基于GPT4实现智能作业批改系统 - 从构思到落地

最近在研究AI+教育领域应用,发现作业批改是个刚需。今天分享如何用GPT4构建一个实用的作业批改系统。

一、系统设计思路

核心功能:

• 作业文本识别(OCR)

• 答案正确性判断

• 详细批改意见

• 知识点分析

• 学习建议生成

二、技术方案

import openai
from PIL import Image
import pytesseract
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from pydantic import BaseModel

class HomeworkCheck:
    def __init__(self):
        self.client = openai.OpenAI()
        
    async def ocr_homework(self, image_file):
        # OCR识别作业内容
        image = Image.open(image_file)
        text = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')
        return text
    
    async def check_answer(self, homework_text, standard_answer):
        # 调用GPT4进行批改
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            messages=[
                {
                    "role": "system",
                    "content": """你是一位经验丰富的老师,请按以下格式批改作业:
                    1. 答案正确性(0-100分)
                    2. 详细批改意见
                    3. 知识点掌握分析
                    4. 针对性学习建议"""
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": f"学生作业:{homework_text}\n标准答案:{standard_answer}"
                }
            ]
        )
        return response.choices[0].message.content
        app = FastAPI()

@app.post("/check_homework")
async def check_homework(file: UploadFile, answer: str):
    checker = HomeworkCheck()
    # 1. OCR识别
    homework_text = await checker.ocr_homework(file.file)
    # 2. GPT批改
    result = await checker.check_answer(homework_text, answer)
    return {"result": result}

三、关键技术点

• OCR选型:

• pytesseract适合简单场景

• 复杂场景推荐PaddleOCR

• 手写体建议用百度OCR API

• Prompt设计:

• 明确角色定位

• 规范输出格式

• 设置评分标准

• 引导生成建议

• 性能优化:

• 图片预处理

• GPT并发请求

• 结果缓存

• 批量处理

四、实际效果

测试数据(初中数学):

• 准确率: 90%+

• 批改速度: 3s/题

• GPT成本: 约¥0.5/题

五、后续优化

• 支持更多题型:

• 选择题

• 计算题

• 证明题

• 作文

• 添加功能:

• 错题归类

• 知识图谱

• 进度跟踪

• 报告生成