成详细的用户画像，基于步骤s1构建的知识图谱，协助教师全面、准确地评估学生的综合水平；
134.步骤s3.2：制定个性化学习方案；
135.基于学生的兴趣、目标、综合水平等因素，通过ai助教系统可制定满足学生个人特点的个性化学习计划和教学方式，引导学生有效地进行学习，提高学习效率和学习兴趣。
136.步骤s3.3：智能评估；
137.ai助教系统通过应用ai算法快速评估学生课堂成果，可以及时发现学生的问题，并提供有针对性的课后训练方案，及时调整下节课的教学计划。
138.步骤s3.4：教学总结；
139.ai助教系统可在课堂结束后进行全面的教学总结，强化重点知识，加深学生对内
容的理解。
140.步骤s3.5：24小时答疑解惑；
141.基于步骤s1构建的知识图谱，通过ai助教系统可提供专业的答疑解惑服务，使学生能更深入地理解艺术知识和技巧。
142.步骤s3.6：模拟与互动训练；
143.利用虚拟现实和增强现实等技术，通过ai助教系统可为学生创建真实且可操作的模拟训练环境，提供课后互动训练，加固学习成果。
144.步骤s3.7：知识扩展；
145.根据学生当前的知识结构，通过ai助教系统可以提供相关的知识补充及普及，帮助学生更全面的理解和应用学科知识。
146.步骤s4：ai智能互动课系统；
147.步骤s4.1：用户界面；
148.通过ai智能互动课系统提供用户交互界面，该界面的形式可以是网页、移动应用或者桌面软件等形式。用户界面应该设计简洁易用，便于学生进行课程学习、查看进度、提交作业等操作。
149.步骤s4.2：课程内容；
150.通过ai智能互动课系统提供各种课程的学习内容，包括视频教学、文本资料、练习题等，学生可以根据自己需求选择感兴趣的课程进行学习。
151.步骤s4.3：学习管理；
152.通过ai智能互动课系统提供学习管理模块，用于管理学生的学习进度、考试成绩、作业提交情况等。学习管理模块可以为学生提供个性化的学习计划和推荐课程，帮助学生更好地规划学习时间和目标。
153.步骤s4.4：互动功能；
154.通过ai智能互动课系统可实现学生和教师之间的实时互动。例如，学生可以通过在线聊天与教师进行提问和交流，教师也可以及时给予回复和指导。此外，ai智能互动课系统还支持学生之间的互动，例如学生之间的小组讨论、合作项目等。
155.步骤s4.5：智能评估与反馈；
156.ai智能互动课系统可通过ai算法对学生的学习情况进行评估与反馈。例如，可以通过自动批改作业、在线测试等方式来评估学生的学习成绩，并提供及时的反馈和建议。同时，还可以根据学生的学习行为和进度，推荐个性化的学习资源和辅导材料。
157.步骤s4.6：数据分析与个性化推荐；
158.通过ai智能互动课系统可以收集和分析学生的学习数据，例如学习时间、学习进度、答题情况等，通过分析这些数据，可以了解学生的学习特点和需求，并为学生提供个性化的学习推荐，帮助学生更高效地学习。
159.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。