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本发明公开了一种基于数据驱动与随机森林融合AHP的电力实训质量智能评估方法及装置，涉及职业技能实训智能评估技术领域，采集多源实训原始数据并完成标准化预处理；仅通过专家标注实训质量五级标签；采用贝叶斯优化调参的随机森林算法训练实训质量评估模型，并完成模型精度验证；通过SHAP算法计算各指标边际贡献，归集二级实训维度得分并可视化展示；最终自动输出学员实训质量分级结果与完整评估报告。本发明融合AHP分层架构与随机森林数据自动赋权，大幅降低人工主观评价偏差，能够精准定位学员实训薄弱维度，适配电力虚拟仿真实训全流程自动化客观评估，有效解决传统人工评估主观性强、数据利用率低、评估结果无解释性的技术问题。

本发明涉及人工智能与教育技术领域，具体公开一种基于文训智能体的情境操作任务自动生成方法及系统，系统包括：输入层、文训智能体引擎层、知识层、仿真层、输出层；其中，文训智能体引擎层包括多个智能体，用于解析自然语言指令并自动生成完整的实验包；第一智能体接收自然语言指令，生成结构化需求描述；第二智能体依据解析结果生成匹配的实验框架；第三智能体基于实验框架生成各实验阶段的详细操作步骤；第四智能体将操作步骤映射至仿真平台三维设备模型与数学仿真模型并完成参数绑定，形成完整实验包；第五智能体对实验包进行验证，将合格实验包部署至虚拟仿真实训平台。本发明适用于需大批量虚拟仿真实验资源的职业技能培训场景。