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tutor ai llm toolkit

AI-Quellcode

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Tutor -AI - NLP -basiertes Toolkit für jeden Lehrer

Willkommen bei Tutor-AI, einer produktionsbereiten SaaS-Plattform, mit der Lehrer mithilfe fortschrittlicher OCR-Technologie effizient Klassenquiz und Einreichungen der Schüler effizient verwalten sollen. Diese Django-basierte Anwendung nutzt die Umlaufvorlagen für Quiz und integriert Google Vision, um die Bewertung handgeschriebener Einreichungen zu automatisieren. Tutor-AI hostet in Google Cloud und bietet den Pädagogen eine nahtlose Erfahrung.

Inhaltsverzeichnis

Merkmale
Tech Stack
Installation
- Voraussetzungen
- Klonen Sie das Repository
- Richten Sie die Umgebung ein
- Migrieren Sie die Datenbank
- Führen Sie den Entwicklungsserver aus
- Zugriff auf die Anwendung
Verwendung
Beitragen
Lizenz
Kontakt

Merkmale

Umlaufvorlagen für Quiz: Erstellen, Anpassung und Verwalten von Quiz mühelos mit unserem intuitiven schnellen Vorlagensystem.
OCR -Bewertung mit Google Vision: Verwenden Sie die OCR -Funktionen von Google Vision, um handgeschriebene Einreichungen automatisch zu bewerten, Zeit zu sparen und die Genauigkeit sicherzustellen.
Sicher und skalierbar: Hostet in Google Cloud, um eine robuste, skalierbare und sichere Plattform für Ihre Anforderungen im Klassenzimmer bereitzustellen.
Student Submission Management: Verfolgen und verwalten Sie die Quiz -Einreichungen von Studenten mit organisiertem Speicher und Abruf.
Benutzerfreundliche Schnittstelle: Entworfen mit Schwerpunkt auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit und erleichtert den Lehrern, alle Funktionen effektiv zu navigieren und zu nutzen.

Tech Stack

Backend: Django
Frontend: HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap
OCR: Google Vision API
Hosting: Google Cloud
Datenbank: SQLite (für die Entwicklung), Google Cloud SQL (für die Produktion)

Installation

Voraussetzungen

Python> = 3,8
PIP (Python Package Installer)
Google Cloud -Konto
Google Vision API -Schlüssel

Klonen Sie das Repository

git clone https://github.com/hadithedetonator/tutor-ai-llm-toolkit.git
cd tutor-ai-llm-toolkit

Richten Sie die Umgebung ein

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung:

python -m venv venv
source venv/bin/activate   # On Windows use `venvScriptsactivate`

Abhängigkeiten installieren:
```
pip install -r requirements.txt
```

Migrieren Sie die Datenbank

 python manage.py migrate app
python manage.py migrate accounts
python manage.py migrate

Führen Sie den Entwicklungsserver aus

python manage.py runserver

Zugriff auf die Anwendung

Öffnen Sie Ihren Browser und navigieren Sie zu http: // localhost: 8000.

Verwendung

Register/Login: Lehrer können sich registrieren oder sich in ihren Konten anmelden.
Erstellen Sie Quiz, Zuordnungen, Prüfungen: Verwenden Sie das Eingabeaufentwicklungs -Templating -System, um Quiz, Prüfungen und sogar eine Mid -Term- /Abschlussprüfung zu erstellen und zu verwalten.
Einreichungen von Studenten: Die Schüler können ihre handgeschriebenen Antworten einreichen.
Automatische Einstufung: Google Vision OCR -Prozesse und -abstufen die Einreichungen.
Überprüfung und Bemerkung: Lehrer können den AI -Bericht mit abgestuften Einsendungen überprüfen und endgültige Noten bereitstellen.