摘要
本发明涉及课程分析管理技术领域,特别是一种基于深度学习的课程分析管理系统。本发明的优点在于:多模态数据深度解析通过集成3D‑CNN模型、Transformer架构及BERT模型,同步提取课堂视频的注意力热区、语音情感状态及文本知识点关联网络,实现非结构化数据的全维度解析;非线性行为建模采用LSTM网络与时间卷积网络融合模型,动态生成知识内化路径和遗忘曲线预测,结合增量学习优化参数,捕捉跨知识点的跃迁规律;动态决策与资源协同基于强化学习算法构建教学场景‑评价阈值映射表,结合联邦学习框架实现多校区数据隐私保护下的协同优化,并通过异构资源调度引擎动态分配GPU计算节点,提升解析效率。