一种基于大数据驱动的人工智能教学模型的构建方法

本发明涉及教学管理系统技术领域，具体为一种基于大数据驱动的人工智能教学模型的构建方法，包括以下步骤：提取任务跳跃组合，生成跳跃幅度序列，划分区段识别路径结构，统计编号频次变化，分析路径活跃度状态，标记退化与解锁路径，调整模型路径配置，重构结构路径映射表。本发明中，通过构建跳跃节点组合数据分析任务编号在能力目标空间中的跨段行为，基于跳跃幅度划分区段并比对编号边界偏移量，形成具有编号结构变化特征的路径划分方式，编号频次变化与路径激活比例联合提取目标下降趋势，筛选出路径状态衰减特征，实现路径选取中对编号活跃度与结构参与度的同步分析，提高路径状态标识的区分能力与更新响应速度。