基于Attention LSTM的高职电力类VR学习效果评估模型

随着虚拟现实(VR)技术在教育领域的快速发展,其在高职电力类专业教学中的应用日益普及。有效评估VR学习环境下的学习效果对于理解学生的学习进展和优化教学策略至关重要。该研究旨在探讨和验证一种基于Attention长短期记忆(LSTM)模型的学习效果评估方法,以期更准确地跟踪和分析电力类专业学生在VR学习环境中的学习行为与成效。通过收集VR学习平台上的行为日志数据,包括学生的交互动作、任务完成时间和错误发生率等,构建了一个结合时间序列分析能力的深度学习模型。引入注意力机制进一步增强了模型对于学习过程中关键时刻的关注,从而提供了更为细致和深入的分析。实验结果表明,相比于传统的评估方法,Attention LSTM模型在预测学习成果和理解学习行为方面具有明显的优势。研究的成功实施不仅提升了高职电力类专业学生的学习效率,也为未来的教育技术应用和研究提供了新的视角和工具。