【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及学习干预，特别是一种基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着人工智能、多模态感知与教育大数据的发展，基于学习过程数据的智能化认知评估与个性化干预逐渐成为智能教育研究的重要方向。传统的学习干预多依赖于静态行为规则或教学经验，难以实时响应学习者认知状态的动态波动。为此，相关技术开始尝试引入实时传感、多模态数据融合与深度学习算法，对学习过程中的行为表现进行建模，识别注意力水平、学习认知状态及认知负荷等潜在变量，进而实现智能反馈与辅助干预。这类方法在教育评价、个性化教学推荐、学习行为矫正等方面发挥了积极作用，推动了教育信息化的深层变革。然而，在现有技术方案中，认知状态的建模仍较为粗放，导致干预措施响应滞后或调整机制单一。
2、例如cn109859078a一种学生学习行为分析干预方法、装置及系统，通过采集课堂中的视频数据与环境参数，构建特征融合数据，并利用神经网络模型分析空气成分与学生行为认知状态之间的关联性，在此基础上建立正常值模型，实现对学生行为认知状态的判断和环境干预。该方法在特征...
【技术保护点】
1.一种基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述认知状态特征向量的生成包括：
3.如权利要求2所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述认知状态编码序列的建立包括：
4.如权利要求1所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述认知状态转移趋势矩阵的构建包括：
5.如权利要求1所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述将状态跳变幅度作为动态调节因子调整开启阈值，并标记初
【技术特征摘要】
1.一种基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：包括：
2.如权利要求1所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述认知状态特征向量的生成包括：
3.如权利要求2所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述认知状态编码序列的建立包括：
4.如权利要求1所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述认知状态转移趋势矩阵的构建包括：
5.如权利要求1所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述将状态跳变幅度作为动态调节因子调整开启阈值，并标记初始干预节点包括：
6.如权利要求1所述的基于动态认知负荷评估的实时学习干预方法，其特征在于：所述与认知状态转...
【专利技术属性】
技术研发人员：王锋，王爱弘，
申请(专利权)人：南京红尘风云数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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