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龙图腾网恭喜徐州医科大学申请的专利一种基于多模态共享表示学习的在线智慧教学系统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：CN119090684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411233303.8，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于多模态共享表示学习的在线智慧教学系统是由李冲;胡欣怡设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态共享表示学习的在线智慧教学系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态共享表示学习的在线智慧教学系统，具体涉及在线智慧教学技术领域，包括用户学习偏好模块、用户学习能力模块、课程测验及评价数据模块以及课程推荐模型；用户学习偏好模块，用于采集用户在学习类型、学习时间段、课程展现形式等方面的学习习惯偏好数据；用户学习能力模块，用于构建用户记忆模型，包括专注力测试和记忆规律测试，采集用户个人的学习能力数据；课程测验及评价数据模块，用于获得用户测评后分数以及积分情况，并决定用户是否进入下一章节的学习。本发明实现对在线用户主、客观学习能力评价，智能化生成符合用户学习能力的课程，促进用户更好更快学习。

本发明授权一种基于多模态共享表示学习的在线智慧教学系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态共享表示学习的在线智慧教学系统，其特征在于：该教学系统至少包括用户学习偏好模块、用户学习能力模块、课程测验及评价数据模块以及课程推荐模型；用户学习偏好模块，用于采集用户在学习类型、学习时间段、课程展现形式等方面的学习习惯偏好数据；用户学习能力模块，用于构建用户记忆模型，包括专注力测试和记忆规律测试，采集用户个人的学习能力数据；课程测验及评价数据模块，用于获得用户测评后分数以及积分情况，并决定用户是否进入下一章节的学习；将用户学习偏好模块、用户学习能力模块、课程测验及评价数据模块作为模态输入数据，通过课程推荐模型生成符合用户学习能力的课程；完成符合用户学习能力的课程的用户获得用户等级升级、课程测验及评价，该课程测验及评价数据作为课程测验及评价数据模块的输入数据；其中，课程推荐模型设计如下：输入数据集D，表示为D＝[xr,yr,xa,ya,xs,ys]，其中xr,yr表示学习习惯偏好数据、xa,ya表示学习能力数据、xs,ys表示课程测验及评价数据，每个模态都与一个预测函数相关联，预测函数表述为fm＝g·hm,其中m取值为{r,a,s}，r表示学习偏好数据，a表示学习能力数据，s表示课程测验及评价数据，代表的是三个模态；其中，函数hm作为特定的编码器，函数g表示所有模态中的共享头部；给定T个总训练步长，该模型每次迭代只从一个模态接收数据；在每个训练步长t∈T中，通过最小化相应的单模态数据中的训练集的预测风险Lt来迭代优化课程推荐模型： 其中，上式中的x,y泛指输入数据和标签，和分别为在t时间点内的编码器和共享头g的可学习参数，l表示损失函数；表示在t时间点内的预测函数；mt表示t步长下的模态；对三个模态的数据学习完成后，通过学习跨模态信息进行模态融合：课程推荐模型在所有给定的模态中都采用共享的头部g，从而能够在整个过程中捕获跨模态的交互信息；课程推荐模型优化结束后，其预测过程如下：对于一个给定的测试示例x，y，计算其预测如下： 其中，m的取值1，2，3，1表示学习偏好数据r，2表示学习能力数据a，3表示课程测验及评价数据s；表示三模态下的预测函数，λm表示模态m在预测标签中的重要性，λm计算如下： 其中，ev与em均表示不同的模态，em表示x使用每个单独模态输出的熵，em-ev为计算三个模态之间的熵的差值，Softmax函数将输出对数转换为概率pm，表示模态总数可变下的总集合的预测函数。

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