本发明公开了一种教育记忆操作系统中个性化学习反馈生成方法及装置，涉及辅助教育技术领域，主要包括步骤：从包含短期、中期及长期记忆的多层级记忆库中调取目标学生的学习数据；基于这些数据及当前学习场景识别出具体的反馈需求类型；根据需求类型从多层...

本发明公开了一种基于多模态大模型的智能题目批改方法，涉及智能教育技术领域，主要包括步骤：首先通过对包含题目和手写作答的图像进行多模态识别与区域切分，提取出结构化的题目数据和作答数据；随后将结构化数据输入经教育领域知识训练的多模态大模型，...

本发明公开了一种基于通用大模型的智能精准题目标签标注方法，涉及数据管理技术领域，主要包括步骤：通过融合通用基础标签维度与学科专属标签维度构建结构化的标签体系作为输出模板；对题目进行多模态预处理，解析文字、公式及图形信息并融合生成标准化题...

本发明提供了一种基于教育记忆操作系统的作业批改方法，包括：步骤S1，调取目标学生的多层级学习记忆数据和关联教师的批改偏好记忆数据；步骤S2，将多层级学习记忆数据和批改偏好记忆数据中的异构特征进行对齐与融合处理得到多维特征向量并构建得到多...

本发明提供了一种基于智能批改系统的学生错题自动采集方法，包括：步骤S1，获取任意一位学生的作业集并输入至智能批改系统中得到批改结果；步骤S2，判断批改结果是否满足触发条件：若是则转向步骤S3；若否则返回步骤S1；步骤S3，于作业集中提取...

本发明提供了一种面向教育批改数据的智能标注系统，包括：多模态批改数据预处理模块，被配置为对多模态批改数据进行标准化和对齐处理输出统一的结构化数据；智能标注引擎模块，被配置为对结构化数据进行多维度标注得到标注结果；人机协同校准模块，被配置...

本发明涉及一种基于情景记忆的学生学习轨迹记录与个性化服务系统，通过设置状态采集设备提取学习状态数据，而学习状态包含学习场景、学习策略、学习环境和学习内容，进而突破单一场景限制，不仅能够实现情景关联存储，完整还原学生在课堂、作业、考试等场...

本发明涉及一种基于多模态大模型的作文多维度个性化批改方法，本申请将传统的人工作文批改流程转变为自动化批改流程，从根本上解决了人工批改效率低下的问题；其中，将包含作文内容和可选关联模态信息进行多模态解析和特征提取，结合多模态评价模型，实现...

本发明公开了一种基于知识图谱的智能个性化题目推荐方法，涉及信息检索技术领域，包括步骤：构建多维度学科知识图谱，所述知识图谱通过定义知识点实体与题目实体，并建立实体间的结构关系与能力维度属性，形成用于推荐的结构化知识基础；采集用户的学习行...

本发明涉及一种基于智能批改数据驱动的学生个性化学情分析系统，在现有学习机和智能批改装置的基础上，通过设置多源数据融合装置以对学习数据和智能批改数据进行整合和预处理，这两种数据的同时采集和预处理，能够全面反映学生的学习特征，克服了现有技术...

本发明公开了一种基于多模态大模型的智能题目解析与定标方法，涉及图像处理技术领域，主要包括步骤：首先对输入的多模态题目图片进行OCR处理，利用通用OCR引擎结合学科专属识别插件生成包含坐标、类型和学科属性的结构化OCR数据；继而以此数据为...

本发明公开了一种基于多模态大模型的题目智能生成方法，涉及教学辅助技术领域，主要包括步骤：首先解析用户需求以获取目标知识点、模态类型及教学规范等多维度参数；随后协同调用多个领域专用大模型生成对应的文字、公式及图形要素；接着将这些要素按学科...

本发明提供了一种多时期记忆协同方法及系统，包括：步骤S1，采集教育场景下用户的行为数据和学习数据；步骤S2，基于时间特性和重要程度进行筛选并分别存储至短期记忆数据库、中期记忆数据库、长期记忆数据库中；步骤S3，根据当前教育服务请求的服务...