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教育技术的快速发展导致向个性化和适应性学习经历转变。这种系统的关键组成部分是能够向学生提供及时和相关的反馈。本文介绍了AI驱动的实时反馈系统，旨在通过整合情感分析和机器学习算法来增强学生的支持。系统利用情感分析来评估学生互动的情感语气，例如论坛帖子，作业提交和反馈。机器学习算法，包括决策树，支持向量机（SVM）和深度学习模型，用于分析和预测学生的参与，表现和情感状态。通过结合认知和情感见解，该系统提供了个性化的，上下文敏感的反馈，可以帮助学生克服学习挑战并改善学术成果。使用多个数据集评估了系统的有效性，显示学生的参与度，满意度和性能的显着改善。1。引言人工智能（AI）在教育中的整合彻底改变了学生与学习内容互动的方式，从而使其更具个性化和适应性。教育的主要挑战之一是提供及时和相关的反馈，可以帮助学生保持参与度，改善学习经验并在学术上取得成功。依靠教师评估和预定评估的传统反馈方法通常无法满足学生的直接需求。为了弥合这一差距，已经开发出了驱动的系统，以根据认知表现和情感参与提供实时反馈。这些系统利用了高级技术，例如情感分析和
AI驱动的实时反馈系统，以增强学生支持：
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