学习者多层级认知水平的动态挖掘方法及系统

本发明属于智能教育分析与优化技术领域，公开了一种学习者多层级认知水平的动态挖掘方法及系统，通过采集学习者在多样化任务场景中的行为数据并结合知识复杂度张量TKC进行多维度特征分解，生成初始的多源特征集合；采用自适应标准化技术将多源特征集合转化为统一格式，随后通过跨尺度特征融合与深度嵌入生成反映学习者能力层级的动态表示；基于多头注意力网络和动态调节机制构建智能认知挖掘引擎，实时解析学习者在不同知识域中的能力状态及其演变趋势，并预测其在未来复杂任务中的表现潜力。本发明通过深度挖掘学习者的多层级认知特征及其动态变化规律，为智能教育系统提供个性化的学习路径规划和资源优化支持，推动学习者在多样化学习环境中的能力提升，为教育平台在学习者能力分析与自适应教学设计方面提供了新方向。