本發(fā)明屬于管理教學信息領域，具體地說，涉及一種基于數(shù)字孿生的管理教學信息處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，教育領域正在逐步向數(shù)字化和智能化方向轉(zhuǎn)型，催生了更多基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學創(chuàng)新。然而，傳統(tǒng)的教學模式往往面臨著個性化不足、難以實時反饋和缺乏精確數(shù)據(jù)支持的諸多挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)課堂中，教師主要依靠經(jīng)驗和直覺來進行教學，難以實時了解每個學生的學習狀態(tài)和需求，導致無法實施針對性教學和動態(tài)調(diào)整教學內(nèi)容，尤其是難以在教學過程中快速響應學生的即時問題和學習瓶頸。此外，雖然在線教育平臺的普及為學生提供了豐富的學習資源和靈活的學習方式，但由于缺乏對學習過程的精細化管理和個性化支持，無法根據(jù)學生的學習進度和理解情況進行動態(tài)調(diào)整，學生的學習效果仍然參差不齊。這種一刀切的教學方式往往忽視了學生的個體差異，無法有效滿足不同學習者的需求，因而難以充分發(fā)揮教育的潛力和效能。

2、有鑒于此特提出本發(fā)明。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于數(shù)字孿生的管理教學信息處理方法及系統(tǒng)，解決了上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用技術(shù)方案的基本構(gòu)思是：

3、一種基于數(shù)字孿生的管理教學信息處理方法，包括以下步驟：

4、通過互動教學平臺獲取學生的多模態(tài)數(shù)據(jù)并對獲取的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)字化處理，構(gòu)建初始的數(shù)字孿生學習模型；

5、使用數(shù)字孿生學習模型分析學生的學習特征和當前狀態(tài)并根據(jù)分析結(jié)果生成多個個性化學習內(nèi)容，針對不同學生的需求調(diào)整教學資源和內(nèi)容；

6、在教學過程中實時監(jiān)測學生的學習狀態(tài)數(shù)據(jù)并基于實時數(shù)據(jù)對數(shù)字孿生學習模型進行更新；

7、根據(jù)更新后的數(shù)字孿生學習模型，構(gòu)建學生的個性化知識圖譜并利用知識圖譜優(yōu)化學習內(nèi)容和路徑；

8、對每個個性化學習內(nèi)容進行學習影響權(quán)重分析，計算其對學生學習效果的影響權(quán)重并根據(jù)權(quán)重分析結(jié)果，優(yōu)化學生的學習路徑和教學內(nèi)容的順序；

9、基于前序和當前課程的學習數(shù)據(jù)，進行智能教學分析，識別出學習中的難點和高錯誤率部分，然后將分析結(jié)果反饋給教師，幫助教師調(diào)整后續(xù)教學內(nèi)容和策略。

10、可選的，構(gòu)建初始的數(shù)字孿生學習模型時，首先，對獲取得到的數(shù)據(jù)進行整合并對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，并將預處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為能夠反映學生學習行為的關(guān)鍵指標，然后，對關(guān)鍵指標進行篩選和評估，接著，將經(jīng)過篩選和評估的數(shù)據(jù)整合為數(shù)據(jù)集并將數(shù)據(jù)集分為訓練集、測試集，然后選擇決策樹建立數(shù)字孿生學習模型，在數(shù)字孿生模型建立完成后通過訓練集對模型進行訓練并調(diào)整數(shù)字孿生學習模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，在模型訓練完成后，使用測試集對數(shù)字孿生學習模型進行驗證，最后，將經(jīng)過驗證和優(yōu)化的模型部署到互動教學平臺中。

11、可選的，基于數(shù)字孿生學習模型分析學生的學習特征和當前狀態(tài)并根據(jù)分析結(jié)果生成多個個性化學習內(nèi)容，針對不同學生的需求調(diào)整教學資源和內(nèi)容的步驟為：

12、使用數(shù)字孿生學習模型對學生的學習數(shù)據(jù)進行分析識別出學生的學習特征和當前學習狀態(tài)，判斷其對當前教學內(nèi)容的理解程度，然后基于獲取的學生學習特征和當前狀態(tài)的分析結(jié)果確定每個學生的個性化學習需求；

13、根據(jù)確定的個性化學習需求，生成多個個性化學習內(nèi)容，而在生成個性化學習內(nèi)容后調(diào)整相對應的教學資源和內(nèi)容，最后將個性化學習內(nèi)容和調(diào)整后的教學資源推送給學生進行學習并在學生學習過程中持續(xù)監(jiān)測學生的進度和表現(xiàn)，根據(jù)實時反饋對個性化內(nèi)容進行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。

14、可選的，在教學過程中實時監(jiān)測學生的學習狀態(tài)數(shù)據(jù)并基于實時數(shù)據(jù)對數(shù)字孿生學習模型進行更新的步驟為：

15、在教學過程中通過互動教學平臺實時收集學生的學習狀態(tài)數(shù)據(jù)并根據(jù)新的數(shù)據(jù)對原有的特征進行更新，然后使用更新后的特征數(shù)據(jù)來調(diào)整數(shù)字孿生學習模型的參數(shù)，最后，經(jīng)過動態(tài)更新后的數(shù)字孿生學習模型會根據(jù)學生的最新學習狀態(tài)生成新的個性化學習建議和反饋并監(jiān)測學生對這些調(diào)整的反應。

16、可選的，根據(jù)更新后的數(shù)字孿生學習模型，構(gòu)建學生的個性化知識圖譜并利用知識圖譜優(yōu)化學習內(nèi)容和路徑的步驟為：

17、從更新后的數(shù)字孿生學習模型中提取出與學生學習過程相關(guān)的關(guān)鍵知識點和學習關(guān)系，并計算每個知識點的初始重要性得分ki，然后根據(jù)提取的知識點和學習關(guān)系，構(gòu)建學生的初步知識圖譜，在構(gòu)建了初步知識圖譜之后，根據(jù)更新后的數(shù)字孿生學習模型，利用公式對知識圖譜進行個性化調(diào)整并利用個性化調(diào)整后的知識圖譜優(yōu)化學生的學習內(nèi)容和路徑，在學生進行學習的過程中，持續(xù)監(jiān)測學生的進度和表現(xiàn)并根據(jù)實時反饋進一步動態(tài)調(diào)整知識圖譜和學習路徑，其中，ki′為知識點i在個性化調(diào)整后的重要性得分。ki為更新后的數(shù)字孿生學習模型中知識點i的初始重要性得分。λ1為基礎權(quán)重，控制初始重要性得分在調(diào)整過程中的影響程度。ri為與知識點i有直接學習關(guān)系的知識點集合。wij為知識點j對知識點i的學習關(guān)系權(quán)重，反映了j對i的影響程度。kj為知識點j的重要性得分。μ為學習進度反饋系數(shù)，控制學習進度反饋對知識點重要性調(diào)整的影響。fi為學生在學習過程中針對知識點i的學習進度反饋，η為錯誤率調(diào)整系數(shù)，反映學生錯誤反饋對知識點重要性調(diào)整的影響。qi為學生在學習過程中針對知識點i的錯誤率。

18、可選的，對知識圖譜個性化調(diào)整時，首先，根據(jù)數(shù)字孿生學習模型分析的學生特征突出顯示學生掌握較好的知識點，標記出學生需要加強的薄弱環(huán)節(jié)，根據(jù)知識圖譜中知識點的先后關(guān)系和學生的掌握程度重新排列學習內(nèi)容的順序。

19、收集與學生學習過程相關(guān)的數(shù)據(jù)，然后從數(shù)據(jù)中提取出能夠反映學生學習效果的特征，根據(jù)提取的特征，利用公式計算每個個性化學習內(nèi)容對學生學習效果的影響權(quán)重，最后，在計算出每個學習內(nèi)容的影響權(quán)重wi后對所有學習內(nèi)容進行排序，優(yōu)先級高的內(nèi)容排在前面，其中，wi為學習內(nèi)容i的影響權(quán)重，ti為學生在學習內(nèi)容i上的學習時間，tavg為學生在所有學習內(nèi)容上的平均學習時間，ci為學生在學習內(nèi)容i上的點擊次數(shù)ctotal為學生在所有學習內(nèi)容上的總點擊次數(shù)，si為學生在學習內(nèi)容i上的答題正確率，ei為學生在學習內(nèi)容i上的錯誤題目率，smax為學生在所有學習內(nèi)容中最高的答題正確率，α，β，γ為權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整各特征對總權(quán)重的影響程度，且α+β+γ＝1。

20、可選的，收集學生在前序課程和當前課程中的學習數(shù)據(jù)，然后對獲取的學習數(shù)據(jù)進行特征提取，生成用于教學分析的關(guān)鍵指標，接著，對提取的特征數(shù)據(jù)進行智能分析，識別出學習中的難度系數(shù)di和錯誤率ei，其中，難度系數(shù)ei和錯誤率ei分別通過式(1)和式(2)計算得到，在完成分析后，將分析結(jié)果整理為詳細的教學反饋報告，最后將生成的反饋報告發(fā)送給教師，教師根據(jù)這些分析結(jié)果調(diào)整后續(xù)的教學內(nèi)容和策略；

21、

22、式中，di為知識點i的難度系數(shù)，ti為學生在知識點i上的平均學習時間，tavg為所有知識點的平均學習時間，ni為知識點i的總練習次數(shù)，ntotal為所有知識點的總練習次數(shù)，δ，∈為權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整學習時間和練習次數(shù)對難度系數(shù)的影響，且δ+∈＝1，ei為知識點i的錯誤率，wi為學生在知識點i上的練習權(quán)重，si為學生在知識點i上的答題正確率。

23、一種基于數(shù)字孿生的管理教學信息處理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

24、數(shù)據(jù)采集模塊，數(shù)據(jù)采集模塊用于通過互動教學平臺獲取學生的多模態(tài)數(shù)據(jù)并對獲取的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)字化處理；

25、數(shù)字孿生學習模型構(gòu)建模塊，數(shù)字孿生學習模型構(gòu)建模塊用于利用數(shù)據(jù)采集模塊構(gòu)建初始的數(shù)字孿生學習模型；

26、個性化學習內(nèi)容生成模塊，個性化學習內(nèi)容生成模塊根據(jù)數(shù)字孿生學習模型分析學生的學習特征和當前狀態(tài)，為學生生成個性化學習內(nèi)容，并根據(jù)需求調(diào)整教學資源和內(nèi)容；

27、實時監(jiān)控與模型更新模塊，實時監(jiān)控與模型更新模塊負責在教學過程中實時監(jiān)測學生的學習狀態(tài)，并基于實時數(shù)據(jù)對數(shù)字孿生學習模型進行動態(tài)更新；

28、個性化知識圖譜構(gòu)建與優(yōu)化模塊，個性化知識圖譜構(gòu)建與優(yōu)化模塊根據(jù)更新后的數(shù)字孿生學習模型，構(gòu)建學生的個性化知識圖譜，并利用知識圖譜優(yōu)化學習內(nèi)容和路徑；

29、學習影響權(quán)重分析與路徑優(yōu)化模塊，學習影響權(quán)重分析與路徑優(yōu)化模塊用于對每個個性化學習內(nèi)容進行學習影響權(quán)重分析，計算其對學生學習效果的影響權(quán)重，并優(yōu)化學習路徑和教學內(nèi)容順序；

30、智能教學分析與反饋模塊，智能教學分析與反饋模塊用于根據(jù)前序和當前課程的學習數(shù)據(jù)，進行智能教學分析，識別出學習中的難點和高錯誤率部分，并將分析結(jié)果反饋給教師。

31、采用上述技術(shù)方案后，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下有益效果，當然，實施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時達到以下所述的所有優(yōu)點：

32、本發(fā)明能夠根據(jù)數(shù)字孿生學習模型構(gòu)建個性化知識圖譜，通過分析知識點之間的先后關(guān)系和學習依賴，精準識別出學生在學習過程中存在的知識盲點和薄弱環(huán)節(jié)。利用這些信息，可以進一步優(yōu)化學習路徑和內(nèi)容的呈現(xiàn)順序，以確保學生能夠按照最適合的學習順序掌握各個知識點。同時，對每個個性化學習內(nèi)容進行學習影響權(quán)重分析，計算其對學生學習效果的實際影響，并根據(jù)這些分析結(jié)果，優(yōu)先安排那些對提升學生學習效果最為關(guān)鍵的內(nèi)容進行學習。通過這樣的優(yōu)化和調(diào)整，不僅能夠提高學生的學習效率，還能有效地提升整體的學習效果，幫助學生更有針對性地解決學習難點。

33、下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式做進一步詳細的描述。