利用生成式AI的生成能力，大幅减少专家工作量
• 测试所用的标准、题库等都可以快速更新，内容紧跟时代发展和技术进步
• 基于场景的，情景化的多模态的评估成为可能
• 个性化，智能支撑的学习过程，最大化学习效果，让学习&改变真实发生

  设计情境任务、案例讨论、文档评估等多种互动方式，模拟真实教学环境，有效检验教师在实际场景中的应用能力。
  整合选择题测试、任务核查、情境模拟等多种测评手段，从知识掌握到实践操作，再到反思与改进，全方位评估教师数字素养。
  个性化的学习路径、学习任务和学习评估，使学习提升最大化。

一种基于生成式大模型的自适应教学系统及方法      专利号：202411043222.1

        主要用途（或重大意义）通过实时采集目标的学习数据，该方法能够为每个目标提供量身定制的学习材料，确保教学内容与目标的个人能力相匹配，利用时长难度调整因子和模型转换系数，能够动态地调整练习题的难度，以适应目标的学习进度和理解能力，通过精确匹配目标的学习水平，减少目标在不适当难度的题目上浪费时间，从而提高学习效率，根据目标的练习反馈，不仅能调整练习题难度，还能优化模型转换系数，使得教学方法能够持续改进，更好地适应目标的学习需求，通过综合难度表征系数，能够监控目标的学习表现，及时提供反馈和支持，预设的题库和模型转换系数的使用，使得教学资源得到更高效的利用，减少了资源浪费。

互联网信息服务算法备案

        该算法基于深度合成技术，使用了多个堆叠式transformerencoder 单元和前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等模型。通过大规模的文本数据集进训练，使算法能够处理对话回答、文本润色、文本改错、文本生成等自然语言任务，向用户提供对话和文本处理能力。