基于自然语言处理的儿童学前教育辅助学习系统

本申请涉及自然语言处理与教育技术领域，公开了基于自然语言处理的儿童学前教育辅助学习系统，包括：多模态感知模块接收儿童语音信号，解析后生成文本序列、情感状态和认知负荷的结构化数据；综合状态表征模块基于该数据和对话历史生成综合状态向量；自适应交互决策模块根据综合状态向量选择抽象引导动作；多模态引导生成模块据此生成与儿童互动的多模态内容；个性化世界模型引擎则提供个性化模型，并在每次交互后根据反馈更新模型。本发明将强化学习框架与基于发展心理学指标的复合奖励函数深度耦合，能够通过与儿童的实际互动，自主学习并优化其交互策略，从而最大化儿童的好奇心与创造力等内在指标。