1.一种会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法，其特征在于，采集学习者协作学习的会话文本数据和脑电信号数据，包括：
3.根据权利要求1所述的会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法，其特征在于，分别对所述会话文本数据和所述脑电信号数据进行预处理，得到预处理会话文本数据和预处理脑电信号数据，包括：
4.根据权利要求1所述的会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法，其特征在于，将所述预处理会话文本数据和所述预处理脑电信号数据进行对齐，提取对齐后预处理会话文本数据中的会话文本特征，以及对齐后预处理脑电信号数据中的脑电信号特征，包括：
5.根据权利要求1所述的会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法，其特征在于，将所述会话文本特征和所述脑电信号特征输入会话脑电联合学习的学习者协作状态分类初始模型中进行训练，构建损失函数对模型进行优化，得到学习者协作状态分类模型，包括：
6.根据权利要求5所述的会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法，其特征在于，通过text-brain推理得到会话文本潜向量，包括：
7.根据权利要求5所述的会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法，其特征在于，通过brain-text推理得到脑电信号潜向量，包括：
8.一种会话脑电联合学习的学习者协作状态分类系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述会话脑电联合学习的学习者协作状态分类方法。