基于大语言模型的试题自动生成路径研究

大语言模型具有强大的自然语言理解与生成能力,将大语言模型应用于试题自动生成领域,能够极大地提高我国教育考试发展的数字化水平。在具体教育场景中,尚需克服大模型普遍缺少专业知识、知识水平难以达到专业课程的教学精度、难度等挑战。为提高大模型自动生成试题的质量,本研究构建一种基于大语言模型的试题自动生成路径,并对其进行验证研究。首先是基于检索增强进行知识集成,其次是将课程知识以知识点的形式融入提示模板,最后是结合提示工程的效用,使大模型在理解课程知识的基础上执行大量试题生成任务。验证结果发现,自动生成试题的合格率为86.47%,随机抽取试题组成的测验难度为0.67,试题接受度良好。

转移轨道空间辐射环境及效应研究

在各种类型的在轨任务中,转移轨道任务是最复杂的,在任务期间会遭遇复杂的空间环境,对于航天器和航天员都存在巨大的危险。本文针对转移轨道任务中涉及到的四种典型轨道进行模拟,使用MULASSIS程序计算各轨道总电离剂量和非电离剂量。结果表明:转移轨道为高椭圆轨道时卫星需要抵抗超高累积辐射剂量,当屏蔽厚度达到9 mm时对电子的屏蔽效能显著降低。当屏蔽厚度达到3 mm时对质子的屏蔽效能显著降低。本文相关计算结果可以有针对性的对不同类型的轨道任务采取有效的防护措施提供依据。