一种基于多源交互数据的学习者学业情绪建模与感知方法

本发明涉及教育信息化技术领域，公开了一种基于多源交互数据的学习者学业情绪建模与感知方法，旨在解决传统学业情绪识别对生理设备依赖性强、情绪数据稀缺、无法动态建模等问题。该方法通过构建融合脑电、生理、交互行为等多模态数据的建模框架，设计基于脑电信号标注机制与行为映射网络，实现学习者短期与长期学业情绪状态的融合感知。方法进一步通过注意力机制和语义特征编码器提取高质量情绪特征向量，在没有脑电设备的实际教学场景中实现情绪状态精准预测。该发明可广泛应用于智能教育平台、学习行为分析系统和个性化推荐系统中，提升教学干预的实时性与适应性。