一种基于认知数字孪生的认知演化重建方法及系统与流程

本发明属于认知数据处理，具体涉及一种基于认知数字孪生的认知演化重建方法及系统。

背景技术：

1、随着智能教育技术不断发展，依托信息化手段诊断学习者认知缺陷、实施个性化干预成为研究热点。现有认知诊断方案大多仅依据答题最终结果开展浅层分析，只能得到答案正误结论，难以还原完整思维路径，无法定位认知偏差产生的深层结构根源。部分方案引入知识图谱建模认知结构，但其诊断粒度仍停留在知识点掌握层面，未对思维过程的深层机制进行解构。

2、当前系统普遍缺乏由浅入深、逐层递进的思维解析机制，不能逐层拆解学习者的解题过程、思维表达与行为惯性，难以区分短期机械记忆与真实认知掌握程度。传统干预模式存在流程断裂问题：完成干预推送后缺少标准化验证流程，难以判断学习者是否真正完成认知结构迁移；若干预效果不佳，缺少可控的回流重试机制，易产生多次低效引导。

3、同时，现有方案干预边界模糊，存在直接输出完整答案、替代学习者独立推演的缺陷；缺少分级引导策略，无法按照偏差严重程度匹配梯度化提示，易造成过度干预或引导不足。学习者认知数据普遍采用静态快照存储方式，仅记录单一时间节点的零散信息，难以持续追踪认知能力随训练产生的动态演化过程，无法构建完整、可追溯的认知时序轨迹。

4、除流程与技术缺陷外，现有系统在可信管控层面同样存在不足：干预决策完全由算法自主下发，缺少教师人工介入通道；各类认知处理操作缺少统一审计留痕手段，不利于教学权责划分与数据合规管理。

5、上述问题共同导致认知干预盲目性较强，诊断结果缺少具备可解释性的结构化证据支撑，难以实现长期稳定的认知结构重建。本发明旨在提供一种基于认知数字孪生的认知演化重建方法及系统。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于认知数字孪生的认知演化重建方法及系统，本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

2、获取目标对象的显性作答信息、隐性行为信息、主观表达信息的多模态认知数据，对所述多模态认知数据执行分层认知显影处理，以上一层级解析结果作为下一层级输入逐级缩小认知偏差定位范围，锁定偏差底层机制标签并生成认知证据原子；

3、以所述认知证据原子为触发事件输入，对认知状态机执行状态流转判定，输出阶梯式干预任务；

4、依据干预后的认知状态生成逻辑同构且表面异构的验证任务并进行认知结构迁移判定，将对应认知结构未迁移的认知状态回退至干预阶段重新输出阶梯式干预任务；对已迁移的认知结构执行稳态化训练并生成对应训练任务；

5、将认知证据原子、验证判定结果、稳态训练结果通过状态流式写入架构写入认知数字孪生载体，经时序认知快照更新后输出分层决策信号。

6、具体地，所述分层认知显影处理包括五个层级：

7、结果层基于认知任务的答案数据判定正确性，生成结果层特征向量并标记异常作答项；

8、路径层以所述异常作答项为检索锚点，定位解题步骤序列中对应的偏离点，生成路径层偏差向量；

9、表达层以所述偏离点对应的步骤内容为聚焦区域，对目标对象在聚焦区域内的文本及语音数据进行语义解析，识别思维表达方式异常模式，生成表达层异常特征；

10、行为层以所述偏离点对应的步骤为时间窗口，对目标对象在窗口内的交互时序及手写轨迹数据执行行为模式分析，判定认知行为惯性类型；

11、演化层基于结果层、路径层、表达层及行为层的输出结果进行联合时序建模，输出偏差底层机制标签。

12、具体地，所述认知证据原子的生成过程包括：

13、将偏差底层机制标签作为偏差类型字段，将各层级的输出结果和偏离点序列作为证据集字段中的结构化证据链，并将所述偏差类型字段映射至预定义的干预协议标识；将所述偏差类型字段、结构化证据链和干预协议标识组装为所述认知证据原子。

14、具体地，所述分层认知显影处理的各层级执行过程中，监测各层级输出的特征向量的置信度；当置信度低于预设阈值时触发强制交互中断信号，从预置的提示模板库中提取三类结构化提示文本；第一类提示文本用于诱导目标对象陈述推导依据，第二类提示文本用于诱导目标对象陈述知识点间的依赖关系，第三类提示文本用于在原始任务条件反转的假设下诱导目标对象重新执行推演；获取目标对象针对所述三类提示的响应文本，对所述响应文本执行语义特征提取，将提取到的语义特征作为补充证据回写至所述证据集字段中，并基于更新后的证据集重新执行偏差底层机制标签的锁定操作，生成更新后的认知证据原子。

15、具体地，所述路径层包括：

16、获取标准认知路径的步骤节点序列，将解题步骤序列与所述步骤节点序列执行对齐操作；将对齐操作中未匹配的步骤节点标记为偏离点，并对各偏离点赋予偏离类型标签；将包含偏离类型标签的偏离点序列作为路径层偏差向量输出。

17、具体地，所述认知状态机的状态流转判定包括：

18、基于预设各认知阶段之间的流转条件集合，将当前认知状态的特征向量与所述流转条件集合中各条件的触发阈值进行比对；满足任一触发阈值时，将当前认知状态迁移至与所述触发阈值对应的下一认知阶段；所述流转条件集合至少包含三类触发条件：第一条件为认知证据原子生成时，由偏差识别阶段迁移至干预执行阶段；第二条件为验证通过时，由变式验证阶段迁移至稳态训练阶段；第三条件为验证未通过时，由变式验证阶段回退至干预执行阶段。

19、具体地，所述状态流转判定还包括：

20、响应于验证未通过事件触发回退至干预执行阶段后，记录回退次数；在干预任务重新输出完成后再次执行验证任务生成；当再次判定认知结构迁移判定结果为未迁移且所述回退次数达到预设上限值时，标记当前认知状态为待人工介入状态，暂停自动流转并向管理员终端发送告警信号，终止自动干预下发流程。

21、具体地，所述验证任务的生成过程包括：

22、提取干预后认知状态对应的原始认知任务中的推演节点和概念依赖边，以所述推演节点和概念依赖边构成认知逻辑骨架；

23、当认知证据原子中包含通过额外交互提示获取的补充语义特征，则基于所述补充语义特征更新推演节点和概念依赖边构成的认知逻辑骨架；

24、从预定义的变式模板库中选取与所述认知逻辑骨架匹配的目标模板，按所述目标模板中定义的置换规则对情境要素和数值表征执行替换，生成验证任务。

25、具体地，所述阶梯式干预任务的生成过程包括：

26、根据认知证据原子中的偏差严重程度等级匹配对应的引导等级，所述引导等级包括方向提示级、分步引导级和示范推演级，各等级分别关联方向提示型模板、分步引导型模板和示范推演型模板；按匹配到的引导等级对应的模板生成干预任务，并在第二交互模式下将干预任务中与完整答案关联的生成项标记为屏蔽项，在输出端滤除所述屏蔽项。

27、具体地，所述稳态化训练包括：

28、基于已迁移的认知结构对应的推演节点和概念依赖边生成推演任务序列，所述推演任务序列中各推演任务相对于前一推演任务增加概念依赖边且维持推演节点不变；按所述推演任务序列依次推送至目标对象，采集各推演任务的完成正确率和响应时延，根据所述完成正确率和响应时延更新认知稳定性指标；当所述认知稳定性指标达到预设固化阈值时，标记所述已迁移的认知结构为稳态认知结构。

29、具体地，所述状态流式写入架构执行写入操作时，将认知证据原子、验证判定结果和稳态训练结果封装为事件记录，各事件记录包含时间戳和版本号，以追加写入方式按时间顺序存储至认知数字孪生载体；响应于时序认知快照更新请求，读取当前认知状态对应时间窗口内的全部事件记录，将所述全部事件记录按时间顺序合并生成时序认知快照。

30、具体地，所述方法还包括：

31、对各认知处理操作生成携带时间戳的不可篡改审计记录；所述阶梯式干预任务下发前需接收人工确认指令，未收到人工确认指令则终止干预下发流程。

32、本发明的有益效果为：

33、（1）本发明构建分层认知显影处理机制，对学习者多模态认知数据依次开展结果层判定、路径层比对、表达层分析、行为层识别与演化层追踪，实现由表层结果向深层结构逐层递推的思维过程解构，精准定位认知偏差底层机制，有效区分偶发操作失误与稳定认知结构偏差，克服了现有技术仅依托答题结果开展浅层分析、无法还原完整思维路径的缺陷，为精准认知干预提供可追溯的结构化证据支撑。

34、（2）本发明搭建“状态机判定—阶梯式干预—逻辑同构且表面异构验证—稳态化训练”全链路认知治理闭环。通过逻辑同构且表面异构的验证任务精准判定认知结构迁移效果，将未迁移认知状态回流至干预阶段重新输出干预任务，对完成迁移的认知结构开展稳态化训练，实现认知偏差的根源性修复与认知结构的长期稳定固化，克服了现有技术干预推送后缺少标准化验证、难以区分短期机械记忆与真实认知掌握程度的缺陷。

35、（3）本发明借助状态流式写入架构，持续将认知证据原子、验证判定结果、稳态训练结果写入认知数字孪生载体，依托时序认知快照动态更新并输出分层决策信号，实现认知数据资产化与认知状态全生命周期动态追踪，克服了现有技术采用静态快照存储、仅能记录单点零散信息、无法构建完整认知时序演化轨迹的缺陷。

36、（4）本发明针对各认知处理操作生成携带时间戳的不可篡改审计记录，并在阶梯式干预任务下发前设置人工确认管控环节，未收到人工确认指令则终止干预下发流程，完善了算法自主决策的可信管控机制，弥补了现有方案缺少教师人工介入通道、操作过程无审计留痕的短板，便于教学权责划分，有效满足智能教学场景下的数据合规管理需求。