基于学前教育领域人工智能大模型及模型训练方法

本发明涉及教育学技术领域，尤其涉及基于学前教育领域人工智能大模型及模型训练方法。包括：多模态数据采集模块，用于实时采集学前儿童的视觉表情数据、语音语调数据、交互行为数据及学习进度数据；情感状态量化模块，连接至所述多模态数据采集模块，用于对采集的多元异构数据进行特征提取与融合分析；联邦学习协调模块，部署于云端服务器，用于协调多个学前教育机构客户端的模型参数聚合与分发；个性化路径生成模块，基于联邦学习框架下的全局模型与本地数据特征生成适应性学习路径；本发明能够在严格保护儿童数据隐私的前提下，实现跨机构的多模态知识共享，解决数据孤岛与模型效果之间的矛盾。