【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多风格学习教程生成，具体为一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统及方法。
技术介绍
1、传统上，教育往往采用单一的教学方法，忽视了学生个体差异和多样化的学习需求。然而，随着研究的深入和教育实践的发展，人们逐渐意识到每个学生都是独特的，具有不同的智力类型、学习风格、兴趣爱好和能力水平。多教学风格的出现是为了更好地满足学生的多样性需求，并提供更有效的学习方式。它强调个性化教育，关注学生的个体差异和潜力发展，旨在提高学习效果和学生的整体发展。多教学风格能够从不同的角度和方式引导学生理解和掌握知识。通过多样化的学习体验，学生能够更深入地理解和应用所学内容，提高学习效果和记忆持久性。对于促进学生全面发展、提高教育质量和推动教育创新都具有重要意义。
2、然而，现今个性化教学过程仅从学生个体差异出发，科学的展现适合个体差异的学习路径或更改教学语速、增加教学互动以提高学生注意力。但忽略了由于学生个体的认知差异，对不同教学风格的接受能力有所不同，进而导致教学效果下降。为此，从学生个体差异及认知水平出发，提供适合不同学生的多风格...
【技术保护点】
1.一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于：所述先验知识库的构建具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于：所述学生生理特征数据包括脑电特征、心电特征、体温特征、体态特征和面部表情特征；所述教务系统中对应的学生学习特征包括对应学生的教师评价、平时成绩和卷面成绩。
4.根据权利要求1所述的一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于：所述教学风格库构建为：采用大语言模型进行传统教学模式...
【技术特征摘要】
1.一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于：所述先验知识库的构建具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于：所述学生生理特征数据包括脑电特征、心电特征、体温特征、体态特征和面部表情特征；所述教务系统中对应的学生学习特征包括对应学生的教师评价、平时成绩和卷面成绩。
4.根据权利要求1所述的一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于：所述教学风格库构建为：采用大语言模型进行传统教学模式收集，并通过分析其教学特征、辅助工具、有无互动传统教学模式的课程分为语音文字展现类,包括讲授类和自主学习类。
5.根据权利要求4所述的一种基于多教学风格的学年知识图谱生成系统，其特征在于：语音文字展现类包括讲授类、自主学习类；
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