CN117973643A - 一种智慧教学黑板的管控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及教育技术领域，具体为一种智慧教学黑板的管控方法及系统，包括以下步骤：基于学生的互动数据和历史成绩，采用贝叶斯网络模型，通过结合参数学习和结构学习，对模型参数进行估计和优化，通过贝叶斯信息准则选择最优模型结构，反映学生学习行为与成绩间的概率关系，生成学习成果预测模型。本发明中，通过结合贝叶斯网络模型、同态加密技术、图嵌入技术、时间序列分析以及图网络算法，提升学习成果预测的准确性，强化数据的安全性与隐私保护，深化对知识点关联性的理解，优化学习进度预测的动态适应性，实现教学资源分配的最优化，精确模型化学生学习行为与成绩的关系，保障数据处理安全，为学生定制个性化学习路径。

Description

一种智慧教学黑板的管控方法及系统

技术领域

本发明涉及教育技术领域，尤其涉及一种智慧教学黑板的管控方法及系统。

背景技术

教育技术领域专注于利用信息技术和智能化手段，如计算机软硬件、网络通信及人工智能等，来增强教育过程的效率和效果。教育技术的核心目标在于提升教学与学习的互动性、个性化和适应性，同时优化教育资源的配置和利用，确保教育内容的丰富性和多样性。通过引入智能化工具和平台，教育技术旨在为学生和教师创造更加灵活、高效和互动的学习环境。

其中，智慧教学黑板的管控方法是指采用先进的信息技术和智能化手段，对教学黑板进行有效管理和控制的方法。这种方法的目的是为了提高教学活动的互动性和教学资源的利用率，使教学过程更加灵活、高效，同时也能更好地满足个别学生的学习需求。通过智慧教学黑板，教师可以更加便捷地管理教学内容，实现实时互动和反馈，而学生则能够通过智能化功能获得更加个性化和富有参与感的学习体验。

传统智慧教学黑板的管控方法依赖于简单的统计分析和线性模型，缺乏对学习行为复杂性的深入理解，不能有效捕获学生学习过程中的动态变化，导致预测结果的准确性有限，传统方法在处理敏感学习数据时，未采取足够的安全措施，使得数据在分析过程中面临被泄露或滥用的风险，缺乏对知识点关联性和学习进度动态变化的有效捕获，导致教学资源分配和优化策略难以实现真正的个性化和动态适应，进而影响了教学效果的最大化和资源的合理利用。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智慧教学黑板的管控方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智慧教学黑板的管控方法，包括以下步骤：

S1：基于学生的互动数据和历史成绩，采用贝叶斯网络模型，通过结合参数学习和结构学习，对模型参数进行估计和优化，通过贝叶斯信息准则选择最优模型结构，反映学生学习行为与成绩间的概率关系，生成学习成果预测模型；

S2：基于所述学习成果预测模型，对学生学习数据采用同态加密，通过对数据集进行加密处理，使用全同态加密算法在加密数据上执行算术和逻辑操作，无需解密，优化数据分析过程的安全性和隐私保护，生成加密学习数据集；

S3：基于所述加密学习数据集，采用图嵌入技术，通过Node2Vec算法分析知识点间的多种路径，学习知识点的向量表示，通过采样和聚合邻近节点的特征更新目标节点的向量表示，捕获知识点间的关系和结构特性，生成知识点关联向量；

S4：基于所述知识点关联向量，采用时间序列分析模型，通过学生学习活动数据的时间序列特性，捕获学习进度的动态变化趋势，并预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果；

S5：基于所述学习进度预测结果，采用图卷积网络和图注意力网络算法，通过学习知识点的特征和知识点间的相互作用，动态更新知识结构图，反映教学内容和学生互动反馈状态，生成动态知识结构图；

S6：基于所述动态知识结构图，通过多标准决策分析方法，包括层次分析法和技术评估体系，综合参照多种教学资源和策略的效益和适用性，优化教学计划和资源分配，生成教学资源分配方案。

作为本发明的进一步方案，所述学习成果预测模型包括学生的参与度、作业提交频率、测验成绩和在线互动次数的指标，所述加密学习数据集包括加密后的学生个人信息、学习行为记录和成绩数据，所述知识点关联向量包括知识点间的依赖关系、相互影响程度和路径长度特征的数学表示，所述学习进度预测结果具体指对学生未来时间段内的学习进度的预测值，所述动态知识结构图包括知识点更新频率、学生互动热点和教学活动影响力的动态变化信息，所述教学资源分配方案包括根据教学目标和学生学习需要调整的教材选择、课程安排和教学方法、根据学习进度预测结果和动态知识结构图优化的资源分配方案。

作为本发明的进一步方案，基于学生的互动数据和历史成绩，采用贝叶斯网络模型，通过结合参数学习和结构学习，对模型参数进行估计和优化，通过贝叶斯信息准则选择最优模型结构，反映学生学习行为与成绩间的概率关系，生成学习成果预测模型的步骤具体为；

S101：基于学生互动数据和历史成绩，采用梯度下降法对神经网络的参数进行优化，通过构建损失函数并迭代求解调整网络参数，提升模型预测的准确度，生成参数估计值集；

S102：基于所述参数估计值集，采用贝叶斯网络的结构学习方法，通过评估差异化网络结构对数据的拟合度优化网络结构，并利用贝叶斯信息准则筛选最优模型结构，生成优化模型结构；

S103：基于所述优化模型结构，采用贝叶斯网络的参数进行估计和优化，通过在期望步骤计算隐藏变量的期望，并通过步骤更新参数估计进行模型调整，生成学习成果预测模型。

作为本发明的进一步方案，基于所述学习成果预测模型，对学生学习数据采用同态加密，通过对数据集进行加密处理，使用全同态加密算法在加密数据上执行算术和逻辑操作，无需解密，优化数据分析过程的安全性和隐私保护，生成加密学习数据集的步骤具体为；

S201：基于所述学习成果预测模型，采用全同态加密算法对学生学习数据进行加密，通过对数据执行支持加、乘算术操作的加密算法保护数据，生成初步加密数据集；

S202：基于所述初步加密数据集，进行算术和逻辑操作的优化处理，通过在加密状态下执行数据加法和乘法运算保持数据处理的完整性，生成处理优化数据集；

S203：基于所述处理优化数据集，进行数据分析算法的应用，通过对加密数据进行线性回归、决策树分析操作，优化预测模型的性能，生成加密学习数据集。

作为本发明的进一步方案，基于所述加密学习数据集，采用图嵌入技术，通过Node2Vec算法分析知识点间的多种路径，学习知识点的向量表示，通过采样和聚合邻近节点的特征更新目标节点的向量表示，捕获知识点间的关系和结构特性，生成知识点关联向量的步骤具体为；

S301：基于所述加密学习数据集，运用图神经网络算法对知识点构成的图结构进行分析，通过聚合邻居节点的信息优化知识点的特征表示，应用深度学习技术提炼和强化知识点间的关系，生成知识点向量表示集；

S302：基于所述知识点向量表示集，使用邻域聚合策略更新目标节点的向量表示，通过聚合和学习目标节点邻近的节点特征捕获知识点间的结构特性，生成更新后知识点向量；

S303：基于所述更新后知识点向量，应用向量空间模型进行知识点间相似度的分析，通过计算知识点向量间的余弦相似度和欧氏距离，映射知识点间的关系，生成知识点关联向量。

作为本发明的进一步方案，基于所述知识点关联向量，采用时间序列分析模型，通过学生学习活动数据的时间序列特性，捕获学习进度的动态变化趋势，并预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果的步骤具体为；

S401：基于所述知识点关联向量，采用自回归移动平均模型，利用模型分析时间序列数据的关联性和滑动平均性，通过计算观测值和误差项进行未来值预测，捕获学习进度的动态变化趋势，生成学习进度趋势分析结果；

S402：基于所述学习进度趋势分析结果，采用季节性差分方法，通过减去时间序列中同期间隔的观测值，消除季节性波动，捕获和反映学习进度的长期趋势，生成季节性调整学习进度结果；

S403：基于所述季节性调整学习进度结果，采用指数平滑法，预测短期内的趋势，通过对历史数据加权求平均，预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果。

作为本发明的进一步方案，基于所述学习进度预测结果，采用图卷积网络和图注意力网络算法，通过学习知识点的特征和知识点间的相互作用，动态更新知识结构图，反映教学内容和学生互动反馈状态，生成动态知识结构图的步骤具体为；

S501：基于所述学习进度预测结果，采用图卷积网络算法，通过在图结构上应用卷积操作捕获节点间的局部模式，学习知识点的特征表示，参照知识点的拓扑结构，生成特征增强知识点向量；

S502：基于所述特征增强知识点向量，采用图注意力网络算法，通过对节点引入注意力机制权衡其邻居节点的关键性，优化知识点间的相互作用和关联度，生成认知增强知识体系图；

S503：基于所述认知增强知识体系图，应用动态图更新机制，根据教学内容的更新和学生互动反馈的实时数据，调整图中的节点和边，动态反映知识结构的最新状态，生成动态知识结构图。

作为本发明的进一步方案，基于所述动态知识结构图，通过多标准决策分析方法，包括层次分析法和技术评估体系，综合参照多种教学资源和策略的效益和适用性，优化教学计划和资源分配，生成教学资源分配方案的步骤具体为；

S601：基于所述动态知识结构图，采用层次分析法，通过构建多层次结构模型，分析教学资源和策略间的关键性和优先级，为教学黑板的管控制定科学决策标准，生成教学资源效益评估结果；

S602：基于所述教学资源效益评估结果，应用技术评估体系，综合运用定量与定性分析方法，评价教学资源和策略的适用性和效益，选择最优教学方案，生成综合教学资源评价结果；

S603：基于所述综合教学资源评价结果，运用多标准决策分析方法，参照多个评价指标，制定最优教学效果和资源利用效率的教学计划和分配方案，连接智慧教学黑板的管控需求，生成教学资源分配方案。

一种智慧教学黑板的管控系统，所述智慧教学黑板的管控系统用于执行上述智慧教学黑板的管控方法，所述系统包括互动数据分析模块、数据加密与安全模块、知识图谱构建模块、进度预测与分析模块、知识点互动分析模块、资源评估与决策模块、教学策略优化模块。

作为本发明的进一步方案，所述互动数据分析模块基于学生的互动数据与历史成绩，采用条件概率分析，通过计算变量间的条件概率，识别影响学生学习成果的关键因素，运用互信息评估，通过量化变量间的相互信息量揭示其依赖性，生成学习成果预测模型；

所述数据加密与安全模块基于学习成果预测模型，应用分层加密策略，通过为差异化类型的数据设计差异化级别的加密方案，采用密钥管理机制，通过动态分配和管理密钥，匹配全同态加密算法的需求，生成加密学习数据集；

所述知识图谱构建模块基于加密学习数据集，利用实体识别技术，通过自然语言处理技术从文本中识别关键的知识实体，采用关系抽取技术，通过解析实体间的语义关系构建知识点间的连接，生成知识点关联向量；

所述进度预测与分析模块基于知识点关联向量，采用动态时间规整，通过比较差异化时间序列间的相似度，识别学生学习活动的模式，运用长短期记忆网络，通过学习长期依赖信息的特性预测学生的学习进度和潜在学习障碍，生成学习进度预测结果；

所述知识点互动分析模块基于学习进度预测结果，通过图神经网络，利用图结构中节点的邻接信息，学习知识点的特征表示，引入注意力机制，通过赋予差异化知识点捕捉其相互作用和关键性，生成动态知识结构图；

所述资源评估与决策模块基于动态知识结构图，结合效用理论，通过评估差异化教学资源和策略的效用和成本，进行最优的资源分配，采用决策树分析，通过构建决策树模拟差异化教学策略的结果，生成教学资源评估结果；

所述教学策略优化模块基于教学资源评估结果，采用模拟退火算法，通过模拟退火过程中的随机搜索捕捉全局最优解，运用遗传算法，通过模拟自然进化的选择、交叉和变异过程，迭代优化教学计划，动态调整教学资源，生成教学资源分配方案。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过贝叶斯网络模型结合参数学习和结构学习，同态加密技术，图嵌入技术，时间序列分析模型，以及图卷积网络和图注意力网络算法，显著增强了学习成果预测的准确性，加强了数据分析过程的安全性和隐私保护，提高了知识点关联性的理解深度，优化了学习进度预测的动态适应性，通过动态知识结构图和多标准决策分析方法，实现了教学资源分配的最优化。通过精确建模学生学习行为与成绩间的概率关系，确保了教学内容和策略的个性化适配，通过在加密数据上直接执行计算，保障了处理过程的数据安全和隐私，避免了数据泄露风险，利用图嵌入和图网络技术深入挖掘知识结构之间的复杂联系，为学生提供了更为精确和个性化的学习路径。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明的S1细化流程图；

图3为本发明的S2细化流程图；

图4为本发明的S3细化流程图；

图5为本发明的S4细化流程图；

图6为本发明的S5细化流程图；

图7为本发明的S6细化流程图；

图8为本发明的系统流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种智慧教学黑板的管控方法，包括以下步骤：

S1：基于学生的互动数据和历史成绩，采用贝叶斯网络模型，通过结合参数学习和结构学习，对模型参数进行估计和优化，通过贝叶斯信息准则选择最优模型结构，反映学生学习行为与成绩间的概率关系，生成学习成果预测模型；

S2：基于学习成果预测模型，对学生学习数据采用同态加密，通过对数据集进行加密处理，使用全同态加密算法在加密数据上执行算术和逻辑操作，无需解密，优化数据分析过程的安全性和隐私保护，生成加密学习数据集；

S3：基于加密学习数据集，采用图嵌入技术，通过Node2Vec算法分析知识点间的多种路径，学习知识点的向量表示，通过采样和聚合邻近节点的特征更新目标节点的向量表示，捕获知识点间的关系和结构特性，生成知识点关联向量；

S4：基于知识点关联向量，采用时间序列分析模型，通过学生学习活动数据的时间序列特性，捕获学习进度的动态变化趋势，并预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果；

S5：基于学习进度预测结果，采用图卷积网络和图注意力网络算法，通过学习知识点的特征和知识点间的相互作用，动态更新知识结构图，反映教学内容和学生互动反馈状态，生成动态知识结构图；

S6：基于动态知识结构图，通过多标准决策分析方法，包括层次分析法和技术评估体系，综合参照多种教学资源和策略的效益和适用性，优化教学计划和资源分配，生成教学资源分配方案。

学习成果预测模型包括学生的参与度、作业提交频率、测验成绩和在线互动次数的指标，加密学习数据集包括加密后的学生个人信息、学习行为记录和成绩数据，知识点关联向量包括知识点间的依赖关系、相互影响程度和路径长度特征的数学表示，学习进度预测结果具体指对学生未来时间段内的学习进度的预测值，动态知识结构图包括知识点更新频率、学生互动热点和教学活动影响力的动态变化信息，教学资源分配方案包括根据教学目标和学生学习需要调整的教材选择、课程安排和教学方法、根据学习进度预测结果和动态知识结构图优化的资源分配方案。

在S1步骤中，贝叶斯网络模型应用于学生互动数据和历史成绩，以揭示学习行为与成绩间的概率关系，并构建学习成果预测模型，涉及两个主要环节：参数学习和结构学习。参数学习依赖于最大似然估计或贝叶斯估计方法，对网络中各变量之间的条件概率分布进行量化，采用期望最大化（EM）算法迭代优化参数值，通过在缺失数据或未观测数据的情境下，交替执行期望步骤（E步骤）计算隐藏变量的期望值，和最大化步骤（M步骤）更新参数以最大化似然函数。结构学习环节，通过评分函数，如贝叶斯信息准则（BIC），评估不同网络结构的拟合度，自动选择反映数据生成过程的最优模型结构。结构学习过程中，采用启发式搜索，如贪婪算法，从简单模型开始，逐步添加或删除边，直至找到评分最高的网络结构，生成的模型不仅精确描绘了学习数据的内在关系，还能预测学生的学习成果，为个性化教育提供科学依据。

在S2步骤中，采用同态加密技术处理基于贝叶斯网络模型生成的学习成果预测模型中的学生学习数据，旨在优化数据的安全性和隐私保护。使用全同态加密（FHE）算法，允许在加密数据上直接执行算术和逻辑操作而无需解密。操作流程包括将学生数据集加密转换为加密学习数据集，然后在加密数据上应用预测模型进行分析。FHE算法通过复杂的数学构造，如基于格的加密方案，保证即便数据被加密，仍可对其执行加、减、乘、除等基本算术运算以及逻辑运算，操作结果在解密后与原始数据执行相同操作的结果一致，确保了数据分析过程中个人信息的保密性，同时使得数据分析结果具有高度的可信度和安全性，为教育机构提供了一种既保护学生隐私又能有效利用数据的方法。

在S3步骤中，通过图嵌入技术和Node2Vec算法，对加密学习数据集中的知识点进行分析，以学习知识点的向量表示并捕获复杂关系，Node2Vec算法结合了深度学习和图理论的优点，通过随机游走策略在图中探索多种路径，有效捕捉节点间的局部和全局结构特性。算法首先初始化知识点的向量表示，然后通过定义的游走策略，为每个节点采样固定长度的路径，反映了节点间的潜在关系，利用路径和Skip-Gram模型，优化节点向量，使得共享相似上下文的节点在向量空间中彼此接近，通过调整嵌入维度、游走长度、窗口大小等参数，精细控制模型学习过程，确保生成的知识点关联向量既反映了知识点间直接的联系，也揭示复杂的结构关系，生成的知识点关联向量为构建智能教学系统和推荐系统提供了基础，使得教育内容的组织和推荐更加符合学生的个性化学习路径。

在S4步骤中，采用时间序列分析模型结合知识点关联向量，通过分析学生学习活动数据的时间序列特性，实现学习进度的动态预测，首先采集学生的学习活动数据，如学习时长、完成作业的时间戳和测试成绩，数据格式化为时间序列数据，利用自回归移动平均（ARMA）模型或长短期记忆网络（LSTM）算法，对时间序列数据进行分析，其中，ARMA模型参数如自回归项p和移动平均项q经过格兰杰因果测试确定，LSTM网络通过设置层数、神经元数及学习率等参数进行训练，以捕获学习进度的动态变化趋势。算法处理过程中，时间序列数据被转换成特征向量，与知识点关联向量结合，以捕捉学习进度随时间的变化规律，能够基于历史和当前的学习行为，预测未来一段时间内的学习进度，生成的学习进度预测结果为预测值，反映了学生未来到达的知识点掌握程度。此效果对于理解学生学习能力的发展趋势和预先识别学习障碍至关重要，为个性化学习路径和教学策略提供数据支持。

在S5步骤中，基于学习进度预测结果，采用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）算法，动态更新知识结构图，涉及学习知识点特征及其相互作用的深入分析，学习进度预测结果中的知识点和预测掌握程度作为节点特征输入到GCN和GAT中。GCN在处理过程中，根据节点的邻接关系和节点特征，通过层级传播和非线性激活函数更新节点的表示，而GAT则引入注意力机制，赋予不同邻接节点不同的权重，更精细地捕捉知识点间的相互作用。算法参数，如GCN的层数、GAT的注意力头数和学习率，通过交叉验证确定，能够根据学习进度预测结果和知识点间的依赖关系，生成反映教学内容和学生互动反馈状态的动态知识结构图，动态知识结构图揭示了知识点之间复杂的相互关系和学生的学习偏好，为教学内容的优化和个性化教学提供了基础。

在S6步骤中，基于动态知识结构图，通过多标准决策分析方法，如层次分析法（AHP）和技术评估体系，综合考虑多种教学资源和策略的效益与适用性，优化教学计划和资源分配，先将教学资源和策略作为决策的备选方案，然后利用AHP对各备选方案进行权重分配，通过构建判断矩阵、进行一致性检验并计算权重值来确定每种资源和策略的相对重要性。技术评估体系则从教学效果、资源可获取性、成本效益等多个维度评估每种方案，采用加权得分法综合评分，根据动态知识结构图和多维度评估结果，生成教学资源分配方案，该方案详细指明了优先采用的教学资源和策略，以及在教学计划中的分配比例。此方案能够显著提升教学资源的使用效率和教学活动的针对性，进而优化教育成果。

请参阅图2，基于学生的互动数据和历史成绩，采用贝叶斯网络模型，通过结合参数学习和结构学习，对模型参数进行估计和优化，通过贝叶斯信息准则选择最优模型结构，反映学生学习行为与成绩间的概率关系，生成学习成果预测模型的步骤具体为；

S101：基于学生互动数据和历史成绩，采用梯度下降法对神经网络的参数进行优化，通过构建损失函数并迭代求解调整网络参数，提升模型预测的准确度，生成参数估计值集；

S102：基于参数估计值集，采用贝叶斯网络的结构学习方法，通过评估差异化网络结构对数据的拟合度优化网络结构，并利用贝叶斯信息准则筛选最优模型结构，生成优化模型结构；

S103：基于优化模型结构，采用贝叶斯网络的参数进行估计和优化，通过在期望步骤计算隐藏变量的期望，并通过步骤更新参数估计进行模型调整，生成学习成果预测模型。

在S101子步骤中，通过梯度下降法对神经网络的参数进行优化，旨在提升模型预测的准确度，以学生互动数据和历史成绩作为输入，格式为结构化数据集，其中包括学生参与讨论的频率、提交作业的时间点及其成绩等信息。神经网络的设计考虑到能够处理多维度的输入特征，并通过构建损失函数，如均方误差（MSE）或交叉熵损失，量化模型预测与实际成绩之间的差异。梯度下降法，包括其变种如随机梯度下降（SGD）或Adam优化器，用于计算损失函数相对于每个参数的梯度，进而调整网络参数以最小化损失，涉及计算损失函数对每个参数的偏导数，以确定参数调整的方向和幅度，直至达到预定的迭代次数或损失下降到某一阈值以下，最终生成参数估计值集，不仅包括网络各层的权重和偏置项，而且反映了从输入数据到预测成绩的复杂非线性映射。此操作的执行有效提升了模型在学习数据上的拟合程度和预测准确性，为后续的模型优化和应用提供了坚实的基础。

在S102子步骤中，采用贝叶斯网络的结构学习方法对基于梯度下降法优化后的参数估计值集进行进一步分析，优化网络结构，涵盖了对不同网络结构在数据拟合度上的评估，包括通过贝叶斯信息准则（BIC）来量化模型复杂度与数据拟合度之间的平衡，结构学习方法探索各种网络结构，包括节点的添加、删除及边的方向变化，以识别数据生成过程的最佳表示。BIC作为评分标准，计算每种结构下的得分，考虑了模型对数据的拟合度与模型复杂度（如网络中参数的数量）。选择BIC得分最高的模型作为最优结构，即在保证数据拟合度的同时，避免过度复杂的模型造成的过拟合问题，优化过程确保了所选模型结构不仅适应于现有数据，而且具有泛化能力，为复杂数据关系的建模提供了有效的架构。

在S103子步骤中，基于S102中确定的优化模型结构，执行贝叶斯网络的参数估计和优化，采用期望最大化（EM）算法，特别关注于隐藏变量的期望计算和参数估计的更新。在优化模型结构的基础上，EM算法通过交替执行期望步骤（E步骤）和最大化步骤（M步骤）来精细调整模型参数。E步骤计算给定观测数据下隐藏变量的期望值，而M步骤则更新参数以最大化观测数据的似然函数。这种迭代过程利用了贝叶斯网络能够表示变量间条件依赖性的特性，通过逐步优化参数来提升模型的预测能力和数据拟合度，生成的学习成果预测模型能够有效地预测学生的学习成绩，考虑到了学生互动数据和历史成绩之间的复杂关系，不仅为教育工作者提供了一个强大的工具来理解和预测学生的学习成果，也为个性化教学策略的制定提供了科学依据。

请参阅图3，基于学习成果预测模型，对学生学习数据采用同态加密，通过对数据集进行加密处理，使用全同态加密算法在加密数据上执行算术和逻辑操作，无需解密，优化数据分析过程的安全性和隐私保护，生成加密学习数据集的步骤具体为；

S201：基于学习成果预测模型，采用全同态加密算法对学生学习数据进行加密，通过对数据执行支持加、乘算术操作的加密算法保护数据，生成初步加密数据集；

S202：基于初步加密数据集，进行算术和逻辑操作的优化处理，通过在加密状态下执行数据加法和乘法运算保持数据处理的完整性，生成处理优化数据集；

S203：基于处理优化数据集，进行数据分析算法的应用，通过对加密数据进行线性回归、决策树分析操作，优化预测模型的性能，生成加密学习数据集。

在S201子步骤中，全同态加密算法应用于学习成果预测模型的学生学习数据，目标是在不牺牲数据隐私和安全性的前提下，实现数据的加密保护。学生学习数据包含个人信息、成绩、互动记录等敏感信息，格式为结构化的表格数据。全同态加密算法特别之处在于，允许在加密数据上直接执行算术操作，如加法和乘法，而无需数据解密，首先涉及选择合适的全同态加密方案，如基于格的加密方案，对数据进行加密处理。加密过程中，算法将原始数据转换为密文，确保数据在处理过程中的安全性。加密算法的关键在于，设计了一套数学机制，使得密文之间的算术运算反映了明文之间相应运算的结果。通过这种方式，生成的初步加密数据集保持了数据处理的能力，同时确保了数据的机密性。这不仅为隐私保护提供了强有力的技术支持，也为后续的数据处理和分析提供了安全的数据环境。

在S202子步骤中，基于初步加密数据集，执行算术和逻辑操作的优化处理，通过全同态加密技术，在加密状态下保持数据处理的完整性和效率。优化过程中，特别关注于加密数据的加法和乘法运算性能，因为基本运算是许多复杂数据分析算法的核心。实现的关键在于采用高效的全同态加密方案，并对算法进行适当的调优，以减少运算时间和提高处理速度。例如，通过优化加密参数选择和运算算法，可以显著提高加法和乘法操作的效率，采用批处理技术对多个数据项同时进行加密运算，也是提高效率的有效方法。通过细化操作，生成的处理优化数据集不仅维持了数据的加密状态，而且提升了数据处理的效率和可行性，为后续的数据分析和模型训练提供了强大的基础。

在S203子步骤中，基于处理优化数据集，应用数据分析算法进一步优化预测模型的性能，涉及在加密状态下执行线性回归和决策树分析等操作，旨在不解密数据的情况下提升模型精度。包括使用全同态加密支持的数据分析技术，如适用于加密数据的线性回归算法，通过构建加密的特征和目标变量之间的数学模型，估计变量之间的关系。决策树分析在加密数据上的应用涉及递归分割加密数据集，根据加密特征值的比较结果构建树结构，以实现分类或回归任务。数据分析操作的执行依赖于全同态加密算法的高级功能，允许在不暴露明文数据的情况下，对加密数据进行复杂的分析处理，生成的加密学习数据集不仅包含了优化后的预测模型参数，还确保了整个分析过程的数据安全性和隐私保护。此操作的成功实施，为教育机构和研究人员提供了一种在保护学生隐私的同时，有效进行学习成果预测的新方法。

请参阅图4，基于加密学习数据集，采用图嵌入技术，通过Node2Vec算法分析知识点间的多种路径，学习知识点的向量表示，通过采样和聚合邻近节点的特征更新目标节点的向量表示，捕获知识点间的关系和结构特性，生成知识点关联向量的步骤具体为；

S301：基于加密学习数据集，运用图神经网络算法对知识点构成的图结构进行分析，通过聚合邻居节点的信息优化知识点的特征表示，应用深度学习技术提炼和强化知识点间的关系，生成知识点向量表示集；

S302：基于知识点向量表示集，使用邻域聚合策略更新目标节点的向量表示，通过聚合和学习目标节点邻近的节点特征捕获知识点间的结构特性，生成更新后知识点向量；

S303：基于更新后知识点向量，应用向量空间模型进行知识点间相似度的分析，通过计算知识点向量间的余弦相似度和欧氏距离，映射知识点间的关系，生成知识点关联向量。

在S301子步骤中，图神经网络（GNN）算法应用于加密学习数据集，目的是分析构成图结构的知识点并优化其特征表示，知识点构成的图结构以节点表示知识点，边表示知识点之间的关联，数据格式为图数据结构，包含节点属性和边的关系信息。GNN通过聚合邻居节点的信息，实现知识点特征的优化表示。具体操作流程包括初始化节点特征，然后通过层次化的GNN层进行信息的聚合和更新。每一层GNN都会考虑节点的局部邻域，通过聚合策略将邻居节点的信息融合到当前节点的特征中。深度学习技术在此过程中起到了关键作用，包括在特征提炼和关系强化方面，通过反复迭代过程，每个节点的特征表示会逐渐包含更丰富的局部图结构信息。生成的知识点向量表示集包含了每个知识点经过优化后的特征向量，不仅反映了知识点本身的属性，还融合了其在知识结构中的上下文信息，为后续的知识点分析和应用提供了基础。

在S302子步骤中，基于知识点向量表示集，采用邻域聚合策略更新目标节点的向量表示，进一步优化了知识点之间的结构特性表示。邻域聚合策略通过分析目标节点邻近的节点特征，并将特征以某种形式聚合到目标节点上，以此捕获知识点间的结构特性。操作中，每个节点的更新向量不仅依赖于自身的特征，还依赖于其邻居节点的特征和邻居节点与目标节点之间的关系强度。这种策略通过考虑不同类型的边（如前置知识点、后续知识点）和不同邻居节点的重要性，为每个节点构建一个综合考虑了多方面信息的全面特征表示。通过这种细致的邻域信息聚合和学习过程，生成的更新后知识点向量更加准确地反映了知识点间的复杂关系和结构特性，为构建高效的知识点推荐系统和个性化学习路径提供了强大支持。

在S303子步骤中，基于更新后知识点向量，应用向量空间模型进行知识点间相似度的分析，通过计算知识点向量间的余弦相似度和欧氏距离，实现知识点间关系的映射。向量空间模型为每个知识点提供了一个多维空间中的位置，通过位置，可以量化知识点之间的相似度和差异性。余弦相似度衡量了两个知识点向量在方向上的相似度，而欧氏距离则反映了在向量空间中的“距离”。通过量化指标，能够有效地揭示知识点之间的潜在联系，如主题相近或概念上的联系。生成的知识点关联向量提供了一种直观的方式来理解和分析知识点之间的相互作用，为知识结构的优化、课程设计以及学习内容的推荐提供了科学依据，关联向量可以直接应用于构建更为动态和适应性强的教学和学习系统，从而提高教育资源的利用效率和学习体验的个性化程度。

请参阅图5，基于知识点关联向量，采用时间序列分析模型，通过学生学习活动数据的时间序列特性，捕获学习进度的动态变化趋势，并预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果的步骤具体为；

S401：基于知识点关联向量，采用自回归移动平均模型，利用模型分析时间序列数据的关联性和滑动平均性，通过计算观测值和误差项进行未来值预测，捕获学习进度的动态变化趋势，生成学习进度趋势分析结果；

S402：基于学习进度趋势分析结果，采用季节性差分方法，通过减去时间序列中同期间隔的观测值，消除季节性波动，捕获和反映学习进度的长期趋势，生成季节性调整学习进度结果；

S403：基于季节性调整学习进度结果，采用指数平滑法，预测短期内的趋势，通过对历史数据加权求平均，预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果。

在S401子步骤中，通过自回归移动平均（ARMA）模型对基于知识点关联向量构建的时间序列数据进行分析，旨在捕获学习进度的动态变化趋势。时间序列数据格式包括按时间顺序排列的学习进度指标，如学习时间、完成任务数量等，每个时间点对应一个或多个学习进度的量化值。ARMA模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两种模型，其中AR部分模拟了当前值与其前面的值之间的关系，MA部分则模拟了观测值误差项的依赖性，首先确定模型的阶数，即AR和MA各自的延迟期数，通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来辅助确定。接着，利用最大似然估计或拟合技术估计模型参数，通过迭代过程调整参数以最小化预测误差，核心在于精确计算当前观测值与前期观测值的线性组合，以及当前误差项与前期误差项的线性组合，从而预测未来值。生成的学习进度趋势分析结果揭示了学习进度随时间的变化规律，为教育者提供了调整教学策略和优化学习路径的依据。

在S402子步骤中，基于学习进度趋势分析结果，采用季节性差分方法来消除时间序列中的季节性波动，季节性差分方法通过从当前观测值中减去一定时间间隔之前的观测值来实现，时间间隔等于季节周期的长度，目的是去除数据中的季节性成分，使得剩余的时间序列更能反映趋势和非周期性的波动，包括识别时间序列的季节周期，然后对每个观测值执行差分操作。此操作改善了模型对非季节性趋势的拟合能力，使得分析更加集中于捕获学习进度的长期变化趋势。生成的季节性调整学习进度结果为教育者提供了一个更为准确的学习进度变化趋势视图，有助于识别和理解学习进度变化的深层次因素。

在S403子步骤中，基于季节性调整学习进度结果，应用指数平滑法进行短期学习进度的预测，指数平滑法通过对历史数据加权求平均来预测未来值，给近期的观测值以更高的权重，反映了最近趋势对未来预测的重要性，首先选择适当的平滑系数，系数决定了历史数据对预测的影响程度，根据选定的平滑系数，计算加权平均值，不断更新以反映最新的数据变化，生成的学习进度预测结果能够提供对未来一段时间内学习进度的预测，帮助教育者和学习者制定更加合理的学习计划和目标，优化了学习进度管理，提升了学习效率和成效，为实现个性化学习提供了强有力的支持。

请参阅图6，基于学习进度预测结果，采用图卷积网络和图注意力网络算法，通过学习知识点的特征和知识点间的相互作用，动态更新知识结构图，反映教学内容和学生互动反馈状态，生成动态知识结构图的步骤具体为；

S501：基于学习进度预测结果，采用图卷积网络算法，通过在图结构上应用卷积操作捕获节点间的局部模式，学习知识点的特征表示，参照知识点的拓扑结构，生成特征增强知识点向量；

S502：基于特征增强知识点向量，采用图注意力网络算法，通过对节点引入注意力机制权衡其邻居节点的关键性，优化知识点间的相互作用和关联度，生成认知增强知识体系图；

S503：基于认知增强知识体系图，应用动态图更新机制，根据教学内容的更新和学生互动反馈的实时数据，调整图中的节点和边，动态反映知识结构的最新状态，生成动态知识结构图。

在S501子步骤中，系统采用图卷积网络（GCN）算法对学习进度预测结果进行深度分析，涉及将知识点和依赖关系映射为图结构数据格式。此图结构中的节点代表知识点，边反映知识点之间的关联或依赖关系。GCN算法通过在此图结构上应用卷积操作来捕获节点间的局部模式，该操作涵盖权重共享和邻域聚合两个关键环节。权重共享机制确保了在图的不同位置识别相似模式的能力，邻域聚合机制则允许每个节点聚合其直接邻居的特征，从而获得其局部结构的表示，通过定义卷积层中的滤波器参数和激活函数，实现对每个节点的特征向量进行更新，进而学习知识点的特征表示。此操作不仅考虑了知识点的内在特性，也综合了知识点间的关系，确保了生成的特征增强知识点向量既包含知识点本身的信息，也融入了知识点之间的拓扑结构信息。通过此步骤，系统有效地提炼出能够代表知识点深层次特征和相互作用的向量表示，为后续的认知增强知识体系图生成提供了坚实的基础。

在S502子步骤中，系统基于特征增强知识点向量，进一步采用图注意力网络（GAT）算法优化知识点间的相互作用和关联度，GAT通过引入注意力机制，为图中的每个节点赋予了区分度更高的权重，使得模型能够在聚合邻居节点特征时，根据邻居节点的重要性进行加权，对每个节点，算法首先计算该节点与其邻居节点之间的注意力系数，基于节点特征的相似度动态计算，并通过softmax函数进行归一化，以确保所有邻居节点的注意力系数总和为1。然后，根据注意力系数，系统加权聚合邻居节点的特征向量，从而生成每个节点的更新特征表示。这种基于注意力的权重分配机制使得模型在构建认知增强知识体系图时，能够更精细地捕捉知识点之间的相互关系和作用，优化了知识点间的相互作用和关联度，生成的认知增强知识体系图不仅反映了知识点的内在属性，也准确描绘动态关系，为实现个性化学习路径和教学策略的优化提供了关键信息。

在S503子步骤中，系统应用动态图更新机制，根据教学内容的更新和学生互动反馈实时数据调整认知增强知识体系图中的节点和边。该机制涵盖了对节点（知识点）添加、删除或更新，以及边的调整，以动态反映知识结构的最新状态。动态图更新过程中，系统首先分析教学内容更新和学生互动反馈数据的格式和内容，然后根据分析结果确定哪些节点需要更新或哪些新的节点需要加入图中。此外，系统还会重新计算节点之间的边，确保知识点间的依赖关系和相互作用得到最新的反映，系统能够生成动态知识结构图，该图实时反映了知识体系的当前状态和学生学习进度的最新变化。这不仅为教师提供了根据学生学习状况调整教学策略的依据，也为学生提供了根据最新知识结构调整学习路径的随机性，从而实现了教与学的动态适应和个性化优化。

请参阅图7，基于动态知识结构图，通过多标准决策分析方法，包括层次分析法和技术评估体系，综合参照多种教学资源和策略的效益和适用性，优化教学计划和资源分配，生成教学资源分配方案的步骤具体为；

S601：基于动态知识结构图，采用层次分析法，通过构建多层次结构模型，分析教学资源和策略间的关键性和优先级，为教学黑板的管控制定科学决策标准，生成教学资源效益评估结果；

S602：基于教学资源效益评估结果，应用技术评估体系，综合运用定量与定性分析方法，评价教学资源和策略的适用性和效益，选择最优教学方案，生成综合教学资源评价结果；

S603：基于综合教学资源评价结果，运用多标准决策分析方法，参照多个评价指标，制定最优教学效果和资源利用效率的教学计划和分配方案，连接智慧教学黑板的管控需求，生成教学资源分配方案。

在S601子步骤中，采用层次分析法（AHP）基于动态知识结构图，通过构建多层次结构模型，分析教学资源和策略间的关键性和优先级，旨在为教学黑板的管控制定科学决策标准，首先定义评价指标体系，将教学资源和策略分解为目标层、准则层和方案层。目标层指教学资源的效益最大化，准则层包括教学效果、成本效率等因素，方案层则具体到各类教学资源和策略。通过设计问卷或专家访谈，收集数据，形成判断矩阵，并运用AHP方法计算各层次因素的权重，进而得出各方案的综合权重。计算过程涉及一致性检验，确保评价的合理性。该方法的执行过程细致地量化了教学资源和策略间的相对优先级，生成的教学资源效益评估结果为一份详细报告，列出了各资源和策略的优先级排序及其权重值，为教学资源的分配和优化提供了科学依据，确保教学活动能够根据资源的实际效益进行精准的资源配置。

在S602子步骤中，基于教学资源效益评估结果，应用技术评估体系综合运用定量与定性分析方法，评价教学资源和策略的适用性和效益，结合定量数据如成本、覆盖范围、用户满意度等指标，以及定性分析如专家评审、教学反馈等意见，形成一个全面的评价框架。利用加权综合评价法，将定量数据按照预先设定的权重进行综合，同时将定性评价转化为可量化的评分，合并至总评分中，确保了评价的全面性和公正性，使得最终生成的综合教学资源评价结果为一份包含各项教学资源和策略得分及排名的报告，明确指出了哪些教学资源和策略在当前教育环境下最为有效和适用。该结果不仅为教学资源的选择提供了依据，也为教学方法的优化指明了方向，促进了教学质量的提升。

在S603子步骤中，基于综合教学资源评价结果，运用多标准决策分析方法，参照多个评价指标，包括教学效果、资源利用效率、学生满意度等，制定最优教学效果和资源利用效率的教学计划和分配方案，采用维克多法（VIKOR）或技术评估体系，对综合评价结果进行进一步分析，确定每项资源和策略对于实现最优教学效果和资源利用效率的贡献度。通过计算各资源和策略在不同指标下的得分，并考虑其对教学总目标的影响权重，形成一个优先级清单，据此制定教学计划和资源分配方案。该方案详细说明了如何根据智慧教学黑板的管控需求，分配和利用教学资源以达到最佳教学效果，生成的教学资源分配方案为一份执行指南，指导教育机构在有限的资源条件下实现教学目标的最大化，确保教育资源得到高效利用，同时满足智慧教学环境的动态需求。

请参阅图8，一种智慧教学黑板的管控系统，智慧教学黑板的管控系统用于执行上述智慧教学黑板的管控方法，系统包括互动数据分析模块、数据加密与安全模块、知识图谱构建模块、进度预测与分析模块、知识点互动分析模块、资源评估与决策模块、教学策略优化模块。

互动数据分析模块基于学生的互动数据与历史成绩，采用条件概率分析，通过计算变量间的条件概率，识别影响学生学习成果的关键因素，运用互信息评估，通过量化变量间的相互信息量揭示其依赖性，生成学习成果预测模型；

数据加密与安全模块基于学习成果预测模型，应用分层加密策略，通过为差异化类型的数据设计差异化级别的加密方案，采用密钥管理机制，通过动态分配和管理密钥，匹配全同态加密算法的需求，生成加密学习数据集；

知识图谱构建模块基于加密学习数据集，利用实体识别技术，通过自然语言处理技术从文本中识别关键的知识实体，采用关系抽取技术，通过解析实体间的语义关系构建知识点间的连接，生成知识点关联向量；

进度预测与分析模块基于知识点关联向量，采用动态时间规整，通过比较差异化时间序列间的相似度，识别学生学习活动的模式，运用长短期记忆网络，通过学习长期依赖信息的特性预测学生的学习进度和潜在学习障碍，生成学习进度预测结果；

知识点互动分析模块基于学习进度预测结果，通过图神经网络，利用图结构中节点的邻接信息，学习知识点的特征表示，引入注意力机制，通过赋予差异化知识点捕捉其相互作用和关键性，生成动态知识结构图；

资源评估与决策模块基于动态知识结构图，结合效用理论，通过评估差异化教学资源和策略的效用和成本，进行最优的资源分配，采用决策树分析，通过构建决策树模拟差异化教学策略的结果，生成教学资源评估结果；

教学策略优化模块基于教学资源评估结果，采用模拟退火算法，通过模拟退火过程中的随机搜索捕捉全局最优解，运用遗传算法，通过模拟自然进化的选择、交叉和变异过程，迭代优化教学计划，动态调整教学资源，生成教学资源分配方案。

在互动数据分析模块中，通过条件概率分析和互信息评估，基于学生的互动数据与历史成绩，深入挖掘影响学生学习成果的关键因素，此模块首先收集并整理学生的互动数据，如讨论论坛的发言频率、在线测试的响应时间以及历史成绩等，格式化为结构化数据集，采用条件概率分析，计算不同互动行为与学习成果之间的条件概率，以识别哪些具体行为与优异或不佳的学习成果有显着关联，利用互信息评估方法，量化不同变量之间的相互信息量，揭示变量间的依赖性，算法细节包括对各变量进行编码，计算联合分布和边缘分布，最终得到互信息的值，生成学习成果预测模型，该模型能够基于学生的互动行为预测其学习成绩，为教师提供针对性的干预措施依据，同时为学生个性化的学习路径提供数据支持。

数据加密与安全模块中，基于学习成果预测模型，实现分层加密策略，保护学生数据的隐私和安全。该模块设计差异化级别的加密方案，对不同类型的数据如个人信息、学习互动数据和预测模型等进行分类，并为每类数据应用适当强度的加密技术。包括使用对称加密算法为快速处理的数据提供加密，对于需要高安全级别保护的数据，采用非对称加密算法，引入密钥管理机制，动态分配和管理密钥，确保加密过程的安全性和灵活性，匹配全同态加密算法的需求，允许在加密数据上直接进行计算，生成加密学习数据集。层次化、差异化的数据加密策略和密钥管理机制保障了学习数据集的安全性，确保数据在存储和传输过程中的隐私保护，为后续的数据处理和分析提供了安全基础。

知识图谱构建模块中，利用实体识别和关系抽取技术，基于加密学习数据集，构建知识点间的连接，生成知识点关联向量。该模块首先运用自然语言处理技术，从文本数据中识别出关键的知识实体，如重要概念、学术术语等。接下来，通过关系抽取技术，解析实体间的语义关系，如“是一种”、“相关于”等，构建出知识点间的网络结构，采用的技术和算法包括命名实体识别（NER）来确定文本中的实体，以及依存句法分析和模式匹配技术来识别和提取实体之间的关系。通过细化操作，生成的知识点关联向量以图的形式表示知识点之间的关联，为学习内容的组织和推荐提供了科学依据，促进了个性化学习路径的设计和学习资源的有效分配。

进度预测与分析模块中，通过动态时间规整和长短期记忆网络（LSTM），基于知识点关联向量，预测学生的学习进度和潜在学习障碍，该模块首先利用动态时间规整（DTW）算法比较差异化时间序列间的相似度，识别出学生学习活动的模式，采用LSTM网络，利用其长期依赖信息学习的特性，对学生未来的学习进度进行预测。LSTM网络的参数调整和训练过程涉及设置合适的隐藏层单元数量、学习率和批次大小，以优化预测性能，生成的学习进度预测结果不仅能够为学生提供即时反馈和预警，帮助及时调整学习策略，而且为教师提供了一个强有力的工具，以更好地理解学生的学习状况，实施有效的教学干预。

在知识点互动分析模块中，通过图神经网络（GNN）技术，系统处理学习进度预测结果，将知识点及其相互依赖关系映射成图结构，其中节点代表知识点，边表示知识点间的连接。该模块利用图结构中节点的邻接信息来学习知识点的特征表示，核心包括使用图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）算法。GCN部分侧重于通过节点的局部邻域信息聚合来更新节点特征，实现通过叠加多层GCN层逐步提炼知识点特征的过程。GAT部分引入注意力机制，为不同的邻接节点分配不同的权重，重点捕捉关键知识点之间的相互作用，算法计算每个节点与其邻居之间的注意力系数，基于节点特征的相似度动态决定，并利用系数加权聚合邻居特征，以更新每个节点的表示。确保了动态知识结构图不仅反映知识点的内在特性，还精细描绘动态关系，为后续教学资源与策略的优化提供精确基础。

在资源评估与决策模块中，结合效用理论和动态知识结构图，系统通过评估不同教学资源和策略的效用与成本，执行最优资源分配，采用决策树分析法，构建模型模拟不同教学策略的潜在结果。该模块以教学资源的类型、可用性以及与知识点相关性的数据作为输入，通过决策树算法细化包括节点分裂准则的选择、树的剪枝以防过拟合，以及最终决策树的评估和选择。在模拟不同教学策略的潜在成本与效益，通过综合分析，系统能够识别并推荐成本效益比最高的教学资源和策略组合，生成的教学资源评估结果支持教育决策者进行更为精准的资源分配决策，优化教学过程的资源利用效率。

在教学策略优化模块中，采用模拟退火算法和遗传算法结合的方法，针对教学资源评估结果进行教学计划的迭代优化，以动态调整教学资源分配方案。模拟退火算法通过模拟物理过程中的退火过程，以随机搜索的方式探索解空间，寻找全局最优解，过程中逐步降低“温度”参数以减少解的随机跳跃，从而精细化搜索过程。遗传算法模拟自然选择和遗传机制，通过选择、交叉和变异等操作，迭代生成更优的教学策略组合。结合这两种算法，模块能够在广泛的解空间中有效搜索，同时保证解的多样性和优化速度，最终生成的教学资源分配方案不仅能够满足当前教学需求，还能够适应未来的变化，实现教学策略的持续优化和教学资源的高效利用。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种智慧教学黑板的管控方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于学生的互动数据和历史成绩，采用贝叶斯网络模型，通过结合参数学习和结构学习，对模型参数进行估计和优化，通过贝叶斯信息准则选择最优模型结构，反映学生学习行为与成绩间的概率关系，生成学习成果预测模型；

基于所述学习成果预测模型，对学生学习数据采用同态加密，通过对数据集进行加密处理，使用全同态加密算法在加密数据上执行算术和逻辑操作，无需解密，优化数据分析过程的安全性和隐私保护，生成加密学习数据集；

基于所述加密学习数据集，采用图嵌入技术，通过Node2Vec算法分析知识点间的多种路径，学习知识点的向量表示，通过采样和聚合邻近节点的特征更新目标节点的向量表示，捕获知识点间的关系和结构特性，生成知识点关联向量；

基于所述知识点关联向量，采用时间序列分析模型，通过学生学习活动数据的时间序列特性，捕获学习进度的动态变化趋势，并预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果；

基于所述学习进度预测结果，采用图卷积网络和图注意力网络算法，通过学习知识点的特征和知识点间的相互作用，动态更新知识结构图，反映教学内容和学生互动反馈状态，生成动态知识结构图；

基于所述动态知识结构图，通过多标准决策分析方法，包括层次分析法和技术评估体系，综合参照多种教学资源和策略的效益和适用性，优化教学计划和资源分配，生成教学资源分配方案。

2.根据权利要求1所述的智慧教学黑板的管控方法，其特征在于，所述学习成果预测模型包括学生的参与度、作业提交频率、测验成绩和在线互动次数的指标，所述加密学习数据集包括加密后的学生个人信息、学习行为记录和成绩数据，所述知识点关联向量包括知识点间的依赖关系、相互影响程度和路径长度特征的数学表示，所述学习进度预测结果具体指对学生未来时间段内的学习进度的预测值，所述动态知识结构图包括知识点更新频率、学生互动热点和教学活动影响力的动态变化信息，所述教学资源分配方案包括根据教学目标和学生学习需要调整的教材选择、课程安排和教学方法、根据学习进度预测结果和动态知识结构图优化的资源分配方案。

3.根据权利要求1所述的智慧教学黑板的管控方法，其特征在于，基于学生的互动数据和历史成绩，采用贝叶斯网络模型，通过结合参数学习和结构学习，对模型参数进行估计和优化，通过贝叶斯信息准则选择最优模型结构，反映学生学习行为与成绩间的概率关系，生成学习成果预测模型的步骤具体为；

基于学生互动数据和历史成绩，采用梯度下降法对神经网络的参数进行优化，通过构建损失函数并迭代求解调整网络参数，提升模型预测的准确度，生成参数估计值集；

基于所述参数估计值集，采用贝叶斯网络的结构学习方法，通过评估差异化网络结构对数据的拟合度优化网络结构，并利用贝叶斯信息准则筛选最优模型结构，生成优化模型结构；

基于所述优化模型结构，采用贝叶斯网络的参数进行估计和优化，通过在期望步骤计算隐藏变量的期望，并通过步骤更新参数估计进行模型调整，生成学习成果预测模型。

4.根据权利要求1所述的智慧教学黑板的管控方法，其特征在于，基于所述学习成果预测模型，对学生学习数据采用同态加密，通过对数据集进行加密处理，使用全同态加密算法在加密数据上执行算术和逻辑操作，无需解密，优化数据分析过程的安全性和隐私保护，生成加密学习数据集的步骤具体为；

基于所述学习成果预测模型，采用全同态加密算法对学生学习数据进行加密，通过对数据执行支持加、乘算术操作的加密算法保护数据，生成初步加密数据集；

基于所述初步加密数据集，进行算术和逻辑操作的优化处理，通过在加密状态下执行数据加法和乘法运算保持数据处理的完整性，生成处理优化数据集；

基于所述处理优化数据集，进行数据分析算法的应用，通过对加密数据进行线性回归、决策树分析操作，优化预测模型的性能，生成加密学习数据集。

5.根据权利要求1所述的智慧教学黑板的管控方法，其特征在于，基于所述加密学习数据集，采用图嵌入技术，通过Node2Vec算法分析知识点间的多种路径，学习知识点的向量表示，通过采样和聚合邻近节点的特征更新目标节点的向量表示，捕获知识点间的关系和结构特性，生成知识点关联向量的步骤具体为；

基于所述加密学习数据集，运用图神经网络算法对知识点构成的图结构进行分析，通过聚合邻居节点的信息优化知识点的特征表示，应用深度学习技术提炼和强化知识点间的关系，生成知识点向量表示集；

基于所述知识点向量表示集，使用邻域聚合策略更新目标节点的向量表示，通过聚合和学习目标节点邻近的节点特征捕获知识点间的结构特性，生成更新后知识点向量；

基于所述更新后知识点向量，应用向量空间模型进行知识点间相似度的分析，通过计算知识点向量间的余弦相似度和欧氏距离，映射知识点间的关系，生成知识点关联向量。

6.根据权利要求1所述的智慧教学黑板的管控方法，其特征在于，基于所述知识点关联向量，采用时间序列分析模型，通过学生学习活动数据的时间序列特性，捕获学习进度的动态变化趋势，并预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果的步骤具体为；

基于所述知识点关联向量，采用自回归移动平均模型，利用模型分析时间序列数据的关联性和滑动平均性，通过计算观测值和误差项进行未来值预测，捕获学习进度的动态变化趋势，生成学习进度趋势分析结果；

基于所述学习进度趋势分析结果，采用季节性差分方法，通过减去时间序列中同期间隔的观测值，消除季节性波动，捕获和反映学习进度的长期趋势，生成季节性调整学习进度结果；

基于所述季节性调整学习进度结果，采用指数平滑法，预测短期内的趋势，通过对历史数据加权求平均，预测未来时间段内的学习进度，生成学习进度预测结果。

7.根据权利要求1所述的智慧教学黑板的管控方法，其特征在于，基于所述学习进度预测结果，采用图卷积网络和图注意力网络算法，通过学习知识点的特征和知识点间的相互作用，动态更新知识结构图，反映教学内容和学生互动反馈状态，生成动态知识结构图的步骤具体为；

基于所述学习进度预测结果，采用图卷积网络算法，通过在图结构上应用卷积操作捕获节点间的局部模式，学习知识点的特征表示，参照知识点的拓扑结构，生成特征增强知识点向量；

基于所述特征增强知识点向量，采用图注意力网络算法，通过对节点引入注意力机制权衡其邻居节点的关键性，优化知识点间的相互作用和关联度，生成认知增强知识体系图；

基于所述认知增强知识体系图，应用动态图更新机制，根据教学内容的更新和学生互动反馈的实时数据，调整图中的节点和边，动态反映知识结构的最新状态，生成动态知识结构图。

8.根据权利要求1所述的智慧教学黑板的管控方法，其特征在于，基于所述动态知识结构图，通过多标准决策分析方法，包括层次分析法和技术评估体系，综合参照多种教学资源和策略的效益和适用性，优化教学计划和资源分配，生成教学资源分配方案的步骤具体为；

基于所述动态知识结构图，采用层次分析法，通过构建多层次结构模型，分析教学资源和策略间的关键性和优先级，为教学黑板的管控制定科学决策标准，生成教学资源效益评估结果；

基于所述教学资源效益评估结果，应用技术评估体系，综合运用定量与定性分析方法，评价教学资源和策略的适用性和效益，选择最优教学方案，生成综合教学资源评价结果；

基于所述综合教学资源评价结果，运用多标准决策分析方法，参照多个评价指标，制定最优教学效果和资源利用效率的教学计划和分配方案，连接智慧教学黑板的管控需求，生成教学资源分配方案。

9.一种智慧教学黑板的管控系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的智慧教学黑板的管控方法，所述系统包括互动数据分析模块、数据加密与安全模块、知识图谱构建模块、进度预测与分析模块、知识点互动分析模块、资源评估与决策模块、教学策略优化模块。

10.根据权利要求9所述的智慧教学黑板的管控系统，其特征在于，所述互动数据分析模块基于学生的互动数据与历史成绩，采用条件概率分析，通过计算变量间的条件概率，识别影响学生学习成果的关键因素，运用互信息评估，通过量化变量间的相互信息量揭示其依赖性，生成学习成果预测模型；

所述数据加密与安全模块基于学习成果预测模型，应用分层加密策略，通过为差异化类型的数据设计差异化级别的加密方案，采用密钥管理机制，通过动态分配和管理密钥，匹配全同态加密算法的需求，生成加密学习数据集；

所述知识图谱构建模块基于加密学习数据集，利用实体识别技术，通过自然语言处理技术从文本中识别关键的知识实体，采用关系抽取技术，通过解析实体间的语义关系构建知识点间的连接，生成知识点关联向量；

所述进度预测与分析模块基于知识点关联向量，采用动态时间规整，通过比较差异化时间序列间的相似度，识别学生学习活动的模式，运用长短期记忆网络，通过学习长期依赖信息的特性预测学生的学习进度和潜在学习障碍，生成学习进度预测结果；

所述知识点互动分析模块基于学习进度预测结果，通过图神经网络，利用图结构中节点的邻接信息，学习知识点的特征表示，引入注意力机制，通过赋予差异化知识点捕捉其相互作用和关键性，生成动态知识结构图；

所述资源评估与决策模块基于动态知识结构图，结合效用理论，通过评估差异化教学资源和策略的效用和成本，进行最优的资源分配，采用决策树分析，通过构建决策树模拟差异化教学策略的结果，生成教学资源评估结果；

所述教学策略优化模块基于教学资源评估结果，采用模拟退火算法，通过模拟退火过程中的随机搜索捕捉全局最优解，运用遗传算法，通过模拟自然进化的选择、交叉和变异过程，迭代优化教学计划，动态调整教学资源，生成教学资源分配方案。