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摘要：本发明提供一种基于多元行为数据的云端教学质量评价方法及系统，涉及教学管理技术领域，包括收集学习者的学习风格数据，针对不同学习风格的学习者，构建个性化教学质量评价指标体系；基于所述个性化教学质量评价指标体系，构建多任务学习评价模型，将不同学习风格的评价任务视为子任务模型，根据学习者的学习风格特征动态调用相应子任务模型，生成个性化教学质量评价结果；基于个性化教学质量评价结果，分析学习者在不同学习风格维度的表现差异，识别学习优势和障碍，给出针对性的学习资源推荐、学习活动安排和学习策略指导，将个性化教学质量评估结果与教学方案设计进行关联分析，为教师提供个性化教学方案设计优化建议。
主权项：1.一种基于多元行为数据的云端教学质量评价方法，其特征在于，包括：收集学习者的学习风格数据，利用预先训练的学习风格分类模型对学习者进行学习风格分类，针对不同学习风格的学习者，综合学习行为、学习结果、学习体验，设计差异化的评价指标和权重，构建个性化教学质量评价指标体系；基于所述个性化教学质量评价指标体系，构建多任务学习评价模型，将不同学习风格的评价任务视为子任务模型，通过从云端学习平台收集学习者行为数据和结果数据并进行预处理，得到学习者的学习风格特征，根据学习者的学习风格特征动态调用相应子任务模型，生成个性化教学质量评价结果；基于个性化教学质量评价结果，采用自然语言处理和计算机视觉技术提取学习资源的多维度特征，所述多维度特征包括文本特征、图像特征和视频内容特征，采用本体建模方法对提取的学习资源的多维度特征进行语义化表示，形成由资源节点及其语义关联边构成的学习资源知识图谱；同时获取学习者的学习行为数据和个性化学习需求数据，构建学习者个性化学习特征画像，将教学方案设计优化任务建模为马尔可夫决策过程，通过求解所述马尔可夫决策过程生成最优的个性化学习资源推荐序列、个性化学习活动生成序列和个性化学习策略优化序列，将所生成的个性化学习资源推荐序列映射到构建的学习资源知识图谱中进行语义关联，筛选出最优个性化学习路径，基于最优个性化学习路径自动匹配教学方案，并将个性化教学质量评估结果与教学方案进行关联分析，为教师提供个性化教学方案设计优化建议。
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