摘要
本申请公开了一种在线学习的游戏化优化方法、装置、设备及存储介质,涉及在线学习技术领域,该方法包括:从实时采集的学习者多模态学习状态数据中提取学习者动态特征和学习者静态特征;利用时间变换器将学习者动态特征和学习者静态特征进行时间信息处理,并输入至融合网络模型确定学习者随时间动态变化的学习状态特征向量;通过语言图像预训练模型、文本编码器和图像编码器对教育游戏的文本信息和图像信息进行处理得到教育游戏特征向量;计算学习状态特征向量和教育游戏特征向量的余弦相似度,并基于余弦相似度选择教育游戏对在线学习进行优化。本发明分析学习者状态,确定学习状态特征,根据教育游戏信息个性化选择教育游戏,动态调整教学策略。
技术关键词
教育游戏
化优化方法
静态特征
文本编码器
图像编码器
预训练模型
感知损失函数
优化设备
信息处理
动态
变换器
多模态
特征提取模块
在线学习技术
网络
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多层感知器
变量
多模态环境
自动驾驶系统
强化学习模型
图像去雾方法
图像去雾模型
深度特征提取
图像解码器
文本编码器
数据集构建方法
动态
依存句法分析
自然语言文本
模型训练方法