本技术涉及虚拟现实教学，特别涉及一种基于虚拟现实的智能教学管理方法。
背景技术：
1、随着信息技术的飞速发展和教育领域的不断创新，虚拟现实（virtualreality，vr）技术在教学领域得到了广泛的应用。vr技术以其沉浸式、交互式的特点，为学习者提供了身临其境的学习体验，激发学习兴趣，提高学习效率。越来越多的教育机构和企业开始探索将vr技术与教学相结合，开发各种虚拟教学场景和应用，以满足不同学习者的需求。
2、然而，现有的虚拟教学场景普遍存在个性化程度低的问题。虽然vr技术为学习者提供了沉浸式的学习环境，但大多数虚拟教学场景采用“一刀切”的方式，为所有学习者提供相同的教学内容和体验，没有考虑学习者的个体差异和特点。这种缺乏个性化的教学方式无法充分发挥vr技术的优势，导致学习效果不佳，用户满意度低下。
3、在相关技术中，比如中国专利文献cn117708571b中提供了一种基于虚拟现实的教学管理方法及系统，涉及虚拟现实教学技术领域，方法包括：获取历史教学数据，提取用户的生理特征向量；构建每个虚拟教学场景的生理特征集合，生成每个生理特征集合的用户分布特征向量；对多个虚拟教学场景进行分类；接收目标用户的虚拟教学请求，提取目标用户的第一目标虚拟教学场景，确定第一目标虚拟教学场景的生理影响等级；判断第一目标虚拟教学场景的生理影响等级是否低于预设安全等级，若是则进行第一目标虚拟教学场景的构建，并基于第一目标虚拟教学场景对目标用户进行虚拟教学。虽然考虑了用户的生理特征和场景的生理影响等级，但在个性化推荐方面还存在一些不足。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的虚拟教学场景中个性化程度低的问题，本技术提供了一种基于虚拟现实的智能教学管理方法，通过融合用户的生理特征和情绪特征，以及场景元数据等，提高了虚拟教学中用户的针对性。
2、本技术的目的通过以下技术方案实现。
3、本技术提供一种基于虚拟现实的智能教学管理方法，包括：s1，获取历史教学数据和虚拟教学场景元数据；其中，历史教学数据包含多个虚拟教学场景下多个用户的生理特征数据和情绪特征数据；虚拟教学场景元数据包含教学场景知识点覆盖率和用户完成时长数据；s2，对获取的生理特征数据和情绪特征数据进行预处理；s3，将预处理后的生理特征数据和情绪特征数据输入特征融合模型，通过特征融合模型获取包含生理信息和情绪信息的融合表示向量，特征融合模型采用多层次结构设计；s4，将获取的融合表示向量作为输入，通过多层全连接神经网络，结合用户的个体属性数据，获取每个虚拟场景下每个用户的生理健康度和情绪健康度，作为健康状态特征向量；其中，用户的个体属性包含年龄和性别；s5，将获取的虚拟教学场景元数据作为输入，利用预训练的梯度提升决策树模型，生成场景难度系数；s6，根据各个虚拟场景下所有用户的健康状态特征向量和对应的场景难度系数，通过加权平均算法计算每个虚拟教学场景的平均生理健康度和平均情绪健康度，结合场景难度系数，构建虚拟教学场景的等级评估矩阵，通过矩阵变换生成虚拟教学场景综合等级得分；s7，当接收到目标用户的教学请求时，根据目标用户的历史教学数据，通过协同过滤算法计算目标用户与各虚拟教学场景的匹配度，结合虚拟教学场景综合等级得分，生成推荐优先级排序，选取排序前n个虚拟教学场景推荐给目标用户。
4、其中，虚拟教学场景元数据：指虚拟教学场景的元数据信息，包含教学场景知识点覆盖率和用户完成时长数据。这些数据反映了虚拟教学场景的特点和用户在场景中的学习行为。生理特征数据：指在虚拟教学场景下采集的用户生理特征数据，如心率、脑电图、皮肤电导等。这些数据反映了用户在学习过程中的生理状态和反应。情绪特征数据：指在虚拟教学场景下采集的用户情绪特征数据，如面部表情、语音语调、肢体动作等。这些数据反映了用户在学习过程中的情绪变化和状态。教学场景知识点覆盖率：指虚拟教学场景中涵盖的知识点数量占总知识点数量的比例。它反映了场景的知识广度和完整性，是评估场景质量的重要指标之一。用户完成时长数据：指用户在虚拟教学场景中完成学习任务或达成学习目标所花费的时间。它反映了场景的难度和用户的学习效率，是评估场景难度和用户表现的重要指标之一。生理健康度：指通过分析用户在虚拟教学场景下的生理特征数据，评估用户的生理健康状态。生理健康度反映了场景对用户生理状态的影响，如压力水平、疲劳程度等。情绪健康度：指通过分析用户在虚拟教学场景下的情绪特征数据，评估用户的情绪健康状态。情绪健康度反映了场景对用户情绪状态的影响，如愉悦度、沮丧程度等。场景难度系数：指通过预训练的梯度提升决策树模型，结合虚拟教学场景元数据，生成的场景难度评估值。场景难度系数反映了场景的难易程度，为场景推荐和学习路径规划提供参考。协同过滤算法：指一种常用的推荐算法，通过分析用户之间的相似性和物品之间的相似性，预测用户对未知物品的兴趣程度。在该方案中，协同过滤算法用于计算目标用户与各虚拟教学场景的匹配度，为个性化推荐提供支持。
5、进一步的，s3，特征融合模型采用多层次结构设计，包括：第一层使用门控循环单元提取生理特征数据和情绪特征数据的时序依赖关系，通过设置注意力机制调整不同时间步的特征权重，根据当前时刻的隐藏状态和注意力权重对过去的隐藏状态进行加权求和，获取时间维度上的生理特征表示和情绪特征表示；第二层采用多头注意力机制计算第一层输出的生理特征表示和情绪特征表示在不同特征子空间的关联性，通过多头注意力机制将生理特征表示和情绪特征表示进行多个线性变换，得到不同子空间的特征表示，再通过注意力机制计算生理特征子空间与情绪特征子空间之间的关联性，得到跨模态注意力矩阵，根据注意力矩阵对生理特征表示和情绪特征表示进行加权融合，得到语义对齐的跨模态融合特征表示；第三层采用多层感知机对第二层输出的语义对齐的特征表示进行非线性变换，通过多个全连接层和非线性激活函数提取高层语义信息，再通过残差连接方式将第三层的输出与第二层的输出进行逐元素相加，得到包含高层语义信息和低层特征信息的融合特征表示；其中，高层语义信息表示跨模态融合特征表示经过多层感知机变换后提取到的抽象特征模式，反映了生理特征和情绪特征在更高语音层次上的交互关系；低层特征信息表示跨模态融合特征表示中保留的浅层特征表示，反映了生理特征和情绪特征在原始数据层面的局部关联性；第四层采用多尺度自注意力机制对第三层输出的融合特征进行全局信息聚合，通过多个不同大小的注意力核函数计算融合特征表示在不同区域之间的依赖关系，得到不同尺度的注意力权重，根据注意力权重对融合特征表示进行加权池化，生成层次化的融合表示向量输出。
6、通过联合损失函数优化特征融合模型的参数，联合损失函数包含重构损失函数、对比损失函数和分类损失函数；其中，重构损失函数采用变分自编码器的框架；对比损失函数采用对比学习的范式；分类损失函数采用交叉熵函数；在模型训练过程中，通过多任务学习的方式将重构损失函数、对比损失函数和分类损失函数进行加权求和形成联合损失函数。在模型训练过程中，这三个损失函数通过多任务学习的方式进行联合优化：重构损失函数主要针对生理特征数据和情绪特征数据的重构，优化编码器和解码器的参数。对比损失函数主要针对融合特征表示向量的对比学习，优化特征融合模型中各层的参数，使得融合特征表示能够区分不同用户的生理特征和情绪特征。分类损失函数主要针对融合特征表示向量的分类任务，优化特征融合模型中各层的参数以及分类器的参数，使得融合特征表示能够准确预测用户的标签。在每个训练步骤中，这三个损失函数的梯度会被计算并累加，然后用于更新特征融合模型的参数，实现多任务的联合优化。通过这种方式，特征融合模型可以同时学习到有效的特征重构、特征对比和特征分类的能力，提高模型的泛化性能。
7、其中，门控循环单元（gated recurrent unit，gru）：一种常用的循环神经网络结构，用于处理时序数据。gru通过门控机制控制信息的流动和更新，能够有效捕捉时序数据中的长距离依赖关系。在该方案中，gru用于提取生理特征数据和情绪特征数据的时序依赖关系。隐藏状态（hidden state）：在循环神经网络中，隐藏状态表示当前时刻的网络状态，包含了之前时刻的信息。在gru中，隐藏状态通过门控机制进行更新，用于捕捉时序数据的动态变化。不同特征子空间：指将生理特征表示和情绪特征表示映射到不同的特征子空间，以捕捉它们在不同语义层次上的关联性。通过多头注意力机制，在不同的特征子空间中计算生理特征和情绪特征之间的关联性，实现跨模态的特征融合。跨模态注意力加权：指利用注意力机制计算生理特征表示和情绪特征表示在不同特征子空间中的关联性，并根据注意力权重对它们进行加权融合。跨模态注意力加权能够实现生理特征和情绪特征的语义对齐，强化它们之间的交互和融合。语义对齐的特征表示：指通过跨模态注意力加权得到的生理特征表示和情绪特征表示，它们在语义层面上实现了对齐和融合。语义对齐的特征表示能够捕捉生理特征和情绪特征之间的高层语义关联性。
8、多层感知机（multi layer perceptron，mlp）：一种前馈神经网络结构，由多个全连接层和非线性激活函数组成。mlp用于对输入特征进行非线性变换，提取高层语义信息。在该方案中，mlp用于对语义对齐的特征表示进行非线性变换。高层语义信息：指通过mlp对语义对齐的特征表示进行非线性变换后提取到的抽象特征模式。高层语义信息反映了生理特征和情绪特征在更高语义层次上的交互关系，捕捉了它们之间的复杂关联性。低层特征信息：指在融合特征表示中保留的浅层特征表示，反映了生理特征和情绪特征在原始数据层面的局部关联性。通过残差连接方式将低层特征信息与高层语义信息进行融合，以保留不同层次的特征信息。多尺度自注意力机制：指使用多个不同大小的注意力核函数计算融合特征表示在不同区域之间的依赖关系，得到不同尺度的注意力权重。多尺度自注意力机制能够捕捉融合特征表示在不同尺度上的全局信息，实现层次化的特征聚合。注意力核函数：指在自注意力机制中使用的函数，用于计算不同区域之间的相似性或关联性。不同大小的注意力核函数能够捕捉不同尺度的区域依赖关系，实现多尺度的注意力计算。多任务学习的方式：指在模型训练过程中，同时优化多个相关任务的损失函数，通过共享模型参数和联合优化来提高模型的泛化能力。在该方案中，重构损失函数、对比损失函数和分类损失函数被联合优化，实现多任务学习。
9、进一步的，重构损失函数采用变分自编码器的框架，包括：将原始的生理特征数据通过编码器映射到生理隐空间，得到生理隐变量；其中，生理隐空间用于表示原始生理特征数据的压缩表示；将原始的情绪特征数据通过编码器映射到情绪隐空间，得到情绪隐变量；其中，情绪隐空间用于表示原始情绪特征数据的压缩表示；将生理隐变量通过解码器重构为生理特征数据；将情绪隐变量通过解码器重构为情绪特征数据；基于重构的生理特征数据和原始的生理特征数据，通过最大平均差异损失函数计算生理特征重构损失；基于重构的情绪特征数据和原始的情绪特征数据，通过最大平均差异损失函数计算情绪特征重构损失；将生理特征重构损失和情绪特征重构损失相加，得到重构损失函数。
10、其中，变分自编码器（variational auto encoder，vae）：一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入数据映射到隐空间，得到隐变量的概率分布；解码器从隐变量的概率分布中采样，并重构出输入数据。vae通过最小化重构损失和正则化项（如kl散度）来学习数据的压缩表示。在该方案中，vae用于学习生理特征数据和情绪特征数据的压缩表示，并计算重构损失。生理隐空间：指通过编码器将原始生理特征数据映射到的低维空间。生理隐空间表示了生理特征数据的压缩表示，捕捉了生理特征数据的本质特征和模式。通过在生理隐空间中进行采样和解码，可以生成与原始生理特征数据相似的数据。生理隐变量：指在生理隐空间中表示原始生理特征数据的压缩表示的变量。生理隐变量通过编码器从原始生理特征数据中学习得到，包含了生理特征数据的关键信息和特征。生理隐变量可以看作是生理特征数据在低维空间中的编码。情绪隐变量：指在情绪隐空间中表示原始情绪特征数据的压缩表示的变量。情绪隐变量通过编码器从原始情绪特征数据中学习得到，包含了情绪特征数据的关键信息和特征。情绪隐变量可以看作是情绪特征数据在低维空间中的编码。
11、在该方案中，重构损失函数采用变分自编码器的框架，通过编码器将原始的生理特征数据和情绪特征数据分别映射到生理隐空间和情绪隐空间，得到对应的生理隐变量和情绪隐变量。然后，通过解码器将隐变量重构为原始的生理特征数据和情绪特征数据，并计算重构损失。重构损失函数衡量了重构数据与原始数据之间的差异，反映了模型在压缩和重构过程中的信息损失。通过最小化重构损失函数，变分自编码器学习到了生理特征数据和情绪特征数据的压缩表示，即生理隐变量和情绪隐变量。这些隐变量捕捉了数据的本质特征和模式，可以用于后续的特征融合和表示学习任务。同时，通过重构损失函数的优化，变分自编码器能够生成与原始数据相似的数据，实现了数据的压缩和生成。
12、进一步的，最大平均差异损失函数的计算公式如下，其中，表示最大平均差异损失；和分别表示将第i个生理特征数据和情绪特征数据映射到再生核希尔伯特空间rkhs的特征映射函数；表示rkhs空间；和分别表示第i个生理特征原始数据和情绪特征原始数据；和分别表示生理特征数据和情绪特征数据的样本数量；和分别表示第i个重构生理特征原始数据和情绪特征原始数据；表示在rkhs空间中的范数平方。
13、最大平均差异损失函数通过计算原始数据与重构数据在rkhs空间中的均值差异，衡量重构数据与原始数据的分布差异，从而指导编码器和解码器的优化，使重构数据尽可能逼近原始数据。
14、进一步的，对比损失函数采用对比学习的范式，包括：将第四层输出的层次化的融合表示向量作为锚点向量；基于锚点向量在同一个用户的生理特征数据和情绪特征数据中采样得到正样本向量，在不同用户的生理特征数据和情绪特征数据中采样得到负样本向量；计算锚点向量与正样本向量的相似度，计算锚点向量与负样本向量的相似度；基于锚点向量与正样本向量的相似度，计算锚点向量与负样本向量的相似度，通过info nce loss计算对比损失函数。
15、其中，对比学习的范式（contrastive learning paradigm）：一种无监督学习方法，通过学习区分相似的正样本和不相似的负样本，来学习数据的有效表示。对比学习的目标是最大化正样本对之间的相似度，同时最小化负样本对之间的相似度。通过这种方式，模型学习到了数据的判别性表示，能够区分不同类别的样本。在该方案中，对比学习用于学习融合表示向量的判别性表示，提高特征融合的效果。锚点向量（anchor vector）：指在对比学习中被用作参考的向量。锚点向量通常是模型的输出或中间表示，用于与正样本和负样本进行比较。
16、在该方案中，第四层输出的层次化的融合表示向量被用作锚点向量，作为对比学习的参考向量。info nce loss（info noise-contrastive estimation loss）：一种常用的对比损失函数，用于度量锚点向量与正样本向量的相似度和锚点向量与负样本向量的相似度之间的差异。info nce loss通过将正样本对的相似度与负样本对的相似度进行对比，鼓励模型学习到判别性的表示。
17、在该方案中，对比损失函数采用info nce loss，通过计算锚点向量与正样本向量的相似度以及锚点向量与负样本向量的相似度，鼓励模型学习到判别性的融合表示向量。通过最小化info nce loss，模型能够将同一用户的生理特征数据和情绪特征数据映射到相似的表示，而将不同用户的数据映射到不相似的表示，从而实现用户级别的特征对齐和判别性表示学习。
18、进一步的，对比损失函数表达式为：
19、
20、其中，v表示视角的数量；n表示用于对比学习的样本总数；表示温度系数；和分别表示生理特征负样本数量和情绪特征样负样本数量；和分别表示第i个样本在第v个视角下的生理特征表示和情绪特征表示；和分别表示第i个样本在第v个视角下的正样本生理特征表示和正样本情绪特征表示；和分别表示第i个样本在第v个视角下的第j个负样本生理特征表示和负样本情绪特征表示。
21、为温度系数，其中，在对比损失函数中，温度系数是一个重要的超参数，它的作用是控制相似度分数的缩放程度，从而影响损失函数的梯度和优化过程。在对比损失函数中，我们通过计算锚点向量与正样本向量的相似度，以及锚点向量与负样本向量的相似度，来构建损失函数。相似度的计算通常采用内积或余弦相似度等方式，得到的原始相似度分数可能分布在一个较大的范围内。温度系数是一个正实数，用于缩放原始相似度分数，将其映射到一个合适的尺度上。温度系数可以控制相似度分数的“软化”程度。当温度系数较大时，相似度分数会被缩小，使得不同样本之间的相似度差异变小；当温度系数较小时，相似度分数会被放大，使得不同样本之间的相似度差异变大。通过调节温度系数，我们可以影响对比损失函数中的梯度计算和优化过程。较大的温度系数会使得梯度变小，从而使得模型优化过程变慢，但可能更加稳定；较小的温度系数会使得梯度变大，从而加速模型优化过程，但可能导致训练不稳定。合适的温度系数可以帮助模型在正样本和负样本之间建立合适的间隔，提高模型的泛化能力。如果温度系数设置得过大，模型可能难以区分正样本和负样本；如果温度系数设置得过小，模型可能过于关注个别样本的差异，难以学习到鲁棒的特征表示。温度系数通常设置为一个正实数，常见的取值范围为0.1到1之间。
22、进一步的，分类损失函数采用交叉熵函数，包括：将第四层输出的层次化的融合表示向量输入分类器，通过分类器对融合特征向量进行特征变换和非线性映射，得到预测概率向量；将预测概率向量通过softmax函数进行归一化处理，得到归一化的预测概率向量；将归一化的预测概率向量与标注的真实标签进行逐元素比较，基于交叉熵函数计算分类损失函数，衡量预测概率与真实标签之间的差异。
23、其中，分类器（classifier）：一种用于将输入特征映射到预定义类别的模型。分类器通过学习输入特征与类别标签之间的映射关系，对新的输入样本进行类别预测。在该方案中，分类器接收第四层输出的层次化的融合表示向量，并将其映射到预测的类别概率向量。分类器通常由多层全连接神经网络构成，通过非线性变换和特征变换实现特征到类别的映射。
24、特征变换（feature transformation）：指将输入特征通过某种变换函数映射到新的特征空间。特征变换的目的是将原始特征转换为更有判别性和信息量的表示，以便于后续的分类任务。在该方案中，分类器对融合特征向量进行特征变换，通过线性或非线性变换将融合特征映射到预测概率向量所在的空间。常见的特征变换方法包括线性变换（如全连接层）和非线性变换（如激活函数）。
25、非线性映射（nonlinear mapping）：指通过非线性函数将输入特征映射到新的特征空间。非线性映射能够捕捉输入特征之间的复杂非线性关系，增强特征的表示能力。在神经网络中，非线性映射通常通过激活函数实现，如relu、sigmoid、tanh等。在该方案中，分类器使用非线性映射将融合特征向量转换为预测概率向量，引入了非线性变换，提高了分类器的拟合能力。
26、预测概率向量（predicted probability vector）：指分类器输出的表示每个类别的预测概率的向量。预测概率向量的每个元素表示输入样本属于对应类别的估计概率。在该方案中，分类器将融合特征向量通过特征变换和非线性映射得到预测概率向量，表示输入样本属于每个类别的可能性。预测概率向量通常通过softmax函数进行归一化，使其元素之和为1，表示一个概率分布。
27、在该方案中，分类损失函数采用交叉熵函数，用于衡量预测概率向量与真实标签之间的差异。具体而言，将第四层输出的层次化的融合表示向量输入分类器，通过特征变换和非线性映射得到预测概率向量。然后，通过softmax函数对预测概率向量进行归一化处理，得到表示每个类别预测概率的归一化向量。最后，将归一化的预测概率向量与真实标签进行逐元素比较，基于交叉熵函数计算分类损失函数。交叉熵函数衡量了预测概率与真实标签的差异，鼓励模型学习到正确的类别预测。
28、进一步的，，其中，表示第i个样本属于第c类的预测概率；表示第i个样本的真实标签的one-hot编码向量的第c个元素；表示类别衡量因子；为类别特异性聚焦参数，不同的类别设置不同的聚焦参数，对于难以区分的类别，聚焦参数越大，损失函数对预测概率较小的样本惩罚越大，可以通过交叉验证等方法进行优化；为样本权重因子，用于调节不同样本对损失函数的贡献度，对于难以正确分类的样本，权重因子越大；，其中，表示第c类样本的数量，n表示总样本数量；，其中，表示第t-1次迭代中第i个样本的预测概率。
29、进一步的，s5，将获取的虚拟教学场景元数据作为输入，利用预训练的梯度提升决策树模型，生成场景难度系数，包括：从虚拟教学场景元数据中提取知识点覆盖率、用户完成时长等指标作为输入特征，以专家标注的场景难度等级作为训练标签，构建场景难度分类数据集；将场景难度分类数据集随机划分为训练集和测试集，使用训练集数据对梯度提升决策树模型进行训练，通过网格搜索方法优化模型超参数，包括决策树数量、最大树深度、学习率等；其中，网格搜索方法通过遍历超参数的不同组合，使用交叉验证的方式评估模型性能，选择性能最优的超参数组合；使用测试集数据对训练好的梯度提升决策树模型进行性能评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，进行模型调优；其中，准确率衡量模型预测正确的样本数占总样本数的比例，精确率衡量预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率衡量真正为正类的样本中被预测为正类的比例；将训练好的梯度提升决策树模型部署到场景难度系数生成模块中，对步骤s1中获取的新的虚拟教学场景元数据进行难度预测，输出归一化的场景难度系数，难度系数的取值范围为[0，1]，数值越大表示场景难度越高。
30、其中，网格搜索方法（grid search method）：一种常用的超参数调优方法，用于在指定的超参数取值范围内搜索最优的超参数组合。网格搜索通过穷举搜索的方式，尝试超参数的所有可能组合，并根据模型在验证集上的性能评估结果选择最优的超参数设置。具体而言，将每个超参数的取值范围划分为若干离散值，形成一个超参数网格。然后，对网格中的每个超参数组合，训练对应的模型并在验证集上评估性能。最终，选择在验证集上性能最优的超参数组合作为最终的超参数设置。
31、在该方案中，使用网格搜索方法对梯度提升决策树模型的超参数进行调优。通过设定决策树数量、最大树深度和学习率的取值范围，形成超参数网格。对网格中的每个超参数组合，使用训练集训练对应的梯度提升决策树模型，并在验证集上评估模型性能。最终，选择在验证集上性能最优的超参数组合，作为模型的最终超参数设置。网格搜索方法可以帮助找到更适合任务的超参数组合，提高模型的性能和泛化能力。
32、梯度提升决策树（gradient boosting decision tree，gbdt）：一种基于集成学习的机器学习算法，通过迭代地构建一系列决策树模型来进行预测。gbdt的核心思想是通过梯度提升的方式，在前一棵决策树的残差的基础上，训练下一棵决策树，不断减小预测误差。具体而言，gbdt的训练过程如下：初始化一个常数预测值，通常为训练集标签的平均值。计算当前模型在训练集上的残差（真实值与预测值之差）。以残差作为新的目标值，训练一棵决策树模型来拟合残差。将新训练的决策树模型的预测结果加到当前的预测值上，得到更新后的预测值。重复直到达到预定的迭代次数或满足停止条件。
33、在预测阶段，将所有决策树的预测结果相加，得到最终的预测值。gbdt通过不断地在残差的基础上训练新的决策树，逐步减小预测误差，提高模型的拟合能力。同时，通过集成多棵决策树的预测结果，gbdt能够有效地降低单个决策树的方差，提高模型的泛化性能。在该方案中，利用预训练的梯度提升决策树模型来生成场景难度系数。通过提取知识点覆盖率和用户完成时长作为输入特征，使用标注的场景难度等级作为训练标签，构建场景难度分类数据集。然后，使用训练集对梯度提升决策树模型进行训练，并通过网格搜索方法调整模型的超参数，如决策树数量、最大树深度和学习率。在训练后，使用测试集对模型进行性能评估，验证模型的泛化能力。最后，利用训练后的梯度提升决策树模型对输入的虚拟场景元数据进行难度预测，输出场景难度系数。
34、进一步的s6，生成虚拟教学场景综合等级得分，包括：获取步骤s4输出的每个虚拟教学场景下所有用户的健康状态特征向量，其中健康状态特征向量包含生理健康度和情绪健康度两个元素；对于每个虚拟教学场景，计算所有用户的健康状态特征向量在该场景下的平均值，得到该场景的平均生理健康度和平均情绪健康度；将计算得到的每个虚拟教学场景的平均生理健康度和平均情绪健康度，与步骤s5输出的对应场景难度系数，构建三元组（场景id、健康影响量、难度系数）；其中，健康影响量包含平均生理健康度和平均情绪健康度两个元素；将构建的所有虚拟教学场景的三元组按照场景id进行排序，形成一个n行3列的矩阵，作为虚拟教学场景等级评估矩阵；其中，n为步骤s1中获取的虚拟教学场景的总数，第一列为场景id，第二列为健康影响量，第三列为难度系数；对生成的虚拟教学场景等级评估矩阵进行数据归一化处理，对健康影响量中的每个元素在场景维度上做min-max标准化，将数值范围缩放到[0，1]，得到标准化的健康影响向量；对标准化的健康影响向量和难度系数进行加权求和，生成综合等级得分；其中，权重可以根据实际需求进行调节，例如赋予难度系数更大的权重，则综合等级得分会更偏向场景难度的影响；将计算得到的综合等级得分添加到生成的虚拟教学场景等级评估矩阵的最后一列，得到扩展的评估矩阵；根据扩展的评估矩阵，对不同虚拟教学场景的综合影响进行评估和排序，输出虚拟教学场景综合等级评分；该评分结果可用于步骤s7中，结合目标用户与各虚拟教学场景的匹配度，生成虚拟教学场景的推荐优先级排序。
35、三元组（triplet）：在该方案中，三元组是一种用于表示虚拟教学场景特征的数据结构，由场景id、健康影响量和难度系数三个元素组成。具体而言：场景id：表示虚拟教学场景的唯一标识符，用于区分不同的场景。健康影响量：包含平均生理健康度和平均情绪健康度两个元素，表示该场景对用户健康的影响程度。平均生理健康度和平均情绪健康度是通过对所有用户在该场景中的生理健康度和情绪健康度进行平均计算得到的。难度系数：表示该场景的难度级别，通过预训练的梯度提升决策树模型预测得到。通过构建三元组，将每个虚拟教学场景的关键特征（场景id、健康影响量、难度系数）组合在一起，方便后续的评估和排序。
36、场景维度上做min-max标准化（min-max normalization on scene dimension）：min-max标准化是一种常用的数据归一化方法，用于将数据映射到指定的范围（通常为[0，1]）。在该方案中，对健康影响量中的每个元素（平均生理健康度和平均情绪健康度）在场景维度上进行min-max标准化。具体步骤如下：设健康影响量中的某个元素在不同场景中的取值为，其中n为场景的总数。计算该元素在所有场景中的最小值和最大值。对于每个场景i，将对应的元素值标准化为，计算公式为：，重复直到健康影响量中的所有元素都完成标准化。通过场景维度上的min-max标准化，可以将不同场景的健康影响量映射到相同的尺度，消除量纲和数值范围的差异，便于后续的加权求和和综合评估。标准化后的健康影响量称为标准化的健康影响向量。
37、在该方案中，通过构建三元组（场景id、健康影响量、难度系数）来表示每个虚拟教学场景的关键特征，并将所有场景的三元组按照场景id排序，形成虚拟教学场景等级评估矩阵。然后，对健康影响量中的每个元素在场景维度上进行min-max标准化，得到标准化的健康影响向量。最后，将标准化的健康影响向量和难度系数进行加权求和，生成初始综合等级得分，并将其添加到评估矩阵的最后一列，得到扩展的评估矩阵。根据扩展的评估矩阵，对不同虚拟教学场景的综合影响进行评估和排序，输出虚拟教学场景综合等级评分。
38、相比于现有技术，本技术的优点在于：
39、通过获取历史教学数据和虚拟教学场景元数据，并对生理特征数据和情绪特征数据进行预处理，提高了数据质量，为后续步骤提供了可靠的输入，提升了整体方案的稳定性和准确性。
40、重构损失函数，采用变分自编码器的框架，引入生理隐空间和情绪隐空间，通过编码器将原始特征数据映射到隐空间，得到压缩表示，再通过解码器重构特征数据。这种方式可以有效地提取生理特征和情绪特征的低维表示，同时保留特征的本质属性和关键信息。使用最大平均差异损失函数计算重构损失，通过衡量原始数据与重构数据在再生核希尔伯特空间（rkhs）中的均值差异，可以更准确地刻画数据分布的差异，指导编码器和解码器的优化，使重构数据更加逼近原始数据，提高重构质量。
41、对比损失函数，采用对比学习的范式，将第四层输出的层次化的融合表示向量作为锚点向量，在同一用户的特征数据中采样正样本，在不同用户的特征数据中采样负样本，通过最大化锚点与正样本的相似度，最小化锚点与负样本的相似度，学习到具有判别性的特征表示。使用info nce loss计算对比损失函数，通过softmax归一化处理，可以有效地度量锚点与正负样本之间的相对相似度，加强正样本的吸引力，削弱负样本的影响力，使得学习到的特征表示具有更强的判别能力。
42、分类损失函数，采用交叉熵函数作为分类损失函数，通过将第四层输出的层次化的融合表示向量输入分类器进行特征变换和非线性映射，得到预测概率向量，再与真实标签进行比较，可以有效地衡量预测结果与真实标签之间的差异，指导分类器的优化。引入自适应权重的focalloss，通过类别衡量因子和聚焦参数的设置，可以有效地缓解类别不平衡问题，对于难以区分的类别给予更大的关注，提高分类器对少数类样本的敏感性，提升整体分类性能。
43、引入用户个体属性数据，结合融合表示向量，通过多层全连接神经网络获取每个虚拟场景下每个用户的生理健康度和情绪健康度，形成健康状态特征向量。该方法考虑了用户个体差异，提供了个性化的健康状态评估，提高了健康状态评估的准确性和针对性。
44、通过预训练的梯度提升决策树模型生成场景难度系数，利用场景难度分类数据集进行训练和评估，提高了场景难度预测的可靠性。结合各个虚拟场景下所有用户的健康状态特征向量和对应的场景难度系数，通过加权平均算法、数据归一化处理和矩阵变换，生成虚拟教学场景综合等级得分，全面考虑了场景难度和用户健康状态。
45、根据目标用户的历史教学数据，通过协同过滤算法计算目标用户与各虚拟教学场景的匹配度，结合虚拟教学场景综合等级得分，生成个性化的推荐优先级排序，选取排序前n个虚拟教学场景推荐给目标用户。该方法充分利用了用户历史数据和场景综合评估结果，提供了高度个性化、精准化的场景推荐，提升了用户体验和教学效果。
1.一种基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
5.根据权利要求3所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
7.根据权利要求5所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
9.根据权利要求2至8任一所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
10.根据权利要求9所述的基于虚拟现实的智能教学管理方法，其特征在于：
