快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容:
我需要开发一个AI监理工程案例动态生成与教学系统,帮助监理工程师培训学员快速获取真实工程案例进行学习。 系统交互细节: 1. 输入阶段:教师或学员输入工程类型(如住宅、桥梁等)、施工阶段和常见问题类型 2. 案例生成:系统使用LLM文本生成能力,基于输入参数生成包含完整背景、问题描述和处理流程的真实监理案例 3. 图像生成:文生图功能自动创建与案例匹配的施工现场示意图,展示问题点和解决方案 4. 输出整合:系统将案例文本和示意图整合为交互式学习模块,支持分步骤查看和重点标注 5. 评估测试:系统自动生成与案例相关的选择题和简答题,用于学习效果评估 注意事项:案例内容需符合工程规范,图像要清晰准确反映实际问题,提供案例难度分级选项。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

作为建筑工程领域的从业者,我最近尝试开发了一套AI监理工程案例动态生成与教学系统,这个项目让我深刻体会到技术如何赋能传统职业培训。以下是整个系统的设计思路和实现过程的经验总结,特别适合监理工程师培训机构和相关教育工作者参考。
-
系统核心需求分析 监理工程师培训最大的痛点在于案例资源匮乏,真实工程案例往往涉及保密条款难以直接用于教学。传统人工编写案例又耗时费力,且难以覆盖各类工程场景。这个系统正是为了解决这些问题而生,通过AI技术实现案例的按需生成。
-
交互流程设计要点 系统采用分步交互设计,首先用户需要选择工程类型(住宅、桥梁、道路等)、施工阶段(地基、主体、装饰等)和常见问题类型(质量、安全、进度等)。这三个维度的组合能覆盖绝大多数培训需求,例如选择"住宅-主体施工-质量问题"就会生成混凝土强度不足等典型案例。
-
案例内容生成逻辑 系统调用大型语言模型生成案例内容时,会确保包含五个必备要素:工程背景介绍、问题发现过程、技术规范要求、处理解决方案和预防措施。比如生成一个"桥梁桩基偏移"案例时,会自动包含设计允许偏差值、实际测量数据、纠偏施工工艺等专业细节。
-
可视化辅助功能 文字案例会配合自动生成的示意图,这些图像会重点标注问题部位和处理关键点。比如生成"外墙渗漏"案例时,图像会清晰显示防水层破损位置和修补范围,这种视觉化呈现大大提升了学习效果。系统还支持对图像进行局部放大和标注说明。
-
教学评估体系 每个案例都会自动配套3-5道测评题目,包括选择题和情境分析题。题目难度会根据案例等级自动调整,初级案例侧重规范条文记忆,高级案例则强调综合判断能力。系统会记录学员的答题数据,生成个人能力分析报告。
-
工程规范符合性 为确保专业性,系统内置了最新的国家标准和行业规范数据库。所有生成的案例都会自动校验是否符合《建设工程监理规范》等文件要求,关键数据如混凝土强度等级、钢筋间距等参数都严格遵循规范值。
-
难度分级机制 案例设置1-5星难度等级,主要根据问题复杂性、涉及专业领域数量和解决步骤多少来划分。一星案例可能是简单的材料验收问题,五星案例则可能是多专业交叉的综合性质量事故处理。
-
实际应用反馈 在试点培训中,学员普遍反映这种动态生成的案例比固定教材更贴近实战。教师则可以快速生成针对特定教学目标的案例库,比如专门训练"安全监理"或"进度控制"的专题案例集。
-
系统优化方向 目前正在考虑增加案例收藏分享功能,允许教师对生成案例进行二次编辑,并加入地方性规范的特殊要求。未来还计划接入真实工程数据流,让系统能基于最新项目动态更新案例库。
开发过程中,我使用了InsCode(快马)平台进行原型搭建和功能测试,它的AI辅助编程和一站式部署功能让开发效率提升明显。特别是文生图接口的快速调用,省去了大量图像处理的工作量。对于想尝试类似项目的同行,建议重点关注案例数据的准确性和教学流程的完整性这两个核心要素。
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容:
我需要开发一个AI监理工程案例动态生成与教学系统,帮助监理工程师培训学员快速获取真实工程案例进行学习。 系统交互细节: 1. 输入阶段:教师或学员输入工程类型(如住宅、桥梁等)、施工阶段和常见问题类型 2. 案例生成:系统使用LLM文本生成能力,基于输入参数生成包含完整背景、问题描述和处理流程的真实监理案例 3. 图像生成:文生图功能自动创建与案例匹配的施工现场示意图,展示问题点和解决方案 4. 输出整合:系统将案例文本和示意图整合为交互式学习模块,支持分步骤查看和重点标注 5. 评估测试:系统自动生成与案例相关的选择题和简答题,用于学习效果评估 注意事项:案例内容需符合工程规范,图像要清晰准确反映实际问题,提供案例难度分级选项。 - 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果
775

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



