一种感知自适应个性化学习算法制造技术

本发明专利技术公开了一种感知自适应个性化学习算法，该算法的内容简要包括：获取用户特征的模块，确定学习资源的模块以及，调整学习策略的模块；上述块的组合可以实现分析用户学习数据，更新用户模型，监控用户学习状态；提供学习评估，提供学习社区服务，实现跨平台学习，提供学习成果展示，提供学习保障，数据存储以及算法优化，并依赖于移动终端或者计算机，调用终端或者计算机的摄像头以及芯片内处理算法对用户的实时学习进行记录和优化计算，最终为用户提供个性化的学习方案。本发明专利技术相较于传统的技术，其优势在于：改进了算法，使得算法更加适用于个性化学习。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及个性化学习领域，具体是指一种感知自适应个性化学习算法。

技术介绍

1、随着科技的快速发展，现代教育逐渐从传统的教师讲授模式转向以学生为中心的个性化学习。在此背景下，感知自适应个性化学习算法应运而生，它通过分析学生的学习行为、兴趣和需求，为学生提供量身定制的学习方案，从而提高学习效果。

2、现有的个性化学习算法主要基于大数据分析、机器学习等技术，通过对学生学习数据的挖掘，揭示学生学习过程中的规律和特点。然而，现有的技术在个性化学习方面仍存在一定的缺点，例如：

3、个性化程度不高：现有的个性化学习算法往往只能为学生提供有限的学习资源推荐，而无法实现真正意义上的量身定制。这导致部分学生的学习需求无法得到充分满足，从而影响学习效果。

4、适应性不足：现有的个性化学习算法在为学生提供学习资源推荐时，往往仅考虑学生的学习行为和兴趣，而忽略了学生的学习能力和认知水平。这使得部分学生可能难以理解推荐的学习内容，从而影响学习效果。

5、缺乏有效的反馈机制：现有的个性化学习算法往往无法实时获取学生的学习反馈，从而无本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种感知自适应个性化学习算法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种感知自适应个性化学习算法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的一种感知自适应个性化学习算法，其特征在于，还包括：用户界面模块，用于提供用户友好的界面，方便用户进行学习；

4.根据权利要求1所述的一种感知自适应个性化学习算法，其特征在于：包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种感知自适应个性化学习算法，其特征在于：

【技术特征摘要】

1.一种感知自适应个性化学习算法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种感知自适应个性化学习算法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的一种感知自适应个性化学习算法，其特征在于，还包括：用...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄晓东，马腾飞，王姗姗，
申请(专利权)人：沈阳点为信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：