基于深度学习的内分泌护理教学决策系统

本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基于深度学习的内分泌护理教学决策系统，系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、教学评估模块和教学决策模块；教学评估模块引入公平约束对偶‑BiGRU模型，通过子群体划分与公平性约束机制，提升教学评估在不同学生群体间的一致性与稳定性；教学决策模块引入风险感知D3QN模型，构建风险敏感Q值函数，结合静态光谱风险度量机制对教学动作回报进行分段加权，优化策略网络的决策能力与风险调控能力；该系统可实现对多源异构教学数据的深度融合与个性化策略推荐，特别适用于内分泌护理等复杂医学教学场景，具有良好的公平性、自适应性与实用性。