一种基于强化学习的个性化学习路径规划与推荐方法

本发明公开了一种基于强化学习的个性化学习路径规划与推荐方法，属于强化学习技术领域，包括构建知识点前置依赖知识图谱及知识点到认知技能的映射矩阵；实时追踪知识点掌握状态并推断认知技能熟练状态，构成认知画像向量；设计包含知识点学习任务与认知技能训练任务的混合动作空间，并通过前置依赖约束传播屏蔽不可达任务；根据整体掌握水平与技能均衡度动态调整探索与利用推荐比例；构建层次化奖励函数，融合即时反馈、短期提升、长期达成与重复惩罚；智能体以认知画像为输入输出推荐动作，经闭环迭代持续优化路径。本发明能精准区分知识点缺失与认知技能薄弱，自适应平衡巩固与拓展，实现高度个性化的全生命周期学习路径规划。