本研究解决了高质量学生数据的获取困难，尤其是在隐私问题和数据保护法规日益严格的背景下。我们创新性地利用生成对抗网络（GAN）和大型语言模型（LLM）生成合成学生数据，并表明这些方法能够产生与真实学生数据相似的高质量合成数据。研究结果将为学习分析领域提供新的数据生成方法，推动自主学习的分析和应用。

研究提出了一种名为CT-GAN的新模型，能够从fMRI和DTI中融合功能和结构信息，并通过分析生成的连接特征来识别与阿尔茨海默病相关的大脑连接。评估结果表明，该模型能够显著提高预测性能，有效地检测与该病相关的大脑区域，并为检测异常神经回路提供了新的见解。