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申请/专利权人：西昌学院;桂林中电广信科技有限公司;南宁残疾人康复研究会

摘要：本申请公开了一种基于虚拟现实的智能教学管理方法，涉及虚拟教学领域，包括：获取历史教学数据和虚拟教学场景元数据；将预处理后的生理特征数据和情绪特征数据输入特征融合模型，获取包含生理信息和情绪信息的融合表示向量；将融合表示向量作为输入，结合用户的个体属性数据，获取每个虚拟场景下每个用户的生理健康度和情绪健康度；利用预训练的梯度提升决策树模型，生成场景难度系数；通过加权平均算法计算每个虚拟教学场景的平均生理健康度和平均情绪健康度，结合场景难度系数，构建虚拟教学场景的等级评估矩阵，通过矩阵变换生成虚拟教学场景综合等级得分；针对现有技术中虚拟教学场景中个性化程度低，本申请提高了虚拟教学中用户的针对性。

主权项：1.一种基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：S1，获取历史教学数据和虚拟教学场景元数据；其中，历史教学数据包含多个虚拟教学场景下多个用户的生理特征数据和情绪特征数据；虚拟教学场景元数据包含教学场景知识点覆盖率和用户完成时长数据；S2，对获取的生理特征数据和情绪特征数据进行预处理；S3，将预处理后的生理特征数据和情绪特征数据输入特征融合模型，通过特征融合模型获取包含生理信息和情绪信息的融合表示向量，特征融合模型采用多层次结构设计；S4，将获取的融合表示向量作为输入，通过多层全连接神经网络，结合用户的个体属性数据，获取每个虚拟场景下每个用户的生理健康度和情绪健康度，作为健康状态特征向量；其中，用户的个体属性包含年龄和性别；S5，将获取的虚拟教学场景元数据作为输入，利用预训练的梯度提升决策树模型，生成场景难度系数；S6，根据各个虚拟场景下所有用户的健康状态特征向量和对应的场景难度系数，通过加权平均算法计算每个虚拟教学场景的平均生理健康度和平均情绪健康度，结合场景难度系数，构建虚拟教学场景的等级评估矩阵，通过矩阵变换生成虚拟教学场景综合等级得分；S7，当接收到目标用户的教学请求时，根据目标用户的历史教学数据，通过协同过滤算法计算目标用户与各虚拟教学场景的匹配度，结合虚拟教学场景综合等级得分，生成推荐优先级排序，选取排序前N个虚拟教学场景推荐给目标用户。

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