中题报告助手使用教程

一、使用步骤

1. 收集信息  

   准备好以下内容：  

   • 课题名称（需体现研究核心）  

   • 研究进展（已完成工作+现存问题）  

   • 预期成果（理论/实践成果）  

   • 研究计划（时间节点+任务分解）  

   • 研究方法（至少3种方法的组合说明）

2. 输入格式  

   用自然语言分段描述，例如：  

   ```  

   【课题名称】  

   基于人工智能的课堂行为分析模型研究  

   【研究进展】  

   已完成学生姿态识别算法开发，但实时性不足；采集了200小时课堂视频数据，但标注效率低  

   【预期成果】  

   1. 构建轻量化行为识别模型  

   2. 形成课堂专注度评价指标体系  

   【研究计划】  

   2023.09-2023.11 模型压缩算法优化  

   2023.12-2024.02 开发自动标注工具  

   【研究方法】  

   计算机视觉技术、教育实证研究法、设计科学研究法  

   ```

3. 生成报告  

   智能体会自动：  

   • 结构化重组内容  

   • 补充方法论描述  

   • 规范学术表述  

   • 添加过渡衔接

4. 检查修改  

   重点核对：  

   • 技术路线逻辑闭环  

   • 创新点明确突出  

   • 时间安排合理可行

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应用示例

用户输入：

```  

【课题名称】  

多模态数据融合的在线学习倦怠预警研究  

【研究进展】  

1. 已完成眼动+表情+操作日志的数据采集系统搭建  

2. 当前问题：多源数据时空对齐困难，预警准确率仅68%  

【预期成果】  

1. 建立学习倦怠特征融合模型  

2. 开发实时预警插件（支持Moodle平台）  

【研究计划】  

第一阶段(3个月)：设计数据校准算法  

第二阶段(4个月)：构建深度特征提取网络  

第三阶段(2个月)：系统集成与验证  

【研究方法】  

多模态学习分析、深度学习、教育数据挖掘  

```

智能体输出：

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中题报告

一、课题名称  

多模态数据融合的在线学习倦怠预警机制构建与应用研究  

二、研究进展与存在问题  

1. 已取得进展：  

   • 成功集成眼动追踪、面部表情识别及操作日志记录模块，搭建了多维度数据采集系统  

   • 初步实现了单模态倦怠特征提取，完成基线模型构建  

2. 现存问题：  

   • 多源异构数据的时空对齐精度不足（当前同步误差±1.2s）  

   • 特征级融合策略有效性待提升（跨模态关联捕获率仅58%）  

   • 预警模型泛化能力有限（跨课程场景准确率下降12.7%）  

三、预期成果与研究计划  

1. 预期成果：  

   • 理论成果：提出基于注意力机制的多模态特征融合框架  

   • 技术成果：开发支持主流LMS的轻量化预警插件（响应时间<0.5s）  

   • 应用成果：形成在线学习倦怠干预方案（试点3所院校）  

2. 阶段计划：  

| 时间段       | 主要任务                          | 交付物                       |  

|--------------|-----------------------------------|------------------------------|  

| 2023.09-11   | 设计时空校准算法                  | 数据同步误差≤0.3s的校准模型  |  

| 2023.12-2024.03 | 构建混合神经网络架构            | 多模态融合准确率≥82%         |  

| 2024.04-05   | 开发平台插件并开展实证研究        | 用户满意度≥4.2/5的评估报告   |  

四、研究方法  

1. 多模态学习分析法：  

   • 采用OpenFace+EyeLink+日志解析的三维数据采集方案  

   • 运用动态时间规整(DTW)技术解决异步数据对齐问题  

2. 深度特征融合技术：  

   • 设计门控交叉注意力模块(Gated Cross-Attention)  

   • 构建基于Transformer的多任务学习网络  

3. 教育实证研究法：  

   • 采用A/B测试验证预警有效性  

   • 使用多层线性模型(HLM)分析干预效果  

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示例解析：  

1. 结构化增强：将原始输入中的"数据校准算法"细化为具体技术指标（同步误差≤0.3s）  

2. 方法论深化：补充了Gated Cross-Attention等具体技术实现路径  

3. 学术化表达：将"开发插件"转化为"支持主流LMS的轻量化预警插件"的专业表述  

4. 逻辑串联：增加效果验证环节（A/B测试+HLM分析）形成完整闭环

建议在实际使用时，可先提供研究的关键点清单，智能体会自动追问细节完善内容。