数据与知识协同驱动的认知效度计算模型增强方法及系统

本发明公开了一种数据与知识协同驱动的认知效度计算模型增强方法及系统，属于深度学习领域。本发明的方法包括：1)获取教学人际互动数据；2)多高斯核傅里叶变换映射，得到多模态的互动融合超图表征；3)由超图注意力卷积实现多模态特征的有效提取；4)先验知识梯度矩阵以及认知效度计算模型的Jocobian矩阵构建；5)先验知识正则项引入，以指导约束认知效度计算模型的训练过程；6)将认知效度计算模型部署于教学应用平台，实时评估师生互动效度，以提供针对性的教学优化和学习干预策略，实现智能教学优化。本发明将认知领域相关知识作为先验，以正则化的方式融入认知效度计算模型中，促使学习的映射关系与领域知识相匹配。