【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别涉及一种个性化教育体验ai使能学生卡系统。
技术介绍
1、在现有技术中，传统的教育系统通常依赖于教师和教科书来提供学习内容和评估学生的学习进度。这些方法虽然在一定程度上有效，但缺乏个性化的教学方案，无法根据每个学生的特定需求和学习速度进行调整。随着技术的发展，电子学习设备和在线教育平台逐渐被引入，试图通过数字化手段提升教育质量和效率。
2、然而，现有的电子学习设备和在线教育平台存在多个问题。首先，这些系统通常提供的是标准化的学习内容，缺乏针对个体学生的定制化内容，无法满足每个学生的独特需求。其次，现有系统在实时反馈和个性化评估方面存在不足，难以及时调整学习内容以适应学生的即时需求。最后，教师与学生之间的互动有限，教师难以全面掌握学生的学习情况并进行有效的指导。
3、因此，亟需研发一种新型的个性化教育体验ai使能学生卡系统。
技术实现思路
1、本申请提供一种个性化教育体验ai使能学生卡系统，以提高教育质量和效率。
2、本申请提供一种个性化教育体验ai使能学生卡系统，包括：
3、电子学生卡，包括显示屏、通信模块、存储器和处理器；其中，所述显示屏用于显示显示学习相关信息；所述存储器用于存储持卡学生的学生相关数据；所述处理器，与所述显示屏和存储器通信，用于从所述存储器检索学生相关数据；根据检索到的学生相关数据，利用预先训练并存储于所述存储器中的ai算法模型生成个性化学习内容；将生成的个性化学习内容显示在所述显示屏上；
4、远程服务器，与所述通信模块通信，用于集中存储多个学生的学生相关数据；训练并更新ai算法模型，并将最新版本的ai算法模型发送到电子学生卡的存储器中；
5、教师客户端，与所述远程服务器通信，用于允许教师监控学生的进度、提供个性化反馈、调整学生的个性化学习内容和体验以及访问学生的学习记录和分析报告。
6、更进一步地，所述学生相关数据包括学生基本信息、学生扩展信息、学术数据、学习行为数据、心理测量数据、交互数据和生物识别数据，其中，所述学生基本信息包括学生的姓名、年龄、年级和性别，用于初步了解学生的背景；所述学生扩展信息包括出勤记录、健康状况、课外活动参与，用于全面了解学生的整体情况；所述学术数据包括课程、成绩、考试分数、作业完成情况、学习进度，用于评估学生的学业表现和能力水平；所述学习行为数据包括学习时间、学习习惯、偏好的学习方式、参与度、对不同主题的兴趣，用于了解学生的学习模式和偏好；所述心理测量数据包括学习风格、认知能力、性格特征、动机水平，用于深入了解学生的个性和学习需求；所述交互数据包括与学习内容的互动、回答问题、参与讨论、完成测验，用于实时评估学生的理解程度和提供即时反馈；所述生物识别数据包括指纹、面部识别、语音识别，用于验证学生的身份并确保数据的安全。
7、更进一步地，所述ai算法模型采用多层递归神经网络实现，所述多层递归神经网络包括输入层、第一隐层、第二隐层、第三隐层、注意力机制层、动态个性化反馈层和输出层；其中，所述输入层用于对输入的学生相关数据进行预处理，获得预处理后的特征向量，其中，所述预处理包括归一化、编码、填补缺失值和数据格式化；所述第一隐层采用长短期记忆单元实现，用于对所述预处理后的特征向量进行处理，获得体现学生学习模式和行为的时间序列特征；所述第二隐层采用门控循环单元实现，用于对所述第一隐层输出的时间序列特征进行处理，获得体现学习行为和心理状态的综合特征数据；所述第三隐层采用双向长短期记忆单元实现，用于对于所述第二隐层输出的综合特征数据进行处理，获得体现学生交互和学术特征的双向特征数据；所述注意力机制层采用注意力机制，用于对所述第三隐层提供的双向特征数据进行加权处理，获得加权后关键特征数据；所述动态个性化反馈层采用强化学习算法实现，根据所述注意力机制层提供的加权后关键特征数据，以及学生在学习过程中的即时反馈和行为，获得优化后的个性化学习内容特征；所述输出层采用全连接层实现，根据所述动态个性化反馈层提供的优化后的个性化学习内容特征，生成个性化学习内容，所述个性化学习内容包括定制的课程计划、自适应评估、实时反馈和协作学习工具。
8、更进一步地，所述动态个性化反馈层采用q-学习算法实现，所述q-学习算法的执行步骤包括：
9、将注意力机制层提供的加权后关键特征数据作为当前状态st；
10、根据当前状态st，通过ε-贪婪策略选择一组潜在的个性化学习内容特征at；
11、根据获取的学生的答题正确率ct、学习时长tt、互动频率it，根据如下的公式1，计算奖励值rt：-
12、
13、其中，a1、a2、a3和α4为权重系数；β1、β2为调节参数；
14、按照如下公式2，获得新的状态st+1：
15、st+1＝tanh(ws·st+wa·at+wc·ct+wt·tt+wi·it+b) (2)
16、其中，ws、wa、wc、wt、wi为权重矩阵；b为偏置项；tanh为激活函数；
17、按照如下的公式3，根据q-学习算法，对于动作值函数q(st,at)进行更新，获得更新后的动作值函数q′(st,at):
18、
19、其中，α为学习率；γ为折扣因子；a′为下一状态的所有可能动作；
20、利用更新后的动作值函数q′(st,at)生成优化后的个性化学习内容特征。
21、更进一步地，所述通信模块包括wi-fi、蓝牙模块以及4g/5g模块，以实现多种连接方式。
22、更进一步地，所述远程服务器包括数据库，用于存储多个学生的学生相关数据和ai算法模型。
23、更进一步地，所述远程服务器具有自动备份功能，以确保学生数据的安全和完整。
24、更进一步地，所述教师客户端包括个性化动态监控界面，用于实时显示学生的学习状态、情绪分析和注意力集中情况，所述个性化动态监控界面具体包括：
25、实时情绪监控面板，用于通过ai算法分析学生在学习过程中的表情和语音，实时显示学生的情绪状态，并在学生情绪异常时发送提醒给教师；
26、注意力追踪图表，用于基于学生的互动行为和学习时长，生成学生注意力集中情况的动态图表，帮助教师识别学生在学习过程中注意力分散的时刻；
27、学习状态预警模块，用于根据学生的学习进度和表现，自动生成预警通知，帮助教师及时干预和指导学生。
28、更进一步地，所述教师客户端包括智能反馈和互动界面，用于教师与学生进行即时沟通和反馈，所述智能反馈和互动界面具体包括：
29、智能反馈模块，用于基于学生的学习数据和行为分析，自动生成个性化的反馈建议，教师可以直接发送这些建议给学生或进行编辑后发送；
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1.一种个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述学生相关数据包括学生基本信息、学生扩展信息、学术数据、学习行为数据、心理测量数据、交互数据和生物识别数据，其中，所述学生基本信息包括学生的姓名、年龄、年级和性别，用于初步了解学生的背景；所述学生扩展信息包括出勤记录、健康状况、课外活动参与，用于全面了解学生的整体情况；所述学术数据包括课程、成绩、考试分数、作业完成情况、学习进度，用于评估学生的学业表现和能力水平；所述学习行为数据包括学习时间、学习习惯、偏好的学习方式、参与度、对不同主题的兴趣，用于了解学生的学习模式和偏好；所述心理测量数据包括学习风格、认知能力、性格特征、动机水平，用于深入了解学生的个性和学习需求；所述交互数据包括与学习内容的互动、回答问题、参与讨论、完成测验，用于实时评估学生的理解程度和提供即时反馈；所述生物识别数据包括指纹、面部识别、语音识别，用于验证学生的身份并确保数据的安全。
3.根据权利要求1所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述
4.根据权利要求3所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述动态个性化反馈层采用Q-学习算法实现，所述Q-学习算法的执行步骤包括：
5.根据权利要求1所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述通信模块包括Wi-Fi、蓝牙模块以及4G/5G模块，以实现多种连接方式。
6.根据权利要求1所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述远程服务器包括数据库，用于存储多个学生的学生相关数据和AI算法模型。
7.根据权利要求1所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述远程服务器具有自动备份功能，以确保学生数据的安全和完整。
8.根据权利要求1所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述教师客户端包括个性化动态监控界面，用于实时显示学生的学习状态、情绪分析和注意力集中情况，所述个性化动态监控界面具体包括：
9.根据权利要求1所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述教师客户端包括智能反馈和互动界面，用于教师与学生进行即时沟通和反馈，所述智能反馈和互动界面具体包括：
10.根据权利要求1所述的个性化教育体验AI使能学生卡系统，其特征在于，所述教师客户端包括自定义学习内容生成和管理界面，所述自定义学习内容生成和管理界面具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种个性化教育体验ai使能学生卡系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的个性化教育体验ai使能学生卡系统，其特征在于，所述学生相关数据包括学生基本信息、学生扩展信息、学术数据、学习行为数据、心理测量数据、交互数据和生物识别数据，其中，所述学生基本信息包括学生的姓名、年龄、年级和性别，用于初步了解学生的背景；所述学生扩展信息包括出勤记录、健康状况、课外活动参与，用于全面了解学生的整体情况；所述学术数据包括课程、成绩、考试分数、作业完成情况、学习进度，用于评估学生的学业表现和能力水平；所述学习行为数据包括学习时间、学习习惯、偏好的学习方式、参与度、对不同主题的兴趣，用于了解学生的学习模式和偏好；所述心理测量数据包括学习风格、认知能力、性格特征、动机水平，用于深入了解学生的个性和学习需求；所述交互数据包括与学习内容的互动、回答问题、参与讨论、完成测验，用于实时评估学生的理解程度和提供即时反馈；所述生物识别数据包括指纹、面部识别、语音识别，用于验证学生的身份并确保数据的安全。
3.根据权利要求1所述的个性化教育体验ai使能学生卡系统，其特征在于，所述ai算法模型采用多层递归神经网络实现，所述多层递归神经网络包括输入层、第一隐层、第二隐层、第三隐层、注意力机制层、动态个性化反馈层和输出层；其中，所述输入层用于对输入的学生相关数据进行预处理，获得预处理后的特征向量，其中，所述预处理包括归一化、编码、填补缺失值和数据格式化；所述第一隐层采用长短期记忆单元实现，用于对所述预处理后的特征向量进行处理，获得体现学生学习模式和行为的时间序列特征；所述第二隐层采用门控循环单元实现，用于对所述第一隐层输出的时间序列特征进行处理，获得体现学习行为和心理状态的综合特征数据；所述第三隐层采用双向长短期记忆单元实现，用于对于所述第二隐层输出的综合特征数据进行处理，获得体现学生交互和学术特征的双向特征数据；...
【专利技术属性】
技术研发人员：林家旺，吴建华，林宗明，林添顺，张华珍，孔敏华，
申请(专利权)人：深圳正指向科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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