一种基于深度学习的在线教育智能交互系统技术方案

本发明专利技术涉及在线教育技术领域，特别是一种基于深度学习的在线教育智能交互系统，用于解决传统系统无法实时捕捉学生认知状态变化、跨平台资源适配性差导致教育不公平及交互延迟破坏教学连贯性三大技术问题。本发明专利技术的优点在于：通过多模态输入处理模块实时采集学习行为数据；利用动态知识图谱以三元组结构动态更新知识点掌握度权重；基于认知状态向量与教学资源的相似度匹配实现个性化资源调度，结合终端算力与网络带宽触发交互降级策略；通过标准化JSON‑LD指令集实现移动端、VR等多平台操作指令归一化。主要用途为显著提升个性化教学精准度、增强低配置终端资源适配性及优化实时交互体验，适用于K12课堂、职业培训等场景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及在线教育，特别是一种基于深度学习的在线教育智能交互系统。

技术介绍

1、近年来，在线教育领域先后涌现多种智能化技术解决方案。现有技术主要包括以下三大类：

2、基于规则引擎的自适应学习系统，通过预设知识图谱和答题路径算法，根据学生答题正确率动态调整题目难度；

3、直播互动教学平台，集成双向音视频通信与基础互动工具，支持教师主导的实时授课；

4、教育机器人辅助系统，利用自然语言处理技术解析学生文字提问并匹配预设答案库。

5、然而上述现有技术在实际使用中还存在以下问题：

6、(1)个性化维度单一，动态决策能力薄弱

7、自适应系统仅依赖答题结果静态调整路径，无法捕捉认知过程及情感状态，导致推荐偏离真实学习需求，尤其对开放型任务的指导效果显著弱于人工教学。

8、(2)资源适配僵化，普适性严重受限

9、规则引擎与内容库强绑定，跨学科、跨学段迁移需人工重构知识体系。硬件依赖度高，在低带宽或移动端场景下功能大幅缩减，加剧数字鸿沟。

10、(3)交互实时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的在线教育智能交互系统，其特征在于：包括用户接口模块、多模态输入处理模块、认知状态分析模块、个性化内容生成模块、交互优化模块、实时反馈模块、分布式资源调度模块以及跨平台适配模块；

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的在线教育智能交互系统，其特征在于：所述多模态输入处理模块对原始语音信号进行梅尔频率倒谱系数特征提取，所述多模态输入处理模块通过双向LSTM模型输出音素序列。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的在线教育智能交互系统，其特征在于：所述双向LSTM模型采用上下文注意力机制校正方言或语法错误。

4.根据权利要求1所述的基于...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的在线教育智能交互系统，其特征在于：包括用户接口模块、多模态输入处理模块、认知状态分析模块、个性化内容生成模块、交互优化模块、实时反馈模块、分布式资源调度模块以及跨平台适配模块；

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的在线教育智能交互系统，其特征在于：所述多模态输入处理模块对原始语音信号进行梅尔频率倒谱系数特征提取，所述多模态输入处理模块通过双向lstm模型输出音素序列。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的在线教育智能交互系统，其特征在于：所述双向lstm模型采用上下文注意力机制校正方言或语法错误。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的在线教育智能交互系统，其特征在于：所述多模态输入处理模块的图像行为特征解析采用轻量化cnn模型mobilenetv3，所述多模态输入处理模块实时检测书写姿势角度、面部朝向偏移量以及眼部闭合频率行为标签。

5.根据权利要求1所述的基于深度学习的在线教育智能交互系统，其特征在于：所述认知...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵贝塔，王诗洁，
申请(专利权)人：珠海横琴硕博桥国际教育咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：