def assign_task(student_skills, task_pool):

# 使用預(yù)訓(xùn)練的大模型預(yù)測(cè)最佳匹配

import torch

model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet18', pretrained=True)

predictions = model(student_skills)

matched_tasks = [task for task in task_pool if task['level'] == predictions]

return matched_tasks

Alice

哇，這段代碼看起來(lái)很酷！那么，對(duì)于進(jìn)度跟蹤模塊，我們應(yīng)該怎么實(shí)現(xiàn)呢？

Bob

進(jìn)度跟蹤可以通過(guò)定期收集學(xué)生的工作日志并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。然后使用SQL查詢來(lái)統(tǒng)計(jì)完成情況。比如：

SELECT student_id, COUNT(*) AS completed_tasks FROM logs WHERE status='completed' GROUP BY student_id;

Alice

明白了，接下來(lái)是反饋管理模塊。這一步應(yīng)該如何操作呢？

Bob

反饋管理可以設(shè)置一個(gè)在線表單，允許導(dǎo)師填寫(xiě)詳細(xì)評(píng)價(jià)。同時(shí)，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)文本進(jìn)行情感分析，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。這里有一個(gè)簡(jiǎn)單的NLP示例：