一种智能化个性化学习路径推荐系统

本发明公开了一种智能化个性化学习路径推荐系统，涉及学习系统技术领域，包括多源数据采集模块：用于实时同步学生在跨平台学习场景中的行为数据；认知特征分析引擎包含风格识别子引擎以及需求预测子引擎预测学生对未掌握知识点的潜在学习需求强度，生成包含知识缺口优先级列表；个性化路径生成器生成三维路径规划；并且根据知识难度自动配置引导式提问、示例演示和自主探究的比例；动态自适应调整单元：基于强化学习框架，以学生实时表现为状态空间，路径调整动作为决策空间，设计奖励函数包含短期进步速度和长期能力增长潜力；实现双环路反馈机制。本发明突破传统学习分析的维度限制，破解静态课程模板的僵化困局，同时打通学科认知的语义鸿沟。