基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性，但也存在一些限制。
一方面，大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如，能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库，模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面，如 GLM 模型，具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能，能够综合考虑文章的多个维度给出评价，提供个性化反馈，保证评分的一致性等。
另一方面，也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域，大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义，如隐喻、双关等修辞技巧，以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时，仍存在一定难度。
然而，只要提示词到位、示例清晰，大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力，可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型，还需要结合人工的判断和调整。
先上几张作业单截图，请大家先猜猜这个作业单有多少是AI生成的。嗯，除了排版，AI率为100%。2022年教育部颁布的新课程标准里提到「开展差异化教学」，「加强个别指导」。这个愿望是美好的，但是一线教师有着繁重的行政任务，根本不可能有精力去为每个学生量身定制。但现在，我们借助大模型使得个性化学习、定制化作业变得不再是部分家庭的专属。只要提示词到位，示例清晰，AI非常善于模仿测试题（高学段理科可能还够呛）。我试过让它模仿中高考，托福雅思，SAT（美国高考），GRE（美国研究生入学考），都模仿得有模有样。这意味着，教师拥有AI就拥有了源源不断的真题库。学生也拥有了源源不断的错题练习库。我以一种题型为例。[heading4]1、选词填空出题小助手（教学评估）[content]英语学科这个提示词的逻辑，可以迁移到语文学科（文心一言或者Kimi等国产大模型也可以用）感谢社群的蕾蕾老师在方法论上的支持。GPT 4.0的实测输出。
BigModel智谱AI大模型开放平台[heading2]场景介绍[content]大模型凭借其卓越的数据处理能力以及广泛的应用潜力，正在逐步转变为教育行业创新的强大引擎。未来，随着大模型的融入，个性化教育将迎来新生，它将精确地洞察每个学生的独特需求，为他们量身打造学习方案，保障每个孩子在教育的海洋中都能勇往直前，顺利启航。此外，大模型的应用还将赋能教师，让他们通过AI这一强大工具，有效提高教学效果和工作效率。在教育的创新浪潮中，GLM模型赋予了教师与学生率先体验AI技术的机遇。基于GLM的先进功能，教师和不同年级的学生得以接触高效的数据分析及智能化评价系统，这有助于学生获得量身定制的反馈，同时增强了教师的工作效率和数据整合能力，为学校体系推动学生个性化发展提供了稳固的技术基础。
在运用修辞技巧方面，学生作文中的隐喻、双关等深层次含义，对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM-4-Plus模型具备洞悉这些弦外之音的能力，能够挖掘作文背后的深层思想。1.文学素养模拟：经过训练，大型模型能够模仿一定水平的文学品质，辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。2.风格与修辞的辨识：该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧，进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。3.情感与语气的解析：模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。[heading3]场景三：作文综合评价评分[content]作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识，这对于评价者来说是一个挑战。GLM-4-Plus模型凭借其丰富的知识库，能够精准把握这些文化细节，确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM-4-Plus模型能够识别并评估论点的合理性，确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。1.综合评价能力：大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面而细致的评价。2.标准化的评分系统：模型可以根据预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，对作文进行客观评分。3.个性化反馈：模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议，帮助学生有针对性地提高。4.一致性保证：与人工评分相比，模型评分可以保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。