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龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利基于大数据的青少年数字媒体素养干预系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119251027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411776361.5，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于大数据的青少年数字媒体素养干预系统及方法是由徐博骏;张建忠;李昱萱;吕远设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的青少年数字媒体素养干预系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的青少年数字媒体素养干预系统及方法，涉及学习干预技术领域，为学生推荐相应的学习资源，采集学习状态数据生成提醒值，在提醒值低于预期时向外部发出学习提醒，由接收学习提醒的状态数据生成提醒密集度，在提醒密集度高于预期时，对成绩反馈数据进行数据分析，由对学生学习过程进行干预前后的学习反馈值生成目标完成度，若目标完成度不超过预先设置的完成度阈值，由主成分分析获取影响目标完成度的影响因子，对学习资源推送策略进行优化，执行即时激励反馈措施或者输出对干预路径优化的优化建议。为学生的个性化定制学习资源，使学生在当前的学习路径上获取更匹配的学习资源。

本发明授权基于大数据的青少年数字媒体素养干预系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的青少年数字媒体素养干预方法，其特征在于：包括，采集学生学习反馈数据后生成学生的学习反馈值，对学习反馈值进行预测和趋势分析，若其变化趋势和预期不一致，由学生的学习过程数据及学习目标生成学生学习档案；由学生学习档案生成学习干预路径，依据学习资源推送策略为学生推荐相应的学习资源，采集学习状态数据生成提醒值LPvt，在提醒值LPvt低于预期时向外部发出学习提醒，其未被在预定时间内确认时切换提醒方式；其中，由学习状态数据生成提醒值LPvt的方式如下： 式中：α及β为权重系数，0≤α≤1，0≤β≤1，且α+β＝1；Pt为时间t上的学习进度，T为目标进度值，Gt为t时刻上的学习成绩，A为目标成绩；τ为观察周期[0，t]上的任一时间节点；若当前提醒周期内发出学习提醒的次数超过预期，将提醒值超出提醒阈值的比例作为提醒比Xp，由接收到学习提醒间的时间间隔及提醒比生成提醒密集度Txj；若提醒密集度Txj高于预先设置的密集度阈值，向外部发出成绩分析指令；其中，生成提醒密集度Txj的方式如下： 式中：Xpij为第i次与第j次学习提醒之间的提醒比差值，Xpa为差值的均值，ξ为大于0的极小数，U为次数阈值，N为提醒次数；T为提醒周期的长度，λ为时间衰减系数，Gpt为时间t上学习提醒的间隔；权重系数，0≤ζ≤1，0≤X≤1，0≤μ≤1且ζ+X+μ＝1；由接收学习提醒的状态数据生成提醒密集度Txj，在提醒密集度Txj高于预期时，对成绩反馈数据进行数据分析并生成学习反馈报告；由对学生学习过程进行干预前后的学习反馈值生成目标完成度Yo，若目标完成度不超Yo过预先设置的完成度阈值，由主成分分析获取影响目标完成度Yo的影响因子，对学习资源推送策略进行优化；引导学生通过新媒体途径创建学习分享内容并采集分享反馈数据，由分享反馈数据生成分享系数Fxp，其中，对支持率Cv、互动率Dp及分享率Fv做线性归一化处理，依照如下方式： 式中：α及β为权重系数，0≤α≤1，0≤β≤1，且α+β＝1；依据分享系数Fxp执行即时激励反馈措施，或者由学习干预路径优化知识图谱输出对干预路径优化的优化建议；将对学生学习过程进行干预前后的若干个反馈节点进行对齐后，由反馈节点上的学习反馈值Ko生成目标完成度Yo，若目标完成度Yo不超过预先设置的完成度阈值，向外部发出优化指令；其中，由反馈节点上的学习反馈值Ko生成目标完成度Yo的方式如下： 其中，AKoi及BKoi分别为干预前后第i个反馈节点上的学习反馈值，AKoa与BKoa为相应的均值，i为反馈节点序号，i＝1，2，…，n，n为反馈节点的个数，Zoi为第i个反馈节点的完成度中间值，Zoa为相应的均值；接收到优化指令后，收集学生的干预反馈数据，对干预反馈数据进行主成分分析，获取影响目标完成度的影响因子；以预训练的遗传算法依据影响因子对学习资源推送策略进行优化，获取优化后的学习资源推送策略；通过新媒体途径创建学习分享内容并添加主题标签，采集分享反馈数据，包括支持率、互动率及分享率，汇总后生成分享反馈数据集合；由分享反馈数据集合内的分享反馈数据生成分享系数Fxp，若分享系数Fxp超过预设的分享阈值，执行即时激励反馈措施；若获取的分享系数Fxp不超过预设的分享阈值，由预训练的LDA算法学习反馈报告进行主题提取，获取相应的反馈主题；以学习干预路径优化作为目标词，预先构建学习干预路径优化知识图谱；对优化建议的输出间隔JoG进行约束，经过符合约束条件的输出间隔后，将优化建议输出，其中，约束方式如下； 式中：m为创建学习分享内容的次数，Fxpi为第i次的分享系数，Fxpa为相应的均值，ΔYoti，ti+1为时间节点ti与ti+1间目标完成度的差值，ΔYob为目标完成度的差值的预期值，Δ∈为相应的差值阈值；||为指示函数，条件成立时取值为1，反之为0，权重系数，0≤β≤1，0≤α≤1，且α+β＝1。

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