【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种智能导学系统，特别是涉及基于多维学习数据精准分析的智能导学系统，属于智能导学系统。
技术介绍
1、传统导学系统主要依赖显性行为数据推测学习状态，但无法捕捉隐性认知与情绪状态。生理信号缺失：未集成脑电(eeg)、眼动追踪等设备，无法通过α波功率骤降反映放松状态异常或瞳孔扩张率反映认知负荷判断学习者困惑度；
2、缺乏对光照强度、噪声分贝等环境数据的实时监测，难以区分因界面设计复杂导致的注意力分散与真实知识漏洞。
3、上述缺陷导致系统仅能进行表面行为分析，无法深入解析学习障碍的本质原因；
4、另外现有方案对多源数据的时间对齐精度不足，无法建立时序一致的因果关联，操作失误与情绪波动的因果混淆：学员手部震颤可能由焦虑或设备振动引发，但传统系统无法通过纳秒级同步数据解耦二者；
5、依赖统计相关而非因果推理：仅通过答题错误率与操作耗时正相关判定学习瓶颈，未通过结构因果模型排除环境干扰或情绪因素的混杂效应，导致干预策略缺乏针对性，为此设计一种基于多维学习数据精准分析的智能导学系统来解决上
【技术保护点】
1.基于多维学习数据精准分析的智能导学系统，其特征在于：包括多维数据采集模块，用于采集生理信号、环境数据及操作行为数据；
2.根据权利要求1所述的基于多维学习数据精准分析的智能导学系统，其特征在于：所述采集生理信号、环境数据及操作行为数据具体包括通过干电极EEG头环采集的脑电信号、通过单目眼动追踪模组采集的眼动数据、通过腕部多轴加速度计和心率传感器采集的手部运动与心率数据；
3.根据权利要求1所述的基于多维学习数据精准分析的智能导学系统，其特征在于：时空同步模块基于IEEE1588精密时钟协议实现对所述多维数据进行纳秒级时间戳对齐；
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。