本发明属于人工智能，涉及一种基于ai的教师微能力图谱处理方法。
背景技术：
1、目前在教师专业发展智能支持服务场景中，主要是简单的以关系型数据库对微能力点进行关联操作，并未使用 ai 算法模型，无法对教师微能力图谱进自然语意理解、无法准确地抽取和理解微能力之间的关系。
2、市场上已有的教育数据分析平台，使用机器学习ml技术来评估学生的表现和参与度，以及提供教学质量的洞见。这些系统收集教育活动数据，然后利用统计模型来分析这些数据；一些已经存在的教师评估工具，提供了结构化的教师评估流程。它们通常包括自评、同行评价、学生反馈、以及教学观察，但这些工具通常依赖人工分析和输入，而不是自动的、基于ai的分析。
3、现有系统缺乏对教育术语的深入理解，以及对复杂的教师能力结构和关系的有效分析，造成了无法准确解读和利用微能力图谱以支持教师个性化职业规划的问题；教师微能力图谱的信息往往是多层次的，包含丰富的细节和层级关系，现有工具无法有效地识别和组织这些信息，导致不能为教师提供准确的发展路径。
技术实现思路
1、本发明的目的在于针对现有技术存在的问提，提供一种基于ai的教师微能力图谱处理方法。
2、为此，本发明采取如下技术方案：
3、一种基于ai的教师微能力图谱处理方法，包括以下步骤：
4、（1）针对每个微能力术语使用预训练语言模型提取出高维的嵌入向量 v i，然后通过动态上下文调整机制按照以下公式生成上下文相关的嵌入向量：
5、
6、式中， γ为调整比例， c为上下文窗口的大小， β k为位置权重系数， w c,k为上下文权重矩阵， v i+k为位于 i周围的术语嵌入向量；
7、（2）建立 bilstm- crf模型，将上下文相关的嵌入向量输入 bilstm- crf模型中作为输入特征表示每个词语在上下文中的语义信息，在所述 bilstm- crf模型中引入自注意力机制和增强的特征函数，预测出微能力描述中术语间的关系，所述微能力描述中术语间的关系为给定输入特征为 x，预测序列 y的概率 p（ y∣ x），所述 p（ y∣ x）按照以下公式计算：
8、
9、式中，表示由 bilstm- crf模型和自注意力机制处理的输入特征，ψ表示特征函数，表示新引入的特征函数，z表示归一化因子；
10、（3）将微能力描述中术语间的关系输入到图神经网络模型中，优化每个微能力节点的表示，映射出每个微能力节点在教师发展路径中的位置和关系，所述图神经网络模型包括图卷积核网络 gcn，并在所述图卷积核网络 gcn中引入图注意力网络 gat，然后按照以下公式得到教师微能力图谱中节点 i的更新特征表示：
11、
12、式中， σ表示用于增加非线性处理能力的激活函数， α ij表示注意力系数， w h表示转换矩阵, n（ i）表示节点 i的邻居节点集合，计算中通过 p（ y∣ x）对注意力系数 α ij进行调整。
13、进一步地，所述步骤（1）中深度学习模型为 bert模型。
14、本发明的有益效果在于：
15、（1）通过动态上下文调整机制，使得模型能够根据术语周围的具体上下文动态调整其嵌入向量，从而更精确地捕捉特定情境下的术语含义，进而增强了整体语义理解的深度和广度。
16、（2）通过结合深度学习模型和自注意力机制，增强了模型对关系类型的自动区分和预测能力，能够更好的捕捉复杂的语义和句法关系并理解和预测微能力之间的复杂关系，提高了构建教师微能力图谱的准确性和实用性。
17、（3）引入了图注意力网络gat用于优化图谱结构中的节点表示和关系学习，使模型在学习节点表示时能够更加准确地考虑节点间的相对重要性，引入的gat优化了节点特征的学习过程，通过动态分配不同邻居节点的重要性，为每个节点提供了更精确和区分性的特征表示，显著提高了模型对微能力间层次关系和复杂依赖的理解能力，使得构建的教师微能力图谱更加准确和适应性强，从而更好地服务于教师的个性化发展需求。
1.一种基于ai的教师微能力图谱处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai的教师微能力图谱处理方法，其特征在于，所述步骤（1）中深度学习模型为bert模型。
