摘要
本发明公开了一种基于人工智能的在线学习评估方法及系统,涉及学习评估技术领域,包括收集员工学习数据并进行预处理,使用反刍比算法分析员工对各个知识点的关注度,生成学习行为特征矩阵;基于学习行为特征矩阵生成初步学习路径,根据员工实时学习行为动态调整学习路径。本发明通过使用反刍比算法,结合人工智能技术,不仅能够精确分析员工对各个知识点的关注度,还可以通过生成学习行为特征矩阵,为后续的路径优化和个性化推荐提供重要支持,通过结合图神经网络与动态时间规整算法并计算节点的潜在能力表示和需求变量,在学习路径生成中实现了对员工学习行为的深度分析和动态调整,能够更好地适应员工的个体差异。
技术关键词
在线学习评估方法
员工
知识点
错误率
矩阵
动态时间规整算法
神经网络模型
数据
节点特征
在线学习评估系统
LSTM模型
报告
变量
双曲正切函数
频率
上下文特征
视频
多模态
系统为您推荐了相关专利信息
降噪自动编码器
状态监测方法
余弦算法
错误率
粒子
数据分类方法
贝叶斯模型
密度聚类算法
分层算法
数据分类系统
能耗优化方法
服务器
相关系数法
虚拟机迁移
网络设备资源
参数识别模型
机器学习算法
监理单位
评定方法
模糊层次分析法
线性时间复杂度
动态规划算法
分治算法
直方图
矩阵