• 北师大OpenCT社区/OpenCT-AI文本数据挖掘项目
• • 项目背景
  • 项目内容
  • • 教育文本资料采集与预处理
    • 大语言模型训练与优化
    • 教育文本分析与挖掘
    • 自动化报告生成
  • 项目优势
  • 参与方式
  • 目标
  • 难度
  • 产出要求
  • 能力要求
  • 导师
  • 结语

北师大OpenCT社区/OpenCT-AI文本数据挖掘项目

项目背景

北师大OpenCT社区/OpenCT-AI项目是OpenCT社区的一个重要子项目，旨在基于大语言模型，对文本类大规模教育资料进行分析和挖掘，生成详细的分析报告。项目依托北京师范大学的科研资源和技术优势，结合最新的自然语言处理技术，为教育研究和实践提供智能化的解决方案，提高质性数据的分析效率。

项目内容

该项目主要包括以下几个方面：

教育文本资料采集与预处理

• 从多种教育资源和平台中采集大规模的教育文本资料，包括研究论文、公众号文章、课本、讲义、论文、作业和考试题等。
• 调用大语言模型接口对采集的文本数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和标注，确保数据的质量和一致性。

大语言模型训练与优化

• 基于最新的大语言模型（如GPT-4），对教育文本数据进行训练和优化，对数据进行自动编码，提升模型的理解和生成能力。
• 不断更新和扩展模型的知识库，确保模型对最新教育内容的掌握和应用。

教育文本分析与挖掘

• 利用大语言模型对教育文本进行深度分析，挖掘潜在的知识结构、主题和趋势。
• 结合机器学习和数据挖掘技术，提取关键信息，生成内容丰富的分析报告。

自动化报告生成

• 开发自动化报告生成系统，根据分析结果，自动生成详细的教育文本分析报告。
• 报告内容包括知识点分析、学生理解难点、教学建议等，为教育研究和教学实践提供参考。

项目优势

• 学术资源丰富：项目依托北京师范大学、清华大学、北京科技大学、河北师范大学等团队学术资源，拥有一流的研究团队和丰富的科研成果。
• 开源社区支持：作为一个开源项目，参与者可以获取最新的技术文档和代码，参与项目的开发和维护。
• 创新技术应用：利用大语言模型和自然语言处理技术，提供智能化的教育文本分析和挖掘解决方案。

参与方式

我们欢迎来自全国的计算机专业大学生加入我们的项目，通过以下方式参与：

1. 开源代码贡献：访问浏览项目代码和文档，提出问题或贡献代码。
2. 技术交流与合作：加入我们的线上交流社区QQ群（389801885），与其他开发者和研究者进行技术交流和合作。
3. 论文撰写参与：参与项目学术论文的撰写和投稿，获得宝贵的科研经验和指导。

目标

• 提供一个基于大语言模型的教育文本数据挖掘系统，能够对大规模教育文本资料进行深度分析和挖掘，生成详细的分析报告。
• 提高教育研究和实践中质性数据的分析效率，提供智能化的解决方案。

难度

中等

产出要求

• 设计并实现一个教育文本数据挖掘模型，包括数据预处理、模型训练与优化、文本分析与挖掘、自动化报告生成等功能。
• 撰写详细的使用文档，说明如何使用和部署系统。
• 对系统进行测试和优化，确保其性能和准确性。

能力要求

• 熟悉Python编程语言。
• 熟悉常见的自然语言处理和机器学习算法。
• 了解大语言模型的训练与优化技术。
• 熟悉数据挖掘和分析技术。
• 熟悉Markdown文档撰写。

导师

• 邵越洋（联系邮箱：89982416@qq.com）

结语

北师大OpenCT社区/OpenCT-AI项目致力于通过开源和协作，推动教育文本分析和挖掘的创新发展。我们期待更多的计算机专业学生参与进来，共同为教育赋能，为技术创新贡献力量。让我们一起，探索教育文本分析的未来！