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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江曉揚(yáng)科技有限公司申請(qǐng)的專利基于大數(shù)據(jù)的智能教學(xué)分析系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120234594B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510727960.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的智能教學(xué)分析系統(tǒng)及方法是由周敏;楊俊;楊建龍;楊平發(fā);何文超;朱凱銓設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大數(shù)據(jù)的智能教學(xué)分析系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大數(shù)據(jù)的智能教學(xué)分析系統(tǒng)及方法，其中，該方法包括：在課堂進(jìn)行過程中，獲取學(xué)生的實(shí)時(shí)生理監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和行為監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；對(duì)實(shí)時(shí)生理監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和行為監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行即時(shí)模式識(shí)別，生成生理狀態(tài)指標(biāo)序列和動(dòng)作特征向量集；將生理狀態(tài)指標(biāo)序列與動(dòng)作特征向量集進(jìn)行多模態(tài)時(shí)序關(guān)聯(lián)分析，生成動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜；基于動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜，生成智能教學(xué)分析結(jié)果，智能教學(xué)分析結(jié)果包括針對(duì)當(dāng)前教學(xué)階段的內(nèi)容調(diào)整指令和互動(dòng)引導(dǎo)策略。本申請(qǐng)?zhí)嵘苏n堂教學(xué)策略的動(dòng)態(tài)適配性和學(xué)生參與度。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)的智能教學(xué)分析系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的智能教學(xué)分析方法，其特征在于，包括： 在課堂進(jìn)行過程中，獲取學(xué)生的實(shí)時(shí)生理監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和行為監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)； 對(duì)所述實(shí)時(shí)生理監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和所述行為監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行即時(shí)模式識(shí)別，生成生理狀態(tài)指標(biāo)序列和動(dòng)作特征向量集； 將所述生理狀態(tài)指標(biāo)序列與所述動(dòng)作特征向量集進(jìn)行多模態(tài)時(shí)序關(guān)聯(lián)分析，生成動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜； 基于所述動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜，生成智能教學(xué)分析結(jié)果，所述智能教學(xué)分析結(jié)果包括針對(duì)當(dāng)前教學(xué)階段的內(nèi)容調(diào)整指令和互動(dòng)引導(dǎo)策略； 所述將所述生理狀態(tài)指標(biāo)序列與所述動(dòng)作特征向量集進(jìn)行多模態(tài)時(shí)序關(guān)聯(lián)分析，生成動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜，包括： 根據(jù)所述生理狀態(tài)指標(biāo)序列與所述動(dòng)作特征向量集在時(shí)間維度上建立跨模態(tài)映射關(guān)系； 根據(jù)所述跨模態(tài)映射關(guān)系中生理狀態(tài)指標(biāo)變化與動(dòng)作特征向量變化之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，生成動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜； 所述根據(jù)所述跨模態(tài)映射關(guān)系中生理狀態(tài)指標(biāo)變化與動(dòng)作特征向量變化之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，生成動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜，包括： 將用于反映所述生理狀態(tài)指標(biāo)變化的幅度變化率與用于反映動(dòng)作特征向量在方向維度上變化的方向維度變化量進(jìn)行關(guān)聯(lián)強(qiáng)度計(jì)算，生成關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值； 將所述關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值超過設(shè)定關(guān)聯(lián)強(qiáng)度閾值的第一生理信號(hào)片段標(biāo)記為注意力波動(dòng)節(jié)點(diǎn)； 在幅度維度變化量超過預(yù)設(shè)波動(dòng)范圍的第二生理信號(hào)片段標(biāo)記為情緒變化節(jié)點(diǎn)，幅度維度變化量用于反映動(dòng)作特征向量在幅度維度上的變化程度； 根據(jù)所述注意力波動(dòng)節(jié)點(diǎn)和所述情緒變化節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜； 所述根據(jù)所述注意力波動(dòng)節(jié)點(diǎn)和所述情緒變化節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜，包括： 將所述注意力波動(dòng)節(jié)點(diǎn)的起始時(shí)間與所述情緒變化節(jié)點(diǎn)的持續(xù)時(shí)間進(jìn)行重疊區(qū)域檢測(cè)，生成注意力波動(dòng)節(jié)點(diǎn)與情緒變化節(jié)點(diǎn)間的時(shí)空交互系數(shù)，時(shí)空交互系數(shù)是注意力波動(dòng)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間區(qū)間與情緒變化節(jié)點(diǎn)的時(shí)間區(qū)間重疊部分的加權(quán)值，用于量化注意力波動(dòng)節(jié)點(diǎn)和情緒變化節(jié)點(diǎn)在時(shí)空維度上的關(guān)聯(lián)程度； 根據(jù)所述時(shí)空交互系數(shù)超過預(yù)設(shè)耦合閾值的節(jié)點(diǎn)對(duì)，生成反映注意力波動(dòng)與情緒變化關(guān)聯(lián)性的圖譜連接線； 對(duì)所述圖譜連接線在預(yù)設(shè)時(shí)間窗口內(nèi)的交互次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以生成拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)； 將所述注意力波動(dòng)節(jié)點(diǎn)、所述情緒變化節(jié)點(diǎn)、所述圖譜連接線以及所述拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)整合，構(gòu)建動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)狀態(tài)圖譜。

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