一种基于状态空间模型的学习者认知层级细粒度追踪方法及系统

本发明涉及教育智能分析技术领域，具体公开了一种基于状态空间模型的学习者认知层级细粒度追踪方法及系统。旨在解决现有知识追踪方法在认知层级建模粒度低、长序列处理能力弱以及教育解释性差等问题。该方法结合布鲁姆认知分类体系与状态空间建模技术，实现对学习者知识掌握状态的细粒度、多层次动态建模与未来学习表现预测。其核心步骤包括：构建知识点与认知层级的语义映射关系(S101)；采集并编码多源学习行为特征(S102)；基于状态空间模型学习认知状态演化轨迹(S103)；输出认知层级分类与作答表现预测(S104)。本发明通过融合多维学习行为数据与状态空间建模能力，提升认知追踪的准确性和个性化分析深度，为精准教学和智能决策提供技术支撑。