一种基于多模态的网络教学数据分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及多模数据分析技术领域，具体涉及一种基于多模态的网络教学数据分析方法及系统，包括：S1、通过边缘计算节点所内置的学习终端，同步采集多模态数据，并基于时间戳进行时空对齐，输出整合数据；S2、所述整合数据根据课程类型，本发明专利技术在使用时，通过100ms粒度打标与插值对齐技术，实现不同模态数据在时间轴上的精准对齐，便于精准对齐异构模态时序数据，动态整合学生在学习过程中所产生的多种数据模态，构建一套认知状态迁移图谱，用于动态刻画学生知识掌握情况的演进过程，使得认知变化可量化、可视化、可预测，有效解决传统教学多模态行为割裂，干预滞后、误判率高问题，提升教学针对性与效率，优化学生学习体验与效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及多模数据分析，具体涉及一种基于多模态的网络教学数据分析方法及系统。

技术介绍

1、多模态网络教学数据分析是指利用多种类型的数据如文本、音频、视频等，来评估和改进在线教育的质量和效果。

2、专利公开号为cn111353917a的专利，其在说明书中记载有“本专利技术提出一种基于大数据的网络教学管理方法，包括进行教学管理、教务管理和大数据分析处理；所述进行教学管理的方法是：学生通过教学单元报名通过招生复审后，利用教务系统生成的学号登录统一身份认证系统；所述进行教务管理的方法是：学生通过教管单元根据招生部门发布的招生信息，选择有意向的专业进行报名；所述进行大数据分析处理的方法是：基于hadoop集群软件构建控制处理单元，采用hdfs分布式文件系统和hbase列式数据仓库存储和管理数据；本专利技术解决了现有技术网络教学平台存在教学和管理分离，教学质量缺少评估，数据难以共享的问题”，上述技术虽然通过构建教学-教务-数据分析闭环系统，实现网络教学的智能化管理决策，达到提升教学质量和管理效率的效果，但是，传统技术在采集学习数据时，存在多模态行为割本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，在步骤S1中，通过边缘计算节点所内置的学习终端，同步采集多模态数据，并基于时间戳进行时空对齐，输出整合数据的方法为：

3.根据权利要求2所述的一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，在步骤S2中，所述整合数据根据课程类型，采用注意力机制动态分配模态权重，进行多模态特征融合，生成融合特征向量的方法为：

4.根据权利要求3所述的一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，在步骤S3中，基于所述融合特征向量构...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，在步骤s1中，通过边缘计算节点所内置的学习终端，同步采集多模态数据，并基于时间戳进行时空对齐，输出整合数据的方法为：

3.根据权利要求2所述的一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，在步骤s2中，所述整合数据根据课程类型，采用注意力机制动态分配模态权重，进行多模态特征融合，生成融合特征向量的方法为：

4.根据权利要求3所述的一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，在步骤s3中，基于所述融合特征向量构建认知状态迁移图谱，通过实时监测节点状态值，动态更新知识节点掌握度的方法为：

5.根据权利要求4所述的一种基于多模态的网络教学数据分析方法，其特征在于，在步骤s3中，基于所述融合特征向量构建认知状态迁移图谱，通过实时监测节点状...

【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，吕书林，门威，汪伟，牛爽，胡志勇，王征，郭世豪，王大鹏，郭磊，
申请(专利权)人：河南省风速科技有限公司，
类型：发明
国别省市：