基于大语言模型的不同认知水平学生的模拟方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型的不同认知水平学生的模拟方法及系统。本发明方法基于学生过往学习记录构建认知原型，通过知识图谱明确表达学生对不同知识概念的掌握程度。这一认知原型可用于精确预测学生在新任务中的表现，包括是否能解决问题、可能犯的具体错误。同时，本发明通过引入一个基于束搜索的自我评价‑自我优化循环过程，迭代生成与预测行为相一致的学生解答，从而在不需要额外训练的前提下，实现更加真实、自然、认知一致的学生模拟。相关结果表明，本发明所提出的分阶段、认知原型驱动的学生模拟框架，在多个维度均优于现有主流方法，能够更真实地复现不同认知水平学生的行为特征。