一种多模态知识追踪方法及系统

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一种多模态知识追踪方法及系统
申请号:CN202510713783
申请日期:2025-05-30
公开号:CN120688625A
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本公开涉及人工智能教育技术领域,公开了一种多模态知识追踪方法及系统,方法包括:获取用户输入的结构化数据和非结构化数据;通过跨模态注意门将结构化数据和非结构化数据进行融合,确定融合向量;基于融合向量,构建动态认知图谱;基于LLM模块对动态认知图谱进行解析,确定学习任务。本公开设计跨模态注意力门控机制,实现结构化与非结构化数据的深度融合,避免了跨模态数据之间数据割裂的问题,另外,还构建了动态认知图谱,实现对学生认知状态的细粒度建模与个性化学习干预。
技术关键词
图谱 知识追踪方法 知识点 动态 跨模态 人工智能教育技术 语义向量 Dijkstra算法 学生认知状态 多模态 知识追踪系统 节点 正确率 时序 文本 依赖特征 数据获取模块 语义特征
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