一种自适应智能教学内容推荐系统

本发明公开了一种自适应智能教学内容推荐系统，涉及智能教学技术领域，包括数据采集分析模块：收集学生在学习过程中的多类型数据，包括学生的学习行为数据、生理信号、环境数据和学习成果认知反馈数据，采集后，将多类型数据进行降噪、标准化和分析特征提取的预处理，生成多模态数据；本发明通过构建知识点、错误类型、思维路径的三维知识图谱结合时序卷积网络TCN分析，实现了不仅能识别显性知识缺陷，还能诊断隐性知识漏洞，达到了让学生能准确知晓自身知识体系漏洞，进行有针对性的查缺补漏和强化训练；通过从多模态数据中提取学习兴趣信息，建立显隐性的多维兴趣模型，并结合知识短板诊断结果筛选教学内容。