摘要
本申请提供一种学生潜能与偏向识别方法、装置及可读存储介质,所述方法包括:采集学生的多模态数据,并进行特征提取,得到多维特征;对所述多维特征进行特征融合,得到学生特征向量;基于所述学生特征向量进行潜能与偏向识别,得到所述学生的潜能识别结果以及偏向识别结果;生成学生潜能与偏向的可视化报告,所述可视化报告包含所述学生的潜能识别结果、偏向识别结果以及对应的个性化学习计划和教学方法建议。本申请通过结合多模态数据融合和深度学习模型,实现了对学生潜能和学习偏向的精准识别,并通过强化学习机制不断优化识别策略,为个性化教学提供了有效支持。
技术关键词
学生
识别方法
动态变化特征
教学方法
报告
文本
多模态数据融合
深层特征提取
个性化教学
长短期记忆网络
识别装置
BERT模型
LSTM模型
图像
可读存储介质
深度学习模型
识别策略
数据采集模块
计划
系统为您推荐了相关专利信息
轨迹
滑动时间窗口
语义识别方法
数据分析服务
运动
联邦学习方法
客户端
参数
图像识别模型
模型更新
数字滤波系统
后处理模块
信号采集模块
输出模块
信号滤波