基于数字孪生的个性化学习推荐系统

本发明涉及教育信息技术领域，具体为基于数字孪生的个性化学习推荐系统，系统包括：学习终端、教学平台服务器、课程资源库和学习记录数据库，学习终端采集学习行为数据、知识掌握度数据和认知负荷相关数据，教学平台服务器构建学习者数字孪生模型，并比较当前状态与历史状态得到知识掌握变化量、认知负荷变化量和学习路径偏离量，结合课程知识图谱的先修关系、依赖关系和课程资源关联关系约束候选知识点集合，在约束满足时生成个性化学习路径，在约束不满足时插入补救资源、替换课程资源或回退至前置知识点。本发明通过状态变化判断、知识结构约束和终端反馈修正，解决推荐依据不连续、推荐列表与知识结构联动不足以及补救和回退滞后的问题。