2025year6Month12오늘, "ai pro-의학 먹폴 권한을 부여하기위한 고급 프로젝트 (챕터3문제) "Cai Qiao Hall, Shounan Academy, Dingjiaqiao 캠퍼스에서 성공적으로 개최되었습니다이 문제는 혁신적인 인공 지능을위한 먹폴 평가 시스템에 중점을두고 있으며, 정보 기술 부서의 Xi Weiwen 교수, 남부 의과 대학의 Xi Weiwen 부교수, School of the School and XI School of XI Schaling and Xi Weiwen 부교수 Xi Weiwen 교수에 중점을 두었습니다 환영하는 연설을 전달했습니다 다양한 부서, 먹폴 및 연구 부서 및 대학의 실험 센터의 제안의 중추가 그 자리에서 연구에 참여했습니다
Xi Weiwen 부교수 "ai온라인 질문 은행과 먹폴 측정 시스템의 건설 및 실무 권한 강화 "주제로서 디지털 평가 시스템의 구성 경로 및 응용 결과를 체계적으로 분석합니다하나는지능적인 질문 은행 건설 및 고품질 질문 설정 혁신; 질문 유형 표준화, 측정 매개 변수 개선, 3 단계 주제 주제 논문 데이터베이스 구축 및 혁신적으로 소개되는 기초를 강조합니다DeepSeek와 같은 대형 모델 고품질 테스트 질문의 생성을 지원하여 질문의 효율성과 과학을 크게 향상시킵니다두 번째는구조화 된 용지 그룹화 및 정확한 평가 관행; 3 단계 주제 단어의 지능형 선택 및 종이 그룹화를 통해 테스트 논문 리뷰 분석, 예측 전 예측 기능 및 레벨 3 레벨 검토 메커니즘을 결합하여 테스트 용지의 품질을 보장합니다 사용ai평가의 객관화를 달성하기 위해 고전 먹폴 측정 매개 변수 (난이도, 구별)를 다시 테스트합니다Three is온라인 시험의 전체 프로세스의 통합 지능 관리; 온라인 평가의 공정성과 심각성을 보장하기 위해 지능형 방지 방법 및 실시간 활성화 백엔드를 통합하십시오네 번째는 ai효율적이고 정확한 종이 표시를 강화합니다 지능형 검토, 풀 프로세스 마킹 관리 및 시각적 점수 분포 통계 기능을 표시하여 교사에게 종이를 표시 해야하는 부담을 크게 줄이고 신속하게 먹폴 피드백을 생성합니다
강의 후 교환 세션의 분위기는 따뜻했습니다 교사들은 질문 은행 건설, 종이 공유 전략 및 온라인의 활력에서 발생하는 실질적인 문제와 함께 질문을했습니다 Xi Weiwen 부교수는 상세한 답변을 하나씩 주었고 사용 방법에 중점을 두었습니다ai기술은 의료 먹폴 평가의 핵심 링크에 더 깊이 통합되어 심층적 인 토론을 수행했습니다 현장 상호 작용은 교사의 사용을 완전히 반영합니다ai먹폴 평가 효율성을 향상시키기위한 높은 관심과 실질적인 요구
이 강의는 의과 대학을 홍보합니다 "ai+Education "Deep Integration은 주요 기술 지침 및 구현 사례를 제공합니다 대학은"ai pro "프로젝트, 의료 먹폴 평가 및 자원 구성과 같은 핵심 링크에서 인공 지능의 혁신적인 적용을 심화시키고, 먹폴 관리의 지능 수준과 먹폴의 효과를 효과적으로 향상시키고, 교사의 개발을 강화하며, 의료 먹폴의 디지털 혁신을 새로운 키로 향상시킵니다
부교수 XI Weiwen주제 강의 제공
특별 게스트 교수 Liu Naifeng 회의에서 연설