【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与教育，具体为面向智能教学干预的多智能体协同推理系统。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，教育领域正逐步迈向智能化与个性化，近年来，智能教学系统已成为教育领域的研究热点，它通过运用人工智能、大数据分析技术，旨在提升教学效率与质量，实现教育资源的优化配置，智能教学系统能够收集学生的学习数据，分析学习行为，挖掘学习需求，从而为教师提供有针对性的教学策略和干预措施，这一技术背景为面向智能教学干预的多智能体协同推理系统的研发提供了坚实的基础。
2、然而，传统的智能教学系统在处理学生数据时往往存在局限性，一方面，它们大多依赖于单一的数据源和分析模型，难以全面、准确地反映学生的学习状况和需求，另一方面，传统系统在制定教学策略时缺乏足够的灵活性和个性化，往往采用“一刀切”的方式，忽视了学生之间的差异性，此外，传统系统在情感分析、社交互动方面的能力也有限，难以捕捉学生的情感变化和社交需求，从而影响了教学效果的提升，这些不足之处限制了传统智能教学系统在实际应用中的效果。
3、因此，开发面向智能教学干预的多...
【技术保护点】
1.面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，所述数据采集与汇聚模块中学生在学习行为、作业成绩、情感状态方面数据的具体内容为：
3.根据权利要求1所述的面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，所述数据转化与清洗模块中采用自然语言处理技术进行结构化转换的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，所述教学策略规划模块中决策模型的解释部分，针对学习态度、学习水平、思维品质每个维度，...
【技术特征摘要】
1.面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，所述数据采集与汇聚模块中学生在学习行为、作业成绩、情感状态方面数据的具体内容为：
3.根据权利要求1所述的面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，所述数据转化与清洗模块中采用自然语言处理技术进行结构化转换的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，所述教学策略规划模块中决策模型的解释部分，针对学习态度、学习水平、思维品质每个维度，解释个体当前的情况，分析个体发展历程以及整体状况。
5.根据权利要求1所述的面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，所述教学策略规划模块中决策模型的诊断部分，根据理论模型中的影响因素，通过统计推断分析变量之间的关系，找出对目标属性数据影响最大、关系最密切的变量，分析学生在目标属性数据上表现不佳的原因，并结合教育量规输出具体的行动建议。
6.根据权利要求1所述的面向智能教学干预的多智能体协同推理系统，其特征在于，所述多智能体协同推理模块中所包括的智能体为：认知智能体、情感智能体、社交智能体、行...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾小清，季卓琦，彭振宇，
申请(专利权)人：五石炼成上海信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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