【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息化教学，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大数据信息化教学优化方法。
技术介绍
1、信息化教学优化是一种以数字化和智能化为基础，通过大数据技术、人工智能和数据驱动决策优化教学过程的方法，通过采集学生学习数据、教师教学数据以及教学资源的使用数据，可以精准分析教学过程中存在的问题，为个性化学习路径推荐、资源分配优化和教学策略调整提供科学依据。
2、现有技术存在的不足：学生的个性化学习路径的动态调整能力有限，多数教学系统缺乏对学生实时学习行为的深度挖掘与精准适配，难以根据学生的即时表现动态调整学习内容和难度，知识图谱的构建多为静态模型，无法实时更新学生知识点掌握情况并与学科动态关联，导致对学习瓶颈的诊断不够精准，教学行为与学习结果的分析多停留在相关性层面，而未利用因果推断技术深入挖掘不同教学策略对学习效果的直接影响，从而难以为教学策略优化提供科学依据，造成教学策略的落后。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，有如下方案，以解决上述
技术介绍
中信息化教学过程中教学管理差的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于大数据信息化教学优化方法，包括如下步骤：
4、采集学生行为、情绪与生理数据，进行同步对齐与归一化处理，根据深度学习提取特征并降维，通过多头注意力机制融合各模态特征；
5、构建知识点与依赖关系图谱，实时更新学生知识掌握状态，并基于学生表现，根据图卷积网络传播知识特征，调整
6、定义状态空间与动作空间，根据即时反馈和强化学习优化个性化学习路径，并实时调整任务；
7、基于因果推断分析教学行为对学习效果的影响，建立因果关系模型量化干预效应，进行教学策略的调整。
8、在一个优选的实施方式中，采集学生行为、情绪与生理数据，进行同步对齐与归一化处理，根据深度学习提取特征并降维，具体步骤如下：
9、采集行为数据包括点击流日志、任务完成时长、答题正确率、学习频率；
10、采集情绪数据，通过摄像头捕捉面部表情和姿态，通过麦克风采集语音；
11、采集生理数据，通过穿戴设备获取学生的生理信号，生理信号包括心率变化、皮肤电导；
12、对于不同时间粒度的采集数据，使用时间窗切片方法进行对齐，使用对数缩放函数进行归一化；
13、进行行为数据特征提取，提取时间序列中的复杂模式，包括任务完成时间和点击行为的相关性；
14、进行情绪数据特征提取，通过卷积神经网络从面部表情和语音信号中提取情感特征，情感特征包括注意力和压力变化；
15、进行生理数据特征提取，使用变分自编码器提取生理信号的特征向量；
16、对于提取的特征，使用非线性降维方法进行降维处理。
17、在一个优选的实施方式中，通过多头注意力机制融合各模态特征，具体步骤包括：
18、将采集的数据特征构建分别为生理数据特征矩阵、情感数据特征矩阵、行为数据特征矩阵，并通过多头注意力机制将特征矩阵进行融合；
19、将融合后的特征矩阵输入到图嵌入模型，生成学生学习状态的全局嵌入向量。
20、在一个优选的实施方式中，构建知识点与依赖关系图谱，实时更新学生知识掌握状态，具体步骤如下：
21、进行知识点与关联关系初始化，从教学资源中提取知识点以及知识点间的依赖关系；
22、进行节点定义，知识点是图的基本单元，每个节点表示具体的教学知识点；
23、进行边的定义与权重计算，边表示知识点之间的关联关系，使用共现概率从教学资源中挖掘知识点之间的前后依赖关系，公式为：，其中，是知识点和在同一题目中同时出现的次数，共现概率表示知识点间的关联强度，并作为边的权重；
24、进行知识点状态初始化，初始状态基于学生特征嵌入与知识点的匹配度计算，采用点积方式度量学生嵌入向量与知识点嵌入向量的匹配度：，其中，是用于学习的映射矩阵，是偏置项，t表示转置操作，为sigmoid函数；
25、进行学生表现反馈更新，根据学生在测试、作业中的表现动态更新知识点状态：，其中，表示学生在知识点的测验得分，表示知识点、间的依赖强度，为学习率。
26、在一个优选的实施方式中，并基于学生表现，根据图卷积网络传播知识特征，调整学习路径与知识掌握状态，包括以下步骤：
27、使用图注意力网络对知识点特征进行传播，更新每个知识点的特征表示：，其中，注意力权重通过知识点和的关联强度以及当前特征表示计算：，其中，和是学生的学习状态向量、知识点的特征向量，sim为相似度度量函数，n为知识点总数；
28、基于学生的最新学习表现和传播特征，实时调整知识图谱的节点属性和边权重。
29、在一个优选的实施方式中，定义状态空间与动作空间，根据即时反馈和强化学习优化个性化学习路径，并实时调整任务，包括以下步骤：
30、定义状态空间，状态空间的状态包含学生当前的学习状态和动态知识图谱的节点特征，学生的学习状态由特征向量表示，动态知识图谱的节点特征更新后的知识点特征表示；
31、定义动作空间，动作空间的动作表示推荐的学习任务，动作集合基于动态知识图谱中的节点关系和学生的知识掌握状态动态生成；
32、定义即时奖励为完成学习任务后知识掌握度的提升与时间成本的权衡作为奖励函数；
33、通过状态捕捉学生的当前学习情况，通过动作提供任务选择，通过奖励函数评估学习任务；
34、将状态输入策略函数，输出动作概率分布，并使用ppo算法优化策略函数；
35、基于优化后的策略，在每个时间步执行推荐的学习任务，并收集学生的学习反馈，根据学习反馈调整任务。
36、在一个优选的实施方式中，基于因果推断分析教学行为对学习效果的影响，建立因果关系模型量化干预效应，进行教学策略的调整，包括以下步骤：
37、进行因果变量定义，自变量表示教学行为的干预变量，包括课堂互动频率、任务分配策略、教学内容的复杂度；
38、因变量表示学生学习结果，包括知识点掌握度、答题正确率；
39、混杂变量表示同时影响自变量和因变量的因素；
40、使用贝叶斯网络从历史教学数据中自动化学习因果图结构，因果图节点表示变量，边表示因果关系，学习过程根据最大化对数似然估计的方法确定网络结构；
41、将构建后的因果图输入到因果推断阶段，分析教学策略的干预效果并进行因果效应定义；
42、根据do-calculus规则，从因果图中分离出干预效应的估计路径；
43、根据干预效果的分析结果，优化教学策略并动态调整教学行为。
44、本专利技术一种基于大数据信息化教学优化方法的技术效果和优点：
45、本专利技术通过多模态数据采集与深度学习技术，精准捕捉学生行为、情绪和生理状态本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：采集学生行为、情绪与生理数据，进行同步对齐与归一化处理，根据深度学习提取特征并降维，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：通过多头注意力机制融合各模态特征，具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：构建知识点与依赖关系图谱，实时更新学生知识掌握状态，具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：并基于学生表现，根据图卷积网络传播知识特征，调整学习路径与知识掌握状态，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：定义状态空间与动作空间，根据即时反馈和强化学习优化个性化学习路径，并实时调整任务，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：基于因果推断分析教学行为对学习效
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：采集学生行为、情绪与生理数据，进行同步对齐与归一化处理，根据深度学习提取特征并降维，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：通过多头注意力机制融合各模态特征，具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据信息化教学优化方法，其特征在于：构建知识点与依赖关系图谱，实时更新学生知识掌握状态，具体步骤如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：宋国光，
申请(专利权)人：深圳市新风向科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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