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在教育场景中如何应用WritingBench改善教学材料生成质量?

2025-08-28 1.2 K

教学材料生成优化方案

针对课件制作、习题设计等教育需求,WritingBench提供如下实践方案:

  • 难度分级:利用任务中的K12/高等教育标签,建立符合Bloom分类法的难度阶梯
  • 多模态评估:将评估脚本与教育专用指标(如Flesch易读性指数)结合,修改evaluate_benchmark.py添加自定义评分规则
  • 教学反馈闭环::
    1. 生成初步材料
    2. 通过llm.py获取可读性评分
    3. 使用critic.py检查知识准确性
    4. 人工复核关键概念表述
  • Ressourcenwiederverwendung:项目提供的教育领域参考材料(如课程标准)可直接整合进提示词

特别建议:教育领域任务平均长度达2000词,需确保环境配置torch>=1.12避免长文本处理时的内存溢出。

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