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引言
个性化评估机制需要根据学生的实际学习情况，建立多维度、立体化的评估指标体系。这些评估指标不仅包括基础的考试成绩，还需要加入学习过程中的参与度、学习进展、问题解决能力等方面的考量。通过综合评估这些因素，能够更加全面地反映学生的真实能力和学习效果，从而为学生提供更具针对性的发展建议。
尽管智能考试系统具有广阔的应用前景，但在实际操作中仍面临一些技术瓶颈。例如，个性化评估系统的算法精度与智能题库的更新频率仍有待提高，尤其是对于大规模学生群体的评估和题目推荐，如何保证个性化与大数据处理的平衡是一项技术挑战。数
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