摘要
本发明涉及人工智能与教育技术交叉技术领域,提供了一种基于三级记忆建模与动态评估的个性化教学。该方法包括,获取学生在学习过程中的学习行为数据,并记录每项行为的元数据;基于学生在学习过程中的学习行为数据,提取行为特征向量,依据记忆发生时间进行记忆分类,得到瞬时记忆特征、短时记忆特征以及长时记忆特征,结合每项行为的元数据,分别计算瞬时、短时、长时记忆状态表示;引入动态权重分配机制,分别为瞬时、短时、长时记忆状态表示配置动态权重;将瞬时、短时、长时记忆状态表示进行加权融合,得到统一上下文表示;基于统一上下文表示,采用大语言模型,得到教学内容主干的词序列,通过生成器、模板与自由生成策略,生成教学策略。
技术关键词
记忆特征
教学方法
权重分配机制
动态
知识点
大语言模型
可读存储介质
学生
计算机程序产品
数据
个性化教学
正确率
教学系统
处理器
答题
策略
模板
计算机设备