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教育智能体如何提供更有效的支持基于EEG信号的脑机制与优化策略探究

一、问题提出：教育智能体与神经反馈融合的研究背景与现实挑战

在当前教育数字化转型不断深化的大背景下，传统教学模式正面临前所未有的结构性变革。以人工智能为核心驱动的教育智能体（EducationalAgent）已在个性化学习路径推荐、学习行为分析、情感识别等方面展现出显著潜力。然而，尽管这些系统在数据驱动决策方面取得了阶段性成果，其对学生认知状态的动态感知仍存在滞后性与表层化的问题。大多数现有系统依赖于学生外显行为数据——如答题正确率、点击流轨迹、停留时间等——进行推断，而未能深入触及学习过程