基于多模态数据的数字艺术设计AI个性化教学方法、装置、设备及介质

本发明涉及一种基于多模态数据的数字艺术AI个性化教学方法、装置、设备及介质，方法通过实时采集学员创作过程中的多源异构数据，经时空对齐与特征融合构建行为特征数据集；基于此识别创作阶段标签与知识薄弱点，生成包含阶段适配内容及薄弱点专项训练的动态教学策略；通过协议压缩与优先级编码生成终端可执行的个性化指令，驱动AR辅助提示、三维材质预览等交互式教学内容；最后根据教学反馈数据迭代优化规则库权重与触发阈值，实现教学策略的自进化。该方法解决了现有技术因单一数据源导致的评估失准、静态规则库引发的策略僵化以及缺乏闭环优化造成的效果衰减问题，显著提升了个性化教学的精准性与实时性。