一种基于深度学习的课程分析管理系统技术方案

本发明专利技术涉及课程分析管理技术领域，特别是一种基于深度学习的课程分析管理系统。本发明专利技术的优点在于：多模态数据深度解析通过集成3D‑CNN模型、Transformer架构及BERT模型，同步提取课堂视频的注意力热区、语音情感状态及文本知识点关联网络，实现非结构化数据的全维度解析；非线性行为建模采用LSTM网络与时间卷积网络融合模型，动态生成知识内化路径和遗忘曲线预测，结合增量学习优化参数，捕捉跨知识点的跃迁规律；动态决策与资源协同基于强化学习算法构建教学场景‑评价阈值映射表，结合联邦学习框架实现多校区数据隐私保护下的协同优化，并通过异构资源调度引擎动态分配GPU计算节点，提升解析效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及课程分析管理，特别是一种基于深度学习的课程分析管理系统。

技术介绍

1、所述领域为教育信息化中的课程分析管理系统，其核心目标是通过技术手段实现课程资源优化、教学过程监控及教学决策支持。当前主流技术多基于传统数据库架构与浅层数据分析模型，但随着教育场景复杂度提升如混合式教学、多模态数据融合，现有系统在以下方面存在显著缺陷：。

2、1、多模态数据解析能力薄弱

3、现有系统依赖结构化数据，如成绩及考勤分析，但对课堂视频、语音讨论、文本作业等非结构化数据缺乏有效处理手段，导致60％以上的教学行为特征如注意力波动、互动质量，未被量化利用。部分系统虽引入视频分析模块，但仅能实现基础行为统计，如出勤人数，无法通过深度学习提取高阶语义特征，如情感状态、知识点关联。

4、2、学习行为建模维度单一

5、传统算法，如决策树、线性回归仅能分析显性指标，难以捕捉知识内化路径中的非线性关联，如知识点跃迁规律、长周期遗忘曲线；因其未融合时间序列数据，如阶段性测验波动与认知特征的协同影响。

6、3、动态适应性机制缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的课程分析管理系统，其特征在于：包括多模态采集模块、语义解析引擎、行为建模模块、动态决策模块、实时反馈模块以及自适应评估模块，所述多模态采集模块配置为同步采集课堂视频流、语音讨论数据、文本作业文件及结构化考勤数据并通过边缘计算节点进行本地预处理，所述语义解析引擎与所述多模态采集模块通信连接，所述语义解析引擎包括视频分析单元、语音处理单元以及文本挖掘单元，所述视频分析单元基于3D-CNN模型提取学生肢体动作及注意力热区，所述语音处理单元采用Transformer架构识别情感状态与知识点关联，所述文本挖掘单元通过BERT模型构建知识点拓扑网络，所述行为建模模块接收语义解析...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的课程分析管理系统，其特征在于：包括多模态采集模块、语义解析引擎、行为建模模块、动态决策模块、实时反馈模块以及自适应评估模块，所述多模态采集模块配置为同步采集课堂视频流、语音讨论数据、文本作业文件及结构化考勤数据并通过边缘计算节点进行本地预处理，所述语义解析引擎与所述多模态采集模块通信连接，所述语义解析引擎包括视频分析单元、语音处理单元以及文本挖掘单元，所述视频分析单元基于3d-cnn模型提取学生肢体动作及注意力热区，所述语音处理单元采用transformer架构识别情感状态与知识点关联，所述文本挖掘单元通过bert模型构建知识点拓扑网络，所述行为建模模块接收语义解析引擎的输出数据，所述行为建模模块集成lstm网络与注意力机制，生成包含知识内化路径、遗忘曲线及跨知识点跃迁的非线性学习模型，所述动态决策模块与行为建模模块双向交互，所述动态决策模块基于强化学习算法动态调整教学评价阈值，并输出个性化教学策略，所述实时反馈模块接收动态决策模块的策略指令，所述实时反馈模块向教师端推送教学干预建议，并向学生端输出自适应学习路径，所述自适应评估模块与多模态采集模块、动态决策模块形成闭环，所述自适应评估模块配置为通过增量学习更新模型参数并评估教学策略有效性。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的课程分析管理系统，其特征在于：所述视频分析单元包括眼动追踪子单元与交互质量评估子单元，所述眼动追踪子单元基于openpose算法识别视线焦点坐标，计算注意力波动指数；所述交互质量评估子单元采用dbscan聚类分析学生群体行为，生成课堂互动热力图。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的课程分析管理系统，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：底小琳，刘柳婷，周子琪，李宽，王婷，
申请(专利权)人：珠海祺耀实业有限公司，
类型：发明
国别省市：