ASDSApplied Statistics and Data Science3066-84333066-8441Art and Technology10.61369/ASDS.2026060008Article双模型校验驱动的C 语言智能出题系统研究https://artdesignp.com/journal/ASDS/2/6/10.61369/ASDS.2026060008江玉珍,朱映辉2026262026-06-20针对C 语言教学试题需求量大、传统出题效率低、单一AI 生成质量不稳定等问题，本文基于COZE 智能体平台设计并实现了一款智能出题系统。系统创新性地采用双LLM 校验机制，实现生成与审核分离，结合知识库检索与AI 生成的混合题源策略。实验结果表明，系统出题效率较传统模式有明显有提升，且有效地保障了试题质量与多样性。C 语言,智能体,智能出题,双LLM 校验

[1] 刘阳, 陈峰.C 语言程序设计课程教学改革探索[J]. 安徽工业大学学报( 社会科学版),2025,42(03):55-57.[2] 赵雪梅, 张宏, 王如刚, 等. 互联网+ 教学模式下C 程序设计题库平台建设[J]. 电脑知识与技术,2023,19(12):177-180.[3] 陈大建, 胡杰辉. 基于大语言模型的自动化命题研究—— 以英语阅读理解试题为例[J]. 外语教学,2025,46(02):40-47.[4] 杨志明, 徐庆树, 祁长生.ChatGPT 命题潜力的实证研究[J]. 教育测量与评价,2023(04):3-13.[5] 景宏伟, 徐娟. 三类大语言模型自动出题的效能测评—— 以HSK6级阅读理解题为例[J]. 考试研究,2026,22(01):44-53.[6] 李峰, 郭嘉悦, 胡新雨, 等. 大语言模型辅助情境化命题模式探索—— 以创造性思维测评为例[J]. 中国考试,2025(09):76-86.[7] 师曼飞, 钱玉航, 杨淑琪, 等. 知识库与多模型协同驱动的循证护理知识问答智能体的构建与评价研究[J]. 中华护理教育,2025,22(09):1036-1042.[8] 刘嘉, 李楠, 梁晓娜, 等. 基于多智能体系统的中文学术问答与应用[J]. 昆明理工大学学报( 自然科学版),2025,50(03):58-69.