在新型材料研究中，大模型可以在以下环节发挥作用：

（1）文献调研：通过大模型快速检索相关文献，生成领域综述，帮助我全面了解现有研究成果和技术瓶颈。例如，输入“新型材料的力学性能研究”，大模型可以总结出近年来的研究热点和主要方法。

（2）实验设计：大模型可以根据文献中的实验方法和数据，提供实验设计建议。例如，输入“如何优化材料的耐腐蚀性”，大模型可以推荐几种实验方案并解释其原理。

（3）论文写作：在论文写作阶段，大模型可以帮助我组织语言，生成初稿，并提供语法和逻辑上的润色建议。例如，输入“材料的结构与性能关系”，大模型可以生成一段清晰、连贯的论述。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')

# 处理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(8, 5))
avg_study_time = data.groupby('日期')['学习时长'].mean()
plt.plot(avg_study_time.index, avg_study_time.values, label='平均学习时长')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('学习时长 (小时)')
plt.title('学生平均学习时长变化趋势')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.scatterplot(x='学习时长', y='考试成绩', data=data, hue='学生ID', palette='viridis')
plt.xlabel('学习时长 (小时)')
plt.ylabel('考试成绩')
plt.title('学习时长与考试成绩相关性')
plt.show()

1. 应用场景设计

• 场景名称：多模态智能作业管家
• 目标用户：
• 核心用户：高校学生、授课教师
• 延伸用户：教学督导、课程助教
• 核心需求：

用户类型	痛点场景	需求强度
学生	多课程作业DDL冲突、代码调试效率低	★★★★★
教师	批量作业查重与评分耗时过长	★★★★☆
助教	无法实时追踪学生代码提交异常	★★★☆

  核心功能需求

• 智能作业拆解：将复杂实验报告拆解为文献阅读、代码实现等阶段任务
• 自动化代码审查：实时检测学生提交代码的逻辑错误与风格问题
• 动态资源推荐：根据作业进度推荐参考资料或调试工具
• 反抄袭引擎：跨课程库代码相似度比对

2. 技术实现方案

• 关键技术应用：

腾讯云AI代码助手功能点	功能实现	代码示例（伪代码）
Craft智能体	生成自动化评分算法	python # AI生成的代码评分模型 def code_evaluator(submission): return craft_agent.execute( "对{}进行正确性、可读性、效率三维度评分".format(submission) )
代码补全	快速开发作业查重模块	java // AI补全的相似度检测逻辑 if (AI代码助手.检测重复率(当前代码, 历史库) > 30%) { 自动触发反抄袭预警流程; }
技术问答	解决多版本代码管理难题	如，提交到主干，存在代码冲突，怎么快速解决

**系统架构**：
```mermaid
graph TD
A[用户端] --> B{AI接口层}
B --> C[腾讯云AI代码助手API]
C --> D[Craft智能体]
C --> E[代码补全SDK]
C --> F[技术问答引擎]
D --> G[智能评分模块]
E --> H[反抄袭检测模块]
F --> I[数据同步模块]
G --> J[评分数据库]
H --> K[代码特征库]
I --> L[分布式版本管理系统]

3. 挑战与解决方案

• 技术挑战：

风险点	严重性	解决方案
代码逻辑误判	★★★★☆	建立多教师标注的测试用例库，定期校准模型
高并发提交性能瓶颈	★★★☆	采用腾讯云弹性MapReduce动态扩展计算节点
跨语言支持不足	★★★☆	构建Python/Java/C++专用语法解析器集群

• 伦理挑战：

风险类型	应对措施
评分算法黑箱化	提供可解释性报告（如错误代码行定位+修改建议）
学生代码数据泄露	通过腾讯云CASB实现敏感信息脱敏处理
过度依赖AI降低教学效	设置"教师强制复核模式"，要求人工确认高风险评分结果

【 评分标准】

评分维度	权重	考察要点
场景创新性	30%	是否突破传统作业管理系统局限（如动态资源推荐、反抄袭联动等）
技术整合度	40%	Craft智能体与代码补全技术的深度嵌入及代码示例合理性
风险预见性	20%	对算法偏见、数据安全等问题的防御体系完整性
表述专业性	10%	架构图规范性、技术术语精准度

创新亮点示例

• 智能调试助手：通过代码补全开发的实时错误定位功能，在学生编码时自动标记潜在bug并提供修正建议
• 跨课程反作弊：利用Craft智能体构建的全局代码特征库，检测同一学生在多门课程中的重复代码提交行为
• 弹性计算架构：基于技术问答系统设计的分布式批改方案，支持万人级并发作业提交的稳定处理

此考题设计重点考察AI代码工具在教育场景中的工程化落地能力，同时要求构建符合伦理规范的技术方案，符合高级难度考核要求。