摘要
本发明公开了一种深度智能化的驾考试题自适应生成方法及系统，方法包括多源异构数据融合、题型理解与创造、个性化学习路径优化算法、法规更新自动响应、智能评估与反馈闭环、自适应内容生成、反馈与迭代优化、高性能云服务平台等步骤。本发明通过集成机器学习、自然语言处理以及大数据分析技术，理解每个考生的特定需求，实现题目的高度个性化生成，实时监测并响应考生表现，动态调整考试难度，保持挑战性与适应性。通过持续的数据反馈循环，系统能不断学习并优化自身，提高生成题目的质量和教学效果。显著提升考生学习的个性化和效率，使评估更加贴近考生的真实能力，改变传统驾考题库的局限性，有助于提高整体驾驶教育质量。
