本發(fā)明涉及信息化系統(tǒng)，特別是一種促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)的職業(yè)情景模擬系統(tǒng)及其方法。

背景技術(shù)：

1、隨著就業(yè)市場的日益復(fù)雜化和職業(yè)發(fā)展道路的多元化，傳統(tǒng)的職業(yè)規(guī)劃和能力評(píng)估方法已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代社會(huì)的需求。近年來，虛擬現(xiàn)實(shí)(vr)技術(shù)和人工智能(ai)算法在職業(yè)培訓(xùn)和人才評(píng)估領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多，但現(xiàn)有的系統(tǒng)仍存在諸多局限性。

2、目前，市面上存在一些基于vr技術(shù)的職業(yè)模擬系統(tǒng)，這些系統(tǒng)通常提供預(yù)設(shè)的工作場景，讓用戶在虛擬環(huán)境中體驗(yàn)特定的工作內(nèi)容。然而，這類系統(tǒng)往往缺乏個(gè)性化和動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力，無法根據(jù)用戶的實(shí)際表現(xiàn)和能力水平調(diào)整模擬內(nèi)容。此外，它們通常只關(guān)注單一維度的技能評(píng)估，如操作技能或知識(shí)儲(chǔ)備，而忽視了綜合能力的評(píng)估和長期職業(yè)發(fā)展的規(guī)劃。

3、另一方面，基于ai的職業(yè)規(guī)劃系統(tǒng)也開始出現(xiàn)。這些系統(tǒng)通過分析用戶的簡歷、測(cè)評(píng)結(jié)果和職業(yè)興趣，為用戶推薦可能適合的職業(yè)方向。但是，這類系統(tǒng)往往依賴靜態(tài)數(shù)據(jù)和簡單的匹配算法，難以捕捉用戶能力的動(dòng)態(tài)變化和潛在發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，由于缺乏實(shí)際工作場景的模擬，用戶難以真實(shí)體驗(yàn)不同職業(yè)的工作內(nèi)容和挑戰(zhàn)，導(dǎo)致推薦結(jié)果可能與實(shí)際情況存在較大偏差。

4、現(xiàn)有技術(shù)還存在一個(gè)普遍問題，即數(shù)據(jù)獲取和分析的局限性。大多數(shù)系統(tǒng)僅依賴用戶的自我報(bào)告或簡單的在線測(cè)試，無法全面和客觀地評(píng)估用戶的實(shí)際能力。這種評(píng)估方式不僅容易受到主觀因素的影響，還難以捕捉到用戶在實(shí)際工作環(huán)境中的表現(xiàn)和潛力。

5、此外，現(xiàn)有的職業(yè)規(guī)劃系統(tǒng)通常缺乏長期跟蹤和動(dòng)態(tài)調(diào)整的機(jī)制。它們往往提供一次性的建議或規(guī)劃，無法根據(jù)用戶能力的變化和外部環(huán)境的變化進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。這導(dǎo)致用戶難以獲得持續(xù)有效的職業(yè)發(fā)展指導(dǎo)，特別是在面對(duì)快速變化的就業(yè)市場和新興職業(yè)時(shí)。

6、最后，現(xiàn)有系統(tǒng)在數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)和用戶交互方面也存在不足。大多數(shù)系統(tǒng)采用傳統(tǒng)的二維圖表或文字報(bào)告來展示評(píng)估結(jié)果和建議，這種方式不僅缺乏直觀性，還難以激發(fā)用戶的參與熱情和持續(xù)使用意愿。

7、鑒于上述問題，亟需能夠提供沉浸式體驗(yàn)、動(dòng)態(tài)評(píng)估、個(gè)性化規(guī)劃和直觀可視化的職業(yè)情景模擬系統(tǒng)，以更好地滿足現(xiàn)代社會(huì)對(duì)職業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有職業(yè)規(guī)劃和能力評(píng)估系統(tǒng)中存在的個(gè)性化不足、動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力欠缺、數(shù)據(jù)獲取局限、長期規(guī)劃缺失以及用戶體驗(yàn)欠佳等問題。通過將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和動(dòng)態(tài)評(píng)估模型有機(jī)結(jié)合，本發(fā)明提供了全新的一種促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)的職業(yè)情景模擬系統(tǒng)及方法。

2、本發(fā)明提出了一種促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)的職業(yè)情景模擬系統(tǒng)，包括：

3、情景生成模塊，用于：

4、基于用戶初始能力向量和職業(yè)目標(biāo)，生成虛擬職業(yè)情景；

5、將所述虛擬職業(yè)情景發(fā)送至多模態(tài)交互模塊；

6、多模態(tài)交互模塊，與所述情景生成模塊通信連接，用于：

7、接收所述虛擬職業(yè)情景，并在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中呈現(xiàn)；

8、采集用戶在所述虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為數(shù)據(jù)，所述行為數(shù)據(jù)包括視覺數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)和生物傳感數(shù)據(jù)；

9、將所述行為數(shù)據(jù)發(fā)送至多模態(tài)融合模塊；

10、多模態(tài)融合模塊，與所述多模態(tài)交互模塊通信連接，用于：

11、接收所述行為數(shù)據(jù)；

12、基于時(shí)空同步的跨模態(tài)注意力機(jī)制，對(duì)所述行為數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到融合特征；

13、將所述融合特征發(fā)送至動(dòng)態(tài)評(píng)估模塊；

14、動(dòng)態(tài)評(píng)估模塊，與所述多模態(tài)融合模塊通信連接，用于：

15、接收所述融合特征；

16、基于非線性能力演化模型，對(duì)用戶的職業(yè)能力進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，得到更新后的能力向量；

17、將所述更新后的能力向量發(fā)送至決策優(yōu)化模塊；

18、決策優(yōu)化模塊，與所述動(dòng)態(tài)評(píng)估模塊通信連接，用于：

19、接收所述更新后的能力向量；

20、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，生成職業(yè)發(fā)展決策；

21、將所述職業(yè)發(fā)展決策發(fā)送至路徑規(guī)劃模塊；

22、路徑規(guī)劃模塊，與所述決策優(yōu)化模塊通信連接，用于：

23、接收所述職業(yè)發(fā)展決策；

24、構(gòu)建動(dòng)態(tài)職業(yè)發(fā)展圖，并基于蒙特卡洛樹搜索算法，生成最優(yōu)職業(yè)發(fā)展路徑；

25、將所述最優(yōu)職業(yè)發(fā)展路徑發(fā)送至可視化模塊；

26、可視化模塊，與所述路徑規(guī)劃模塊通信連接，用于：

27、接收所述最優(yōu)職業(yè)發(fā)展路徑；

28、基于三維態(tài)勢(shì)投影技術(shù)，生成用戶能力發(fā)展軌跡的可視化表示；

29、將所述可視化表示發(fā)送至所述多模態(tài)交互模塊，用于在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中呈現(xiàn)。

30、作為優(yōu)選，所述情景生成模塊包括：

31、條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)單元，用于基于用戶當(dāng)前能力向量和職業(yè)目標(biāo)，生成虛擬職業(yè)情景；

32、職業(yè)約束單元，與所述條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)單元連接，用于對(duì)生成的虛擬職業(yè)情景施加職業(yè)相關(guān)約束，確保生成情景與用戶能力和目標(biāo)的相關(guān)性；

33、情景庫單元，與所述條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)單元和所述職業(yè)約束單元連接，用于存儲(chǔ)和管理生成的虛擬職業(yè)情景。

34、作為優(yōu)選，所述多模態(tài)交互模塊包括：

35、虛擬現(xiàn)實(shí)渲染單元，用于在虛擬現(xiàn)實(shí)頭顯設(shè)備上呈現(xiàn)所述虛擬職業(yè)情景；

36、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集單元，用于采集用戶在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為數(shù)據(jù)，包括：

37、視覺采集子單元，用于采集用戶的視覺行為數(shù)據(jù)；

38、語音采集子單元，用于采集用戶的語音數(shù)據(jù)；

39、生物傳感采集子單元，用于采集用戶的生理數(shù)據(jù)；

40、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，與所述多模態(tài)數(shù)據(jù)采集單元連接，用于對(duì)采集的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換和初步特征提取。

41、作為優(yōu)選，所述多模態(tài)融合模塊包括：

42、特征提取單元，用于從預(yù)處理后的行為數(shù)據(jù)中提取模態(tài)特定的特征；

43、注意力計(jì)算單元，與所述特征提取單元連接，用于計(jì)算跨模態(tài)注意力權(quán)重；

44、特征融合單元，與所述注意力計(jì)算單元連接，用于基于所述注意力權(quán)重，對(duì)不同模態(tài)的特征進(jìn)行加權(quán)融合，得到融合特征。

45、作為優(yōu)選，其特征在于，所述動(dòng)態(tài)評(píng)估模塊包括：

46、貝葉斯推斷單元，用于基于融合特征，對(duì)用戶當(dāng)前能力進(jìn)行概率推斷；

47、非線性演化單元，與所述貝葉斯推斷單元連接，用于模擬用戶能力的動(dòng)態(tài)變化過程，包括：

48、微分方程求解子單元，用于求解描述能力演化的非線性微分方程；

49、參數(shù)預(yù)測(cè)子單元，用于動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)能力演化方程的參數(shù)；

50、能力更新單元，與所述貝葉斯推斷單元和所述非線性演化單元連接，用于綜合概率推斷結(jié)果和非線性演化結(jié)果，生成更新后的能力向量。

51、作為優(yōu)選，其特征在于，所述決策優(yōu)化模塊包括：

52、狀態(tài)編碼單元，用于將用戶能力向量、經(jīng)濟(jì)環(huán)境參數(shù)和行業(yè)特征向量編碼為狀態(tài)表示；

53、動(dòng)作生成單元，與所述狀態(tài)編碼單元連接，用于基于當(dāng)前狀態(tài)生成可能的職業(yè)決策動(dòng)作；

54、價(jià)值評(píng)估單元，與所述狀態(tài)編碼單元和所述動(dòng)作生成單元連接，用于評(píng)估狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的價(jià)值；

55、策略優(yōu)化單元，與所述價(jià)值評(píng)估單元連接，用于基于td3算法優(yōu)化決策策略，其中包括動(dòng)態(tài)權(quán)重因子，用于自適應(yīng)調(diào)整不同維度獎(jiǎng)勵(lì)的權(quán)重。

56、作為優(yōu)選，所述路徑規(guī)劃模塊包括：

57、圖構(gòu)建單元，用于基于職業(yè)發(fā)展決策和用戶能力向量，構(gòu)建動(dòng)態(tài)職業(yè)發(fā)展圖；

58、邊權(quán)重計(jì)算單元，與所述圖構(gòu)建單元連接，用于計(jì)算圖中邊的權(quán)重，所述權(quán)重基于用戶當(dāng)前能力與目標(biāo)職位要求的相似度；

59、路徑搜索單元，與所述圖構(gòu)建單元和所述邊權(quán)重計(jì)算單元連接，用于基于蒙特卡洛樹搜索算法，在所述動(dòng)態(tài)職業(yè)發(fā)展圖中搜索最優(yōu)路徑；

60、路徑優(yōu)化單元，與所述路徑搜索單元連接，用于對(duì)搜索得到的路徑進(jìn)行平滑處理和局部優(yōu)化。

61、作為優(yōu)選，所述可視化模塊包括：

62、數(shù)據(jù)降維單元，用于使用主成分分析方法，將高維能力向量投影到三維空間；

63、軌跡生成單元，與所述數(shù)據(jù)降維單元連接，用于基于投影后的數(shù)據(jù)點(diǎn)，生成連續(xù)的能力發(fā)展軌跡；

64、動(dòng)態(tài)更新單元，與所述軌跡生成單元連接，用于實(shí)時(shí)更新可視化軌跡，包括速度和加速度的計(jì)算；

65、交互設(shè)計(jì)單元，用于設(shè)計(jì)用戶與可視化界面的交互方式，包括縮放、旋轉(zhuǎn)和時(shí)間軸控制功能。

66、作為優(yōu)選，其特征在于，還包括：

67、邊緣計(jì)算模塊，部署在虛擬現(xiàn)實(shí)頭顯設(shè)備上，用于執(zhí)行實(shí)時(shí)渲染、數(shù)據(jù)采集和初步處理任務(wù)；

68、云計(jì)算模塊，與所述邊緣計(jì)算模塊通過網(wǎng)絡(luò)連接，用于執(zhí)行復(fù)雜的人工智能算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)；

69、任務(wù)調(diào)度模塊，與所述邊緣計(jì)算模塊和所述云計(jì)算模塊連接，用于根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度、實(shí)時(shí)性要求和網(wǎng)絡(luò)狀況，動(dòng)態(tài)分配計(jì)算任務(wù)到邊緣端或云端。

70、促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)的職業(yè)情景模擬方法，包括以下步驟：

71、s1、基于用戶初始能力向量和職業(yè)目標(biāo)，生成虛擬職業(yè)情景；

72、s2、在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中呈現(xiàn)所述虛擬職業(yè)情景，并采集用戶在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的多模態(tài)行為數(shù)據(jù)；

73、s3、基于時(shí)空同步的跨模態(tài)注意力機(jī)制，對(duì)所述多模態(tài)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到融合特征；

74、s4、基于非線性能力演化模型，利用所述融合特征對(duì)用戶的職業(yè)能力進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估，得到更新后的能力向量；

75、s5、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和所述更新后的能力向量，生成職業(yè)發(fā)展決策；

76、s6、構(gòu)建動(dòng)態(tài)職業(yè)發(fā)展圖，并基于蒙特卡洛樹搜索算法，生成最優(yōu)職業(yè)發(fā)展路徑；

77、s7、基于三維態(tài)勢(shì)投影技術(shù)，生成用戶能力發(fā)展軌跡的可視化表示，并在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中呈現(xiàn)；

78、s8、重復(fù)步驟s1至s7，直至用戶達(dá)到預(yù)設(shè)的職業(yè)發(fā)展目標(biāo)或模擬時(shí)間結(jié)束。

79、本發(fā)明的有益效果主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

80、首先，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了高度個(gè)性化和動(dòng)態(tài)適應(yīng)的職業(yè)情景模擬。通過情景生成模塊和多模態(tài)交互模塊的協(xié)同工作，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的初始能力和職業(yè)目標(biāo)，動(dòng)態(tài)生成符合個(gè)人特點(diǎn)的虛擬職業(yè)場景。這種方法不僅提供了更真實(shí)和相關(guān)的體驗(yàn)，還能夠隨著用戶能力的變化而不斷調(diào)整，確保模擬內(nèi)容始終保持挑戰(zhàn)性和針對(duì)性。

81、其次，本發(fā)明突破了傳統(tǒng)評(píng)估方法的局限，實(shí)現(xiàn)了全方位、客觀的能力評(píng)估。多模態(tài)融合模塊和動(dòng)態(tài)評(píng)估模塊的創(chuàng)新設(shè)計(jì)，使系統(tǒng)能夠同時(shí)分析用戶的視覺、語音和生理數(shù)據(jù)，從而全面捕捉用戶在虛擬工作環(huán)境中的表現(xiàn)。這種多維度的數(shù)據(jù)采集和分析方法，大大提高了評(píng)估的準(zhǔn)確性和客觀性，為用戶提供了更加真實(shí)可靠的能力畫像。

82、再者，本發(fā)明通過決策優(yōu)化模塊和路徑規(guī)劃模塊的創(chuàng)新算法，實(shí)現(xiàn)了長期、動(dòng)態(tài)的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)的決策優(yōu)化算法能夠考慮用戶的能力狀態(tài)、職業(yè)目標(biāo)和外部環(huán)境因素，生成最優(yōu)的職業(yè)發(fā)展策略。同時(shí)，動(dòng)態(tài)職業(yè)發(fā)展圖的構(gòu)建和蒙特卡洛樹搜索算法的應(yīng)用，使系統(tǒng)能夠?yàn)橛脩粢?guī)劃出可行且個(gè)性化的長期發(fā)展路徑。這種方法不僅幫助用戶制定明確的職業(yè)目標(biāo)，還能根據(jù)實(shí)際進(jìn)展和外部變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，為用戶提供持續(xù)有效的職業(yè)指導(dǎo)。

83、此外，本發(fā)明的可視化模塊通過三維態(tài)勢(shì)投影技術(shù)和交互式設(shè)計(jì)，大大提升了用戶體驗(yàn)。能力發(fā)展軌跡的直觀可視化展示，使用戶能夠清晰地了解自己的能力變化和發(fā)展方向。結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的沉浸式體驗(yàn)，不僅增強(qiáng)了用戶的參與感，還提高了系統(tǒng)的使用粘性，有利于用戶長期跟蹤和改進(jìn)自身的職業(yè)發(fā)展。

84、最后，本發(fā)明采用邊緣-云計(jì)算協(xié)同架構(gòu)，有效平衡了系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。邊緣計(jì)算模塊負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)渲染和數(shù)據(jù)采集，確保了虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境的流暢響應(yīng)；而云計(jì)算模塊則承擔(dān)了復(fù)雜的ai算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)，保證了系統(tǒng)的強(qiáng)大分析能力。這種架構(gòu)設(shè)計(jì)不僅提高了系統(tǒng)的整體性能，還為未來的擴(kuò)展和升級(jí)提供了靈活性。

85、綜上所述，本發(fā)明通過創(chuàng)新的技術(shù)方案，有效解決了現(xiàn)有職業(yè)規(guī)劃和能力評(píng)估系統(tǒng)中存在的諸多問題。它不僅為求職者和在職人員提供了一個(gè)全面、動(dòng)態(tài)、個(gè)性化的職業(yè)發(fā)展工具，還為企業(yè)和教育機(jī)構(gòu)提供了先進(jìn)的人才評(píng)估和培養(yǎng)手段。這種創(chuàng)新性的解決方案有望在促進(jìn)就業(yè)、推動(dòng)創(chuàng)業(yè)和優(yōu)化人才市場等方面發(fā)揮重要作用，為現(xiàn)代社會(huì)的職業(yè)發(fā)展和人才培養(yǎng)帶來積極影響。