摘要
本发明公开了一种基于人工智能的教育效果评测方法及系统,方法包括多模态数据筹备、动态认知建模、多维效果评测、自适应结果优化和教育效果评测。本发明涉及教育效果评估技术领域,采用多模态数据集成分析,结合生成对抗网络与时序模型的融合方法,进行即时、长周期和迁移教育效果的综合评测,能够更加全面、细致地评估学生在不同学习阶段的表现,并提供精确的评估结果;采用结合认知网络分析与改进动态贝叶斯网络的方式,利用动态贝叶斯推断和强化学习优化,基于学生的学习历史与实时反馈对学生认知过程进行精准建模;采用结合群体学习特征聚类的混合推荐改进方法,对学生进行动态的学习内容和策略推荐。
技术关键词
动态贝叶斯网络
进程特征
评测方法
学生
多模态
知识点
学习特征数据
生成对抗网络
周期
时序
模块
计划
动态建模方法
网络分析方法
协同过滤推荐
聚类
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取网络
振动特征
声纹特征
复合传感器模块
转向架
谐振变换器
功率开关
高频变压器
续流二极管
谐振腔
学生
医学图像数据集
教师
医学图像分割方法
无标签数据
数据安全监测方法
区块链技术
互感器
访问控制策略规则
时频分析技术