一种基于超自动化与联邦认知计算的多模态教育评估系统及方法

本发明提供一种基于超自动化与联邦认知计算的多模态教育评估系统及方法，该系统集成了多源异构数据采集、联邦认知计算引擎、自动化评估工作流引擎和隐私增强型数据处理架构，实现了教育数据的全面采集、高效处理、精准评估和安全保护。通过动态参数调节的LSTM‑Bayesian混合模型、智能特征工程、可解释性分析、强化学习策略优化等技术，系统能够生成个性化学习路径规划和自适应教学干预方案，提升教学效果和学习效率。同时，采用差分隐私、同态加密等隐私保护技术，确保教育数据的安全性和隐私性。