基于多模态对齐的学习过程专注程度判断的方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于多模态对齐的学习过程专注程度判断的方法及系统
申请号:CN202410919752
申请日期:2024-07-10
公开号:CN118885964B
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态对齐的学习过程专注程度判断的方法及系统,属于多模态模式识别领域。本方法包括以下步骤:获取多模态数据:获取学生在教育行为中的原始多模态数据,并对原始多模态数据进行预处理;特征提取:构建每种模态数据对应的多模态数据表征编码模型,用于对应提取表征;模型训练:表征融合后,由融合后的多模态表征以及学生的专注程度标签训练专注程度判断模型;专注程度预测:将融合后的待检测多模态表征输入到训练好的专注程度判断模型中,输出预测的学生的专注程度。本发明充分利用多模态数据的丰富信息和学习者的多样特征,提高了表征学习的准确性和可解释性,能够更好地预测学习者在学习过程中的专注程度。
技术关键词
多模态 眼动数据 双向长短期记忆网络 热力图 学生 时序特征 计算机电子设备 脑成像数据 注意力 标签 医学 VGG网络 音频编码器 语音 图像编码器
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于潜在分化变分自编码器的多模态癌症生存预测方法
生存预测方法 注意力机制 编码器 信息瓶颈理论 补丁
2
聊天界面显示处理方法及装置
界面 大语言模型 聊天群 识别算法 水印
3
一种多模态光疗设备的智能协同控制方法及系统
光疗设备 协同控制方法 反馈特征 多模态 参数
4
基于持续知识蒸馏的语法错误纠正方法、系统
学生 纠正方法 教师 蒸馏 信息熵
5
一种基于聚类引导梯度对比学习的多模态空间域鉴定方法
K近邻方法 样本 无监督聚类方法 预训练模型 解码器
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号