一种学习行为数据的智能分析与预警方法

本发明属于人工智能的技术领域，涉及了一种学习行为数据的智能分析与预警方法，包括以下步骤：生成多源异构行为数据流；将物理域与数字域的行为记录对齐至单一时间轴，生成混合现实学习日志；各时间窗口内识别由多个关键动作按时间排列组成的时序化协同动作序列；通过统计分析正样本中的动作组合与时序节律特征，从而构建个体化高效行为模式基线；通过对时序、频率和搭配关系的差异进行加权求和，计算出当前行为偏离度；通过回溯分析导致偏离度升高的反常动作组合，生成精准学习状态预警信号。本发明解决了传统方式的弊端在于传统方式数据的片面性与分析的浅层化的问题。