一种个性化学习路径自适应推荐与学业预警的方法及系统

本发明涉及教育技术与人工智能交叉技术领域，尤其涉及一种个性化学习路径自适应推荐与学业预警的方法及系统。该方法包括：在冷启动条件下初始化由多个LLM驱动的智能体集群，每个智能体通过小池采样策略获得初始Prompt；通过进化强化学习协同优化智能体的Prompt、策略网络和通信机制，实现角色自涌现与协作模式的自适应演化；基于多维度奖励函数体系评估团队表现，反馈至EvoRL优化过程；最终输出精准的教育推荐与学业预警方案。该系统无需微调LLM参数，即可实现智能体群体的自组织协作，有效解决冷启动问题，提升推荐的个性化和预警的及时性，适用于智慧教育平台、在线学习系统等场景。