基於自託管大語言模型(LLM)的人工智能(AI)開卷考試系統
定位：解決傳統開卷考試缺陷，同時培養AI時代的核心能力適用場景：香港的大學、高等學院以至高校專業課程期末考評 一、傳統開卷考試的四大痛點 痛點 具體問題 作弊風險高 學生夾帶未授權資料、在書籍內頁手寫答案、交換書籍 資料攜帶低效 法學考試需攜帶10+本判例集，工程科攜帶公式手冊+圖紙，搬運耗時易出錯 評核目標偏移 教師為防作弊，出題偏向冷門細節，反而偏離應用能力考核初衷 評分標準不一 開放題因教師主觀判斷產生評分差異，學生申訴率高 ▶ 自託管LLM的核心價值：將實體書數位化+AI監考，既保留開卷考試優勢（測深度能力），又根除物理作弊場景 二、為何需要變革開卷考試？——聚焦未來能力的必要性 三、系統設計：AI作為「智能考試伴侶」 （1）架構核心創新 模組 功能 數位資料庫 考前上傳指定材料（教材/筆記/判例），AI自動OCR辨識+建立索引 安全沙盒環境 考試時僅可查詢預存資料，禁用互聯網搜索（隔離維基百科/谷歌/LLMs等外部源） 動態評分系統 記錄學生每次查詢的prompt質量作為評分項… Read More »基於自託管大語言模型(LLM)的人工智能(AI)開卷考試系統