【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于教育学领域，具体地说是一种基于认知维度的问题错误分析方法。
技术介绍
1、在智能问答系统、教育心理学、以及认知科学研究等领域，错误分析技术被广泛应用于分析个体在认知作业中产生的错误模式，揭示其思维特点，并为后续的教学或系统优化提供指导。基于认知维度的问题错误分析方法，则是从认知角度出发，对问题解答过程中产生的错误进行深入分析，以期找到错误的根源，并提出相应的改进措施。
2、在现有的错误分析处理过程中，在处理大量问题时，往往难以快速且精准地识别出其中的错误。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于认知维度的问题错误分析方法，以解决现有技术中在处理大量问题时，往往难以快速且精准地识别出其中错误的问题。
2、一种基于认知维度的问题错误分析方法，包括以下步骤：
3、a)问题识别阶段：从待分析的问题集合中，通过自然语言处理技术和机器学习算法识别出具有错误的具体问题，所述问题集合涵盖学习、测试、评估和知识应用场景中的问题，计算问题集合中的平均错误率er(p)；
4、b)错误分类阶段：根据认知维度将识别出的问题错误进行分类，所述认知维度包括知识理解错误、记忆失误、逻辑推理错误、注意力分散、思维定式、策略应用不当以及元认知监控失败；以及，
5、建立认知维度错误分类框架，通过专家评审、历史数据分析、机器学习算法优化以及基于脑电信号(eeg)技术的实时认知负荷监测相结合，以确保分类的准确性和全面性；>
6、计算认知维度的权重wd，权重wd基于专家和历史数据的分类置信度以及基于eeg数据的认知负荷调整因子来确定；
7、利用eeg技术实时监测学习者的认知负荷，通过分析eeg信号中的特定频段和特征，判断学习者在不同任务中的认知努力程度和疲劳状态；
8、c)错误分析阶段：针对每一类错误，深入分析其背后的认知机制，包括错误产生的具体原因、涉及的知识点、技能缺陷、学习、解题策略的偏差；采用定性与定量相结合的方法，包括案例分析、统计分析、认知负荷测量、眼动追踪分析以及基于eeg数据的实时认知负荷和疲劳状态分析，以多维度解析错误发生的认知过程；计算认知负荷与错误的关联度rcl(e)，关联度rcl(e)通过分析eeg信号中的事件相关电位和脑网络连接特征来确定；
9、d)错误映射阶段：将分析得到的错误原因映射到学习者的个体认知特征上，以识别学习者在特定认知维度上的薄弱环节和发展障碍；
10、e)反馈与干预设计阶段：基于错误分析结果和认知特征映射，以及基于eeg数据的实时认知负荷和疲劳状态监测，设计个性化的反馈机制和干预策略，旨在强化学习者的薄弱环节，提升其在相关认知维度上的能力；还包括：
11、根据学习者的实时学习数据和eeg数据，动态调整学习内容和节奏，以提供定制化的学习资源和活动；
12、设计个性化学习路径lp(t)，该路径根据学习者的学习进度、错误历史、认知发展轨迹以及eeg数据反馈，结合优化算法，实时调整学习资源和活动，以促进学习者的自我修正和成长；
13、f)效果评估与迭代：实施干预策略后，通过再次测试和评估来验证错误纠正的效果，并根据评估结果调整分析方法和干预策略，形成迭代循环，直至问题错误得到有效减少和消除；同时，利用eeg数据监测学习者在迭代过程中的认知负荷和疲劳状态变化，以评估干预策略的有效性和可持续性。
14、优选的，在步骤a)中，所述问题识别阶段的错误率计算er(p)采用以下公式：
15、
16、er(p)为问题集合p中的平均错误率；
17、pi为第i个问题；
18、ei为第i个问题的错误标识(1表示错误，0表示正确)；
19、n为问题集合中的问题总数；
20、t为当前时间；
21、t为总时间；
22、α为时间衰减因子，表示错误率随时间衰减的速度；
23、δ(pi,ei)为狄拉克函数，当pi为错误时取1，否则取0；
24、er(p)∈[0,1]，值越接近1表示问题集合中的错误率越高。
25、优选的，在步骤b)中，所述错误分类阶段的认知维度权重计算wd采用以下公式：
26、
27、wd为认知维度d的权重；
28、cj(d)为第j个专家和历史数据对维度d的分类置信度；
29、eegj为第j个专家的eeg数据；
30、γ(eegj)为基于eeg数据的认知负荷调整因子，表示专家在给出分类时的认知负荷状态；
31、m为参与分类的专家和历史数据总数；
32、wd∈[0,1]，值越接近1表示认知维度d在错误分类中的重要性越高。
33、优选的，所述错误分类阶段还进一步包括利用基于脑电信号(eeg)的实时认知负荷监测技术，以实时监测学习者的认知负荷，并根据认知负荷的变化调整错误分类的准确性和全面性；通过分析eeg信号中的α波、β波、θ波和δ波频段特征，判断学习者的认知状态，从而优化错误分类的准确性。
34、优选的，在步骤c)中，所述错误分析阶段的认知负荷与错误关联度计算rcl(e)采用以下公式：
35、
36、其中，rcl(e)为错误e与认知负荷的关联度；
37、erp(t)为错误发生时的事件相关电位；
38、erpbase(t)为基线事件相关电位；
39、σerp为erp的标准差；
40、δnk为第k个认知维度上错误数量的变化；
41、nk为第k个认知维度上的总错误数量；
42、l为认知维度的总数；
43、rcl(e)∈[0，+∞)，值越大表示错误与认知负荷的关联度越高。
44、优选的，所述错误分析阶段采用基于eeg数据的实时认知负荷和疲劳状态分析，以多维度解析错误发生的认知过程；通过分析eeg信号中的事件相关电位(erp)成分，包括n100、p200、n200和p300，以及脑网络连接特征，揭示错误产生的神经机制。
45、优选的，在步骤e)中，所述反馈与干预设计阶段的个性化学习路径优化lp(t)采用以下算法：
46、lp(t)＝argminl∈l[λ1×er(l)+λ2×cl(l,eeg(t))+λ3×f(l)]；
47、lp(t)为时间t时的最优个性化学习路径；
48、l为所有可能的学习路径集合；
49、er(l)为学习路径l上的预期错误率；
50、cl(l,eeg(t))为学习路径l在时间t时的认知负荷；
51、f(l)为学习路径l的疲劳度；
52、λ1，λ2，λ3为权重因子，表示不同因素在学习路径优化中的相对重要性。
53、优选的，所述反馈与干预设计阶段还包括基于eeg数据的实时认知本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，在步骤a)中，所述问题识别阶段的错误率计算Er(P)采用以下公式：
3.如权利要求2所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，在步骤b)中，所述错误分类阶段的认知维度权重计算Wd采用以下公式：
4.如权利要求3所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，所述错误分类阶段还进一步包括利用基于脑电信号(EEG)的实时认知负荷监测技术，以实时监测学习者的认知负荷，并根据认知负荷的变化调整错误分类的准确性和全面性；通过分析EEG信号中的α波、β波、θ波和δ波频段特征，判断学习者的认知状态，从而优化错误分类的准确性。
5.如权利要求4所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，在步骤c)中，所述错误分析阶段的认知负荷与错误关联度计算Rcl(E)采用以下公式：
6.如权利要求5所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，所述错误分析阶段采用基于EEG数据的实时认知负
7.如权利要求6所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，在步骤e)中，所述反馈与干预设计阶段的个性化学习路径优化Lp(t)采用以下算法：
8.如权利要求7所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，所述反馈与干预设计阶段还包括基于EEG数据的实时认知负荷和疲劳状态监测，以动态调整学习内容和节奏；根据EEG数据中的认知负荷指标和疲劳状态指标，实时调整学习任务的难度、类型和学习资源的呈现方式，以优化学习者的学习体验和学习效果。
9.如权利要求1所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，还包括利用EEG技术实时监测学习者的认知负荷和疲劳状态，并根据监测结果调整学习干预策略；通过分析EEG数据中的特定频段特征、事件相关电位成分以及脑网络连接特征，评估学习者的认知状态和疲劳程度，从而设计精准的学习干预策略。
...【技术特征摘要】
1.一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，在步骤a)中，所述问题识别阶段的错误率计算er(p)采用以下公式：
3.如权利要求2所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，在步骤b)中，所述错误分类阶段的认知维度权重计算wd采用以下公式：
4.如权利要求3所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，所述错误分类阶段还进一步包括利用基于脑电信号(eeg)的实时认知负荷监测技术，以实时监测学习者的认知负荷，并根据认知负荷的变化调整错误分类的准确性和全面性；通过分析eeg信号中的α波、β波、θ波和δ波频段特征，判断学习者的认知状态，从而优化错误分类的准确性。
5.如权利要求4所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，在步骤c)中，所述错误分析阶段的认知负荷与错误关联度计算rcl(e)采用以下公式：
6.如权利要求5所述一种基于认知维度的问题错误分析方法，其特征在于，所述错误分析阶段采用基于eeg...
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