一种基于出声思考驱动检索增强的元认知水平预测方法

本发明公开了一种基于出声思考驱动检索增强的元认知水平预测方法，其特点是采用提取回答特征并应用深度学习技术中的信息抽取方法，利用构建出声思考响应分析库，确立多种回答内容与相应元认知评分之间的关联模式，并将构建的映射模型桥接回答内容与元认知水平之间的内在联系，将出声思考回答与声思考响应分析库中已有的回答样本进行匹配，实现元认知水平的预测，具体包括：数据收集、数据增强、大五人格校正、映射模型构建和匹配与检索等步骤。本发明与现有技术相比具有在决定向学生提出何种类型问题时，能够基于学生元认知水平的实时评估，提供更加科学、针对性的问题设计方案，从而在教育评估与个性化学习支持方面展现出显著的优势。