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申请/专利权人：西北师范大学
摘要：本发明提供了一种基于AI的教师自适应学习路径生成方法，通过整合最新的人工智能算法，包括深度学习、自然语言处理、强化学习等先进技术，本方法不仅能够基于深度学习模型实现对学习者行为的实时监测和精准分析，而且通过强化学习算法动态调整学习路径，实现真正意义上的个性化学习。
主权项：1.一种基于AI的教师自适应学习路径生成方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）设置多任务学习模型对教师能力进行评估，所述多任务学习模型包括输入层、共享隐藏层、任务特定层和输出层，所述共享隐藏层设有注意力机制，通过输入层将教师的表现数据形成多个评价任务，通过共享隐藏层提取评价任务的通用特征并进行评价同时利用注意力机制自动调整评价任务动态权重，然后通过任务特定层处理评价任务的特有特征并进行评价，最后通过输出层将通用特征和特有特征的评价结果进行评价输出；（2）设置强化学习框架，所述强化学习框架用于生成学习路径，将通用特征和特有特征的评价结果输入强化学习框架内对强化学习框架进行训练，然后在强化学习框架中引入上下文感知修正项β（s，a）生成学习路径，所述下文感知修正项β（s，a）为基于学习者反馈和教师能力评估动态调整的因子，所述学习路径按照以下公式生成： 式中，Q（s，a）表示在状态s下采取动作a的期望回报，α为学习率，γ为即时奖励，是折扣因子，是采取动作a后转移到的新状态；（3）学习路径匹配优化，首先设置匹配优化模型，所述匹配优化模型可基于稳定婚姻问题算法并引入动态调整偏好函数δ按照以下公式对学习路径进行匹配优化： 式中，Capabilities（t）是教师t的能力评估，Requirements（S），是学生S的学习需求，P（t）为对于教师t的偏好列表，P（s）为对于学生s的偏好列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北师范大学 一种基于AI的教师自适应学习路径生成方法
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