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25-8-04 07:51

张老师

最近我们在开发一个走班排课系统,但发现课程安排和学生需求匹配度不高,有没有什么办法可以提升效率?

李工程师

你可以考虑引入大模型知识库,利用自然语言处理技术来理解学生的偏好和教师的教学风格。

张老师

那具体怎么实现呢?有没有代码示例?

李工程师

我们可以用Python搭建一个简单的框架。比如使用Flask作为后端,结合BERT模型进行语义分析。

import torch

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

 

# 加载预训练的BERT模型和分词器

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

 

# 示例输入

text = "我喜欢数学,特别是几何部分。"

 

# 对文本进行编码

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

 

# 模型预测

outputs = model(**inputs)

logits = outputs.logits

 

print(logits)

走班排课

迎新系统

张老师

这看起来不错!那如何将这个模型集成到我们的走班排课系统中?

李工程师

可以设计一个统一的框架,将课程数据、学生偏好、教师信息等整合起来,通过API调用模型进行推荐。

张老师

明白了,这样就能实现更智能的排课了。

李工程师

没错,这就是我们所说的“智能教育框架”。

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