【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能教育，具体为一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统。
技术介绍
1、随着教育信息化的深化，混合式教学（线上资源学习与线下互动结合）已成为主流模式，但其教学效果评估面临显著挑战，传统评估方法多依赖人工观察、阶段性测试或单一维度数据（如学生成绩、课堂出勤率），难以全面反映教师教学行为、学生学习状态、资源适配性及环境支撑等多要素的动态关联，例如，教师无法实时掌握学生线上预习的专注度波动，也难以精准识别线下讨论中因基础差异导致的参与度失衡，导致教学调整滞后于实际需求；
2、现有技术的局限性主要体现在三方面：其一，数据采集碎片化，跨终端（如线上平台、线下设备）的行为数据、生理数据等缺乏隐私保护下的整合机制，其二，评估模型静态化，仅能反映某一时间点的教学状态，无法预测学生学习力或环境支撑度的演变趋势，其三，决策调整经验化，教学优化策略多依赖教师主观判断，缺乏基于多维度数据的智能推演，这些问题导致混合式教学的优势未能充分释放，亟需一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统。
技<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，包括评估系统，其特征在于：所述评估系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，其特征在于：所述数据采集层具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，其特征在于：所述四维融合分析层具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，其特征在于：所述动态决策层的MARL模型具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，包括评估系统，其特征在于：所述评估系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，其特征在于：所述数据采集层具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，其特征在于：所述四维融合分析层具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，其特征在于：所述动态决策层的marl模型具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种人工智能驱动混合式教学四维动态循环评估系统，其特征在于：所述执行反馈层具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种人工智能驱动混合式教学...
【专利技术属性】
技术研发人员：王慧博，董新万，张嘉璇，李欣雨，
申请(专利权)人：上海政法学院，
类型：发明
国别省市：
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