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批量出题专家 - 产品方案

定义： 教育工作者在试题编制过程中面临效率低下、标准化困难、知识点覆盖不均衡等痛点。基于人工智能技术对知识图谱的深度解析与题型模板的智能匹配，构建可定制化、高精度、批量化运作的智能出题系统，为教育场景提供全周期题库建设支持。

  • 设计理念
    • 实现知识点输入与题目生成的无缝衔接，降低人工介入比例
    • 支持多维度参数组合配置，满足差异化出题需求
    • 构建标准化题库数据库，沉淀优质教学资源
    • 通过机器学习持续优化出题算法，提升题目科学性

产品名称：批量出题专家 (AI Question Generator)

产品定位

一款基于深度学习与自然语言处理技术的智能出题系统，面向高校教师、职业培训师、在线教育机构等用户群体，提供标准化、批量化、智能化的试题生成服务，实现从知识点输入到规范题目输出的全流程自动化。

产品愿景

让每一道试题的生成都精准匹配教学目标，推动教育测评领域向数据驱动型智能化模式转型升级。

核心功能

1. 知识点智能解析引擎

功能描述：

  • 支持10000字符级长文本解析，自动识别输入内容中的核心概念、关键步骤、易错难点等要素
  • 智能划分知识点层级结构，建立"概念定义-方法流程-应用场景-注意事项"四维解析模型

2. 多题型自动生成系统

功能描述：

  • 支持单选/多选/判断/论述四大题型智能转换，满足不同测评场景需求
  • 题型适配策略：
    • 概念类知识点→单选题（如"CVP分析全称是什么？"）
    • 流程类知识点→多选题（如"量本利分析步骤包含哪些？"）
    • 限制条件→判断题（如"该方法适用于多因素综合评估场景"）
    • 综合应用→论述题（如"比较量本利分析法与其他选址方法的优劣"）
  • 提供难度系数调节功能，通过参数设置控制题目复杂程度

3. 批量化出题工厂

功能描述：

  • 单次生成支持10道题目上限，确保输出质量与系统稳定性
  • 支持多任务队列处理，可通过上传表格同时完成多个试题生成任务，批量生成试题

批量运行操作示例：

  • 批量生成题目界面.png

4. 智能表格化输出

功能描述：

  • 一键切换文档/表格输出模式，满足不同应用场景需求
  • 支持Excel/CSF/Word多格式导出，适配主流题库管理系统

表格化结构示例：

  • 是否生成表格选择是，生成表格格式 生成表格格式题目-gpc4.png

  • 可直接复制到excel等表格中 题目可直接复制到表格.png

5. 多媒体素材融合

功能描述：

  • 图片/图表上传功能与文字解析双通道输入
  • 智能识别图像中的公式、流程图、数据模型等元素

混合出题示例：

  • 上传图片，提取图片文本，生成试题 可图片上传知识点.png

产品价值

对教育工作者的价值

  • 效率提升90%+：单日试题产出量可达传统模式10倍以上
  • 知识点覆盖率保障：通过AI解析确保题目对知识点的完整覆盖
  • 题目质量保证：内置首个物流垂直领域大模型中物灵境，根据教学重难点精准出题，提升教学针对性
  • 题目个性化：可以根据要求自定义题目类型、数量、格式等，灵活适应不同需求

对学校/教育机构的价值

  • 标准化题库建设：统一命题规范与质量基准
  • 教学数据资产化：沉淀结构化题库资源库
  • 个性化组卷支持：基于历史数据生成学情适配试卷
  • 版权保护机制：区块链存证确保题目知识产权

技术栈

  • 自然语言处理 (NLP) 技术：实现知识点语义解析、题型模板匹配及题目自然语言生成
  • 图像识别技术： 支持图片上传，自动识别图片内容并快速学习
  • 机器学习 (ML) 技术：驱动题目难度动态调整、知识点覆盖度优化及出题质量评估
  • 深度学习框架：使用Transformer架构进行语义理解
  • 云计算资源调度：弹性分配GPU算力资源
  • 数据库技术：构建多维度题库数据库，支持海量题目结构化存储与毫秒级检索
  • 用户界面 (UI) 设计：提供可视化参数配置面板，实现题型/数量/格式等多维度出题设置

应用展望

  • 自适应学习系统对接：根据学生答题数据动态优化出题策略
  • 元宇宙教育场景拓展：生成3D虚拟实训场景考核题目
  • 多语种智能转换：支持中英日等多语言题目生成
  • 多模态学习与交互：结合文本、图像、语音等多种信息源，提供多模态的学习体验
  • AI助教功能集成：与自动批改系统形成闭环生态

使用指南

批量出题专家AI应用 使用说明

一、使用步骤

  1. 进入应用

    用户可以通过网页端或移动端访问批量出题专家，进入系统的首页。

  2. 填写出题信息

    在输入界面，用户需按以下要求填写相关信息：

（1）知识来源

  • 填写要求：请输入需要考核的知识点内容，越详细越好，最多支持10,000字符。
  • 示例：
生产与服务设施选址选址方法：
1.量本利分析法
量本利分析是产量（或销售量）－成本－利润依存关系分析的简称，也称CVP(Cost-Volume-Profit Analysis)分析。它着重研究销售数量、价格、成本和利润之间的数量关系。该方法结果可以用数字或图片清楚地说明，而且可以指出一种选择优于其他选择的因素。但是量本利分析法的缺陷是仅考虑了经济因素的影响，而实际选址还需要考虑更多因素。
采用量本利分析法求解的具体步骤如下：首先，确定每一备选地址的固定成本和可变成本；其次，在同一张图表上绘出各地点的总成本线；接着确定在某一预定的产量水平上，哪一地点的成本最少或者哪一地点的利润最高。
这种方法需要以下几种假设：第一，当产量在一定范围内时，固定成本不变；第二，可变成本与一定范围内的产量呈正比；第三能估计出所需的产量水平；最后是只有一种产品。
2.德尔菲法
有些选址决策涉及多个设施和多个目标，其决策目标模糊，甚至带有感情色彩。解决此类选址问题的一个方法就是使用德尔菲分析方法。该方法在决策过程中考虑了各种影响因素，在现代企业中被作为一种典型的综合性群体决策方法而得到广泛使用。
3.因素赋值法
因素赋值法是将定性问题定量化的一个方法，它将多个目标化为一个综合的单目标，据此评价、比较和选择决策方案。因素赋值法的价值在于通过为每个备选地点建立了归纳各种相关因素的综合得分，能系统地考虑多种因素的影响，从而为评估提供了合理的基础并方便比较备选地点。因素赋值法使得决策者可以把个人意愿和大量的信息引入决策过程。
因素赋值法的具体步骤如下：选择有关因素，如交通便利、面积大小等等；由专家或专业人士分析并赋予每个因素一个权重，以此显示它与所有其他因素相比的相对重要性，各因素权重总和为100(100%)；给所有因素确定一个统一的数值范围（0-10或0-100）；给每一待选地点的每一因素打分；把每一因素的得分与其权重相乘，再把各因素乘积值相加得到待选地点的总分；选择综合得分最高的地点。
4.重心法
重心法是一种布置单个设施的方法，这种方法要考虑现有设施之间的距离和运输的货物量。它经常用于销售中心、中间仓库或分销仓库、配送中心等的选择。简单来说，重心法就是在已建好设施的“正中间”（即重心）建设新设施，从而使销售成本降到最低。它把销售成本看作距离和运输数量的线性函数。运输到每个目的地的商品数量被假设成固定的（即不会随时间而改变）。可以接受的变化是商品的总量，只要它们的相对数目保持不变（如季节性变化）。
重心法的基本思路是：建立坐标系，并标出各个相关地点的位置，最后利用公式确定重心，即新设施的坐标。要注意的是，重心法是一种粗略方法，它把运输距离用直线距离表示，这与实际情况不符，因此重心法仅仅是为决策者提供一定参考。如果不同选址方案的其他方面都差不多，则可以考虑选择与重心法计算结果相近的方案。
5.因素分析法
因素分析法是将备选方案的经济因素（有形成本因素）和非经济因素（无形成本因素）同时加权并计算出优异性，再进行比较的方法。因素分析法研究要考虑的各种因素，从中确定哪些因素是必要的。如某一选址无法满足一项必要因素，应将其删除。如饮料厂必须依赖水源，就不能考虑一个缺乏水源的选址。确定必要因素的目的是将不适宜的选址排除在外。
6.线性规划法
如果几个备选方案的影响因素作用程度差不多，可以不予考虑，此时成本就成为选址决策唯一考虑的因素，而线性规划法就成为处理这种选址决策问题的理想工具。线性规划法是一种被广泛使用的最优化方法，它在考虑特定约束的条件下，从许多可用的选择中挑选出最佳方案。线性规划法通过数学优化模型找出最小成本情况下设施的位置。一般来说，线性规划问题是很难人工求解的，但是目前已有成熟的解法，如表上作业法、启发式算法或用Lingo、Excel等软件求解等。

（2）题目类型

  • 填写要求：选择题目类型，可选项包括：单选、多选、判断、论述题。
  • 示例：单选

（3）题目数量

  • 填写要求：为保证题目质量，最多一次生成10道题，请输入1-10之间的数字。
  • 示例：5

（4）是否需要生成表格

  • 填写要求：需要生成表格形式，请输入 是；需要文档格式，请输入 否。
  • 示例：是

（5）图片上传

  • 填写要求：该项与题目类型二选一填写，可选择：从本地上传、粘贴图片链接。
  1. 生成题目

填写完毕后，点击 “运行” 按钮，系统将自动生成符合要求的题目。

出题示范.png

二、视频教程

点击查看视频教程

三、常见问题解答

Q1：生成的题目是否可以编辑？

  • 生成后可以粘贴到本地手动修改或重新生成。

Q2：是否支持多种题目类型混合生成？

  • 当前版本需分别选择题目类型，不支持混合生成。

Q3：生成的题目是否带有标准答案和解析？

  • 是的，所有题目均附带标准答案的解析。

Q4：如何确保题目生成符合我的需求？

  • 为了确保生成的题目准确且符合需求，请确保在填写出题信息时，知识点描述清晰、完整，并根据需要选择合适的题目类型和格式。如果生成的题目有误或不符合要求，您可以重新生成并调整设置。

Q5：是否可以使用AI出题助手进行全自动考试系统搭建？

  • 批量出题专家AI应用主要用于生成题目，如果您需要进行全自动考试管理系统的搭建，可以在下方AI应用联系里提交表单，我们的工作人员将会联系您，获取相关的定制化服务与解决方案。

批量运行使用指南

  1. 切换至“批量运行”界面 将页面切换至“批量运行”界面，如下图所示。
  2. 下载模板 点击“下载模板”（蓝色字体），获取具体的CSV表格文件。
  3. 输入具体内容并保存 在指定维度列输入具体内容（请确保内容符合输入要求）。填写完成后，点击保存并记住存储位置。 注意：请将CSV文件保存为UTF-8格式。
  4. 上传CSV文件并运行 在应用界面点击“浏览”按钮，选择刚刚保存的CSV文件进行上传。点击右下角的“运行”按钮，即可实现批量运行。
  5. 下载批量运行结果 批量运行后的结果可以下载到本地，生成JSON格式的数据，并以CSV表格形式呈现。可以将JSON格式的数据通过Python代码转换成普通文本格式。

JSON转普通文本的具体步骤

以批量出题专家为例，以下是如何将批量运行后的出题结果（以JSON格式输出）转换为普通文本（Word文档）的方法。

  1. 下载批量运行结果 批量运行后的出题结果，下载到本地（Excel形式），结果以JSON格式输出。

  2. 使用Python代码转换JSON为普通文本

为了便于将高质量的新题批量导入题库，我们可以利用Python代码将JSON格式输出的题目转为普通文本（Word格式）。以下是转换代码：

import pandas as pd
from docx import Document
import json
import re

# 读取Excel文件
excel_file = '供应链管理师.xlsx'  # 替换为你的Excel文件路径
sheet_name = 'result (2)'  # 替换为你的表单名称
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)

# 创建Word文档
doc = Document()
doc.add_heading('Parsed and Cleaned JSON Data from Excel', 0)

# 函数：去除Markdown语法
def markdown_to_text(text):
    # 替换标题 # 和 ## 
    text = re.sub(r'#+ ', '', text)
    
    # 替换粗体 **bold** 和斜体 *italic*
    text = re.sub(r'\*\*(.*?)\*\*', r'\1', text)
    text = re.sub(r'\*(.*?)\*', r'\1', text)
    
    # 替换链接 [text](URL)
    text = re.sub(r'\[(.*?)\]\((.*?)\)', r'\1 (\2)', text)
    
    # 处理列表符号 (-, *, 1.)，保留为普通文本
    text = re.sub(r'^[\*\-\+] ', '', text, flags=re.MULTILINE)
    text = re.sub(r'^\d+\. ', '', text, flags=re.MULTILINE)
    
    return text

# 遍历每一行，将JSON格式数据解析并转换为普通文本
for index, row in df.iterrows():
    json_data = row.iloc[3]  # 假设JSON数据在第一列，调整列索引为你的实际情况

    try:
        # 尝试将JSON数据解析为字典或列表
        json_object = json.loads(json_data)

        # 递归处理字典或列表，并将其转换为可读文本格式
        def json_to_text(json_obj, indent=0):
            text_lines = []
            if isinstance(json_obj, dict):
                for key, value in json_obj.items():
                    text_lines.append(" " * indent + f"{key}:")
                    text_lines.extend(json_to_text(value, indent + 4))
            elif isinstance(json_obj, list):
                for item in json_obj:
                    text_lines.extend(json_to_text(item, indent + 4))
            else:
                # 如果是字符串，先去掉Markdown语法
                if isinstance(json_obj, str):
                    json_obj = markdown_to_text(json_obj)
                text_lines.append(" " * indent + str(json_obj))
            return text_lines

        formatted_text = "\n".join(json_to_text(json_object))

    except json.JSONDecodeError:
        # 如果解析失败，保留原始JSON数据并处理Markdown
        formatted_text = markdown_to_text(json_data)

    # 添加到Word文档
    doc.add_paragraph(formatted_text)

# 保存Word文件
word_file = '供应链管理师试题.docx'  # 输出Word文件路径
doc.save(word_file)
print(f'Word文件已成功保存为 {word_file}')
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