摘要
本发明涉及智能教学技术领域,具体涉及基于数据分析的教员控制台任务调度与监控方法,该方法通过采集学生的任务执行数据,包括参与度、任务完成进度和响应时间,结合自适应增强算法、长短期记忆网络和随机森林等机器学习模型,实现对学生的个性化任务调度,采用实时数据监控与动态调整策略,根据学生表现数据生成任务难度和时长的最优配置,并通过支持向量机模型识别任务风险,提供多级预警及干预建议,利用K‑Means聚类算法对历史数据进行长期趋势分析和分组,支持任务分配的个性化优化方案;本发明,有效解决了现有技术中任务分配与学生实际学习状态不匹配的问题,提升了任务调度的灵活性和学生的学习效果,为教员提供更精准和高效的教学管理工具。