基于大语言模型智能体的数字人学生驱动方法

本发明公开了一种基于大语言模型智能体的数字人学生驱动方法，具体包括：初始化数字人学生配置信息，加载知识体系与背景设定；授课时，实时将教师语音转文字，确保信息准确传递；借助意图识别模块精准分析授课内容，识别教学意图与阶段，使数字人学生能及时响应；提问时，数字人学生依知识储备和状态反馈，如举手或疑惑；通过短时记忆更新与动态知识库调整，持续学习适应教学进度，展现多样化学习行为和情感反应。本发明通过数字人学生驱动方法，将授课过程划分为多个阶段，并对阶段智能体的输入输出进行格式化约束，使数字人学生能够模拟真实的课堂互动，展现出不同的学习行为、情感反应和课堂表现，用于师范生教学模拟实践。