华南师范大学张旭晴获国家专利权
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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于人工智能和知识追踪的学习推荐方法、装置和介质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：CN119293223B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411200678.4，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于人工智能和知识追踪的学习推荐方法、装置和介质是由张旭晴;吴正洋;林韵璇设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能和知识追踪的学习推荐方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能和知识追踪的学习推荐方法、装置和介质，可应用于智慧学习技术领域。本申请通过根据习题知识文档构建待选习题知识集合并构建强化学习框架后，通过强化学习框架在待选习题知识集合中进行查新检索生成提示词模板，将提示词模板输入大语言模型生成推荐习题、推荐习题的知识点和习题难度，并预测学生对知识点的第一知识掌握水平，接着将当前学生的学习状态、推荐习题对应的回答信息、推荐习题的知识点和习题难度输入预训练的难度匹配知识追踪模型得到当前学生的第二知识掌握水平，再结合第一知识掌握水平更新推荐习题集，从而可以有效结合人工智能反馈和知识追踪的特点进行学习推荐，进而提高学习推荐的准确度。
本发明授权基于人工智能和知识追踪的学习推荐方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能和知识追踪的学习推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据习题知识文档构建待选习题知识集合；构建强化学习框架；通过所述强化学习框架在所述待选习题知识集合中进行查新检索，生成提示词模板；将所述提示词模板输入大语言模型，生成推荐习题、所述推荐习题的知识点和习题难度，并预测学生对所述知识点的第一知识掌握水平；对当前学生的学习状态、所述推荐习题对应的回答信息、所述推荐习题的知识点和所述习题难度进行多层感知，得到当前时间步的第一难度增强问题嵌入；将所述第一难度增强问题嵌入输入自适应序列神经网络，得到当前时间步的第一知识状态；获取下一时间步的第二难度增强问题嵌入；将所述第一知识状态与所述第二难度增强问题嵌入进行内积，得到所述当前学生的第二知识掌握水平；根据所述第一知识掌握水平和所述第二知识掌握水平更新推荐习题集。
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