一种基于AI学习系统的交互式动态解题可视化方法及系统与流程

本发明涉及智能在线教育，具体为一种基于 ai 学习系统的交互式动态解题可视化方法及系统。

背景技术：

1、当前 ai 教辅工具，收到题目之后大多直接输出文本形式完整解题步骤与最终答案，输出内容为静态文本，学生只能被动阅读完整答案，解题推导过程是黑盒，无法看到变量、图形条件随解题步骤的动态变化。

2、现有技术存在如下缺陷：第一，抽象公式、几何模型、物理过程仅靠文字描述，想象难度大，对于逻辑推导链条较长的题目，学生跟不上推导节奏，第二，缺少交互能力，不能够回退、跳转到某一个解题步骤仔细研读，也不能修改题目已知条件观察条件变化带来的结果变化，第三，系统只能输出标准答案，不能捕获学生阅读解题过程中的行为，无法定位学生究竟在哪一步理解存在障碍，学情评估只依靠做题对错，缺少过程维度数据。

3、虽然部分方案可以生成解题动画，但动画为预渲染固定视频，用户不能干预解题流程，不能修改参数，不属于交互式，无法满足探究式学习需求。因此需要一种 ai 驱动，解题过程动态可视化、支持用户交互干预解题流程的技术方案所以我们提出了一种基于 ai学习系统的交互式动态解题可视化方法及系统来解决上述存在的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于 ai 学习系统的交互式动态解题可视化方法及系统，具备将 ai 生成的结构化解题路径转化为可交互动态可视化画面，支持步骤跳转回退、题设参数修改重算，采集交互行为做学情分析，帮助学生理解推导逻辑等优点，解决了上述背景技术中所提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于ai学习系统的交互式动态解题可视化方法，包括以下步骤：

4、s1、获取用户输入的题目多模态输入数据，所述多模态输入数据包括文本输入、拍照图像输入、公式输入中的至少一种。

5、s2、调用ai学习系统对所述题目多模态输入数据做解析处理，识别题干条件、已知参数、求解目标，匹配关联知识库知识点，生成结构化分步解题路径，所述结构化分步解题路径包含多级解题步骤、每一步骤的逻辑约束、中间演算变量、知识点标签。

6、s3、将所述结构化分步解题路径转换为可交互可视化描述脚本，生成携带交互控制点的动态解题渲染序列，所述交互控制点包括步骤跳转控件、参数修改控件、回放暂停控件。

7、s4、前端渲染模块加载所述动态解题渲染序列，按照时序分步渲染解题动画，同步展示文字推导、公式、图形模型。

8、s5、实时捕获用户通过交互控制点下发的交互指令，所述交互指令包括步骤跳转指令、回退指令、题设参数修改指令。

9、s6、根据交互指令对结构化分步解题路径执行重演算，更新中间演算变量，同步驱动前端渲染模块更新动态解题可视化画面。

10、s7、采集用户全部交互行为数据，结合解题路径完成情况，输出学情分析反馈结果。

11、作为优选的技术方案，所述s2中生成结构化分步解题路径，还包括：识别题目存在的多种解题思路，生成多条并行的结构化分步解题路径，接收用户选择指令切换不同解题路径对应的动态解题渲染序列进行展示。

12、作为优选的技术方案，所述s3中所述可交互可视化描述脚本为svg/js可执行脚本，脚本内对每一个解题步骤绑定状态标记，不同状态标记对应可视化画面的不同渲染状态。

13、作为优选的技术方案，所述s6中题设参数修改指令执行过程包括：接收用户修改后的题设参数，ai学习系统基于修改后参数重新执行完整解题演算，生成更新后的结构化分步解题路径，再驱动前端重新渲染整套动态解题动画。

14、作为优选的技术方案，所述s7所述交互行为数据包含步骤跳转记录、参数修改记录、停留时长、步骤回看次数，对交互行为数据统计分析，定位用户薄弱知识点，推送对应练习题资源。

15、一种基于ai学习系统的交互式动态解题可视化系统，用于实现权利要求1-5任一项所述的方法，包括：多模态输入采集模块、ai学习解析引擎、可视化脚本生成模块、前端交互渲染模块、交互指令处理模块、重演算模块、学情分析模块。

16、所述多模态输入采集模块，用于采集用户输入的题目多模态输入数据，并传输至ai学习解析引擎，所述ai学习解析引擎，分别与多模态输入采集模块、可视化脚本生成模块、重演算模块相连，用于解析题目，匹配知识库，输出结构化分步解题路径。

17、所述可视化脚本生成模块，连接ai学习解析引擎，用于接收结构化分步解题路径，转换生成带交互控制点的动态解题渲染序列，下发至前端交互渲染模块，所述前端交互渲染模块，用于加载动态解题渲染序列，时序渲染动态解题可视化画面，接收用户操作生成交互指令并发送给交互指令处理模块，所述交互指令处理模块，分别连接前端交互渲染模块与重演算模块，用于解析交互指令，向重演算模块下发演算调度信号，所述重演算模块，分别连接ai学习解析引擎与前端交互渲染模块，用于接收调度信号，完成解题路径重演算，回传更新后的解题路径至前端交互渲染模块，所述学情分析模块，与前端交互渲染模块相连，采集用户交互行为数据，输出学情分析反馈结果。

18、作为优选的技术方案，所述ai学习解析引擎内置学科知识库、大模型推理单元、解题路径拆分单元，所述解题路径拆分单元用于将完整解题答案拆解为具备依赖关系的多级子步骤，标记步骤之间变量依赖关系。

19、作为优选的技术方案，所述交互控制点内嵌于前端交互渲染模块输出的可视化界面，交互控制点包括步骤进度条、参数编辑弹窗、动画播放/暂停/回放按钮和多解法切换按钮。

20、作为优选的技术方案，所述重演算模块配置有变量校验单元，变量校验单元用于校验用户修改后的题设参数是否符合学科约束，若参数非法，则向前端交互渲染模块返回参数异常提示，不执行重演算。

21、作为优选的技术方案，还包括离线导出模块，所述离线导出模块连接可视化脚本生成模块，用于将动态解题渲染序列打包为离线可浏览文件，支持脱离ai服务端本地回放动态解题可视化过程。

22、将ai输出的解题结果拆解为结构化分步解题路径，转化为可交互动态渲染序列，不再是静态文字答案，把公式、几何图形、物理过程随解题步骤动态演示，降低抽象题目的理解门槛，解决传统ai解题输出静态文本，推导过程不直观的技术问题，设置交互控制点，支持步骤跳转、回退回看、修改题设参数重演算，学生可以自主探究条件变化带来的解题结果变化，实现探究式学习，同时采集用户交互行为数据，从解题过程维度识别薄弱知识点，而不是仅依靠答题对错评判学情，提升智能教辅个性化程度。

23、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

24、1、本发明将ai输出的解题结果拆解为结构化分步解题路径，转化为可交互动态渲染序列，不再是静态文字答案，把公式、几何图形、物理过程随解题步骤动态演示，降低抽象题目的理解门槛，解决传统ai解题输出静态文本，推导过程不直观的技术问题。

25、2、本发明设置交互控制点，支持步骤跳转、回退回看、修改题设参数重演算，学生可以自主探究条件变化带来的解题结果变化，实现探究式学习，同时采集用户交互行为数据，从解题过程维度识别薄弱知识点，而不是仅依靠答题对错评判学情，提升智能教辅个性化程度。