一种基于教育机器人的多模态心理健康风险智能早识别系统及方法

本发明公开一种多模态心理健康风险智能早识别系统及方法。在知晓且自愿的基础上，该系统可以通过匿名化方式采集9类数据源，构建五重隐私保护架构，具体包括不可逆代号ID生成、国密算法与量子密钥双重加密、联邦学习本地化处理、区块链存证以及动态脱敏擦除。创新点：基于多模态融合模型与动态评分算法，运用动态心理量表进行评分，实现心理健康风险的分级预警。借助联邦学习框架，可实现跨校量表参数的持续优化与协作。本发明在严格保护隐私的前提下，能够实现学生心理健康风险的早期识别与分级建议，不涉及医疗诊断，符合GDPR等数据保护法规要求。