【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于教育教学，具体而言，涉及一种思政教育中价值观导向的内容分析与干预方法。
技术介绍
1、思政教育是高校培养学生正确价值观的关键环节，传统思政教育主要依靠教师经验和教材内容开展价值观引导。现有技术中，价值观教育内容分析主要基于关键词匹配、情感分析和主题建模等方法，通过预设词表或规则识别文本中的价值观表达。在实际应用场景中，这些方法被用于教材审查、课程设计和教学评估，通过统计分析呈现价值观分布情况。
2、然而，传统技术存在明显局限性。首先，基于规则和词表的方法仅能识别显性价值观表达，对委婉、比喻和反讽等隐性表达方式识别率低；其次，单一模态分析无法处理当代教育资源中图文视频等多模态融合的价值观表达；再者，现有干预方法多为静态预设，缺乏对个体差异的适应性调整机制，导致干预效果不稳定。
3、面对复杂多变的价值观表达形式，尤其是隐性价值观内容，现有技术难以实现精准识别与量化评估，同时缺乏基于科学证据的干预策略生成和效果评估机制，这严重制约了思政教育的针对性和有效性，亟需一种能够精准识别多模态隐性价值观并实施智能化...
【技术保护点】
1.一种思政教育中价值观导向的内容分析与干预方法，其特征在于，包括：构建多模态价值观知识图谱并融入社会主流价值观体系作为基础语义网络；采用多模态价值观理解模型提取显性价值观特征并利用递归神经网络捕获上下文语境依赖关系；应用注意力机制分析内容中关键词语与视觉元素之间联系以识别隐性价值观表达；通过对比学习方法构建正负样本对学习价值观表达差异增强模型对修辞手法识别能力；基于价值观特征向量计算内容与核心价值观向量余弦相似度生成价值观倾向性指数；利用强化学习技术训练内容干预代理根据价值观倾向性指数生成教育干预策略；采用反事实推理方法评估不同干预策略对思政教育效果影响并优化干预方
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【技术特征摘要】
1.一种思政教育中价值观导向的内容分析与干预方法，其特征在于，包括：构建多模态价值观知识图谱并融入社会主流价值观体系作为基础语义网络；采用多模态价值观理解模型提取显性价值观特征并利用递归神经网络捕获上下文语境依赖关系；应用注意力机制分析内容中关键词语与视觉元素之间联系以识别隐性价值观表达；通过对比学习方法构建正负样本对学习价值观表达差异增强模型对修辞手法识别能力；基于价值观特征向量计算内容与核心价值观向量余弦相似度生成价值观倾向性指数；利用强化学习技术训练内容干预代理根据价值观倾向性指数生成教育干预策略；采用反事实推理方法评估不同干预策略对思政教育效果影响并优化干预方案。
2.根据权利要求1所述的思政教育中价值观导向的内容分析与干预方法，其特征在于，多模态价值观知识图谱是多种媒体形式中价值观概念、表达方式及关联关系构建成结构化知识网络，包含实体节点、属性及关系边，用于表示不同模态间价值观表达映射关系和语义联系。
3.根据权利要求2所述的思政教育中价值观导向的内容分析与干预方法，其特征在于，隐性价值观表达是通过委婉、比喻、反讽的间接修辞手法或非明确表述方式传递价值观念和立场，通常需要结合语境、文化背景和表达方式综合判断真实倾向性。
4.根据权利要求3所述的思政教育中价值观导向的内容分析与干预方法，其特征在于，价值观倾向性指数是通过计算内容特征向量与预设价值观向量之间相似度得出量化评分，用于衡量内容与价值观契合程度，取值范围为0至1，数值越高表示契合度越高。
5.根据权利要求4所述的思政教育中价值观导向的内容分析与干预方法，其特征在于，反事实推理模块是基于因果推断原理构建计算单元，通过模拟不同干预策略下可能结果，评估各种干预方案有效性和适用性，从而选择最优干预路径。
6.根据权利要求5所述的思政教育中价值观导向的内容分析与干预方法，其特征在于，多模态价值观理解模型是通过大规模语料与多模态内容训练后用于理解分析各类...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽华，徐泉，沈盼盼，夏从亚，徐彬，谈笑，刘小戈，刘馨，芙柔，李安增，张立军，
申请(专利权)人：青岛黄海学院，
类型：发明
国别省市：
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