本發明公開了一種教育記憶操作系統中個性化學習反饋生成方法及裝置，涉及輔助教育技術領域，主要包括步驟：從包含短期、中期及長期記憶的多層級記憶庫中調取目標學生的學習數據；基于這些數據及當前學習場景識別出具體的反饋需求類型；根據需求類型從多層...

本發明公開了一種基于多模態大模型的智能題目批改方法，涉及智能教育技術領域，主要包括步驟：首先通過對包含題目和手寫作答的圖像進行多模態識別與區域切分，提取出結構化的題目數據和作答數據；隨后將結構化數據輸入經教育領域知識訓練的多模態大模型，...

本發明公開了一種基于通用大模型的智能精準題目標簽標注方法，涉及數據管理技術領域，主要包括步驟：通過融合通用基礎標簽維度與學科專屬標簽維度構建結構化的標簽體系作為輸出模板；對題目進行多模態預處理，解析文字、公式及圖形信息并融合生成標準化題...

本發明提供了一種基于教育記憶操作系統的作業批改方法，包括：步驟S1，調取目標學生的多層級學習記憶數據和關聯教師的批改偏好記憶數據；步驟S2，將多層級學習記憶數據和批改偏好記憶數據中的異構特征進行對齊與融合處理得到多維特征向量并構建得到多...

本發明提供了一種基于智能批改系統的學生錯題自動采集方法，包括：步驟S1，獲取任意一位學生的作業集并輸入至智能批改系統中得到批改結果；步驟S2，判斷批改結果是否滿足觸發條件：若是則轉向步驟S3；若否則返回步驟S1；步驟S3，于作業集中提取...

本發明提供了一種面向教育批改數據的智能標注系統，包括：多模態批改數據預處理模塊，被配置為對多模態批改數據進行標準化和對齊處理輸出統一的結構化數據；智能標注引擎模塊，被配置為對結構化數據進行多維度標注得到標注結果；人機協同校準模塊，被配置...

本發明涉及一種基于情景記憶的學生學習軌跡記錄與個性化服務系統，通過設置狀態采集設備提取學習狀態數據，而學習狀態包含學習場景、學習策略、學習環境和學習內容，進而突破單一場景限制，不僅能夠實現情景關聯存儲，完整還原學生在課堂、作業、考試等場...

本發明涉及一種基于多模態大模型的作文多維度個性化批改方法，本申請將傳統的人工作文批改流程轉變為自動化批改流程，從根本上解決了人工批改效率低下的問題；其中，將包含作文內容和可選關聯模態信息進行多模態解析和特征提取，結合多模態評價模型，實現...

本發明公開了一種基于知識圖譜的智能個性化題目推薦方法，涉及信息檢索技術領域，包括步驟：構建多維度學科知識圖譜，所述知識圖譜通過定義知識點實體與題目實體，并建立實體間的結構關系與能力維度屬性，形成用于推薦的結構化知識基礎；采集用戶的學習行...

本發明涉及一種基于智能批改數據驅動的學生個性化學情分析系統，在現有學習機和智能批改裝置的基礎上，通過設置多源數據融合裝置以對學習數據和智能批改數據進行整合和預處理，這兩種數據的同時采集和預處理，能夠全面反映學生的學習特征，克服了現有技術...

本發明公開了一種基于多模態大模型的智能題目解析與定標方法，涉及圖像處理技術領域，主要包括步驟：首先對輸入的多模態題目圖片進行OCR處理，利用通用OCR引擎結合學科專屬識別插件生成包含坐標、類型和學科屬性的結構化OCR數據；繼而以此數據為...

本發明公開了一種基于多模態大模型的題目智能生成方法，涉及教學輔助技術領域，主要包括步驟：首先解析用戶需求以獲取目標知識點、模態類型及教學規范等多維度參數；隨后協同調用多個領域專用大模型生成對應的文字、公式及圖形要素；接著將這些要素按學科...

本發明提供了一種多時期記憶協同方法及系統，包括：步驟S1，采集教育場景下用戶的行為數據和學習數據；步驟S2，基于時間特性和重要程度進行篩選并分別存儲至短期記憶數據庫、中期記憶數據庫、長期記憶數據庫中；步驟S3，根據當前教育服務請求的服務...