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龙图腾网获悉四川通信科研规划设计有限责任公司申请的专利一种基于VR智慧教育的教学知识挖掘方法、系统、设备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：CN119202031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411691505.7，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于VR智慧教育的教学知识挖掘方法、系统、设备和介质是由邱泽华;李轲;范彩云;陈俊宇;何兵;周菥;陈志彬;吴丹;周承瑛;张馨月;张辉;曹钦设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VR智慧教育的教学知识挖掘方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VR智慧教育的教学知识挖掘方法、系统、设备和介质，涉及知识挖掘技术领域，包括获取学习者的第一行为数据，并构建VR模型；根据所述行为数据，生成一级学习路径，并获取各个路径的模拟学习效果数据；采集第二行为数据，结合模拟学习效果数据，确定二级学习路径；获取学习后的第三行为数据和第一健康数据，并与所述二级学习路径的模拟效果数据进行对比形成反馈结果。本发明提供的基于VR智慧教育的教学知识挖掘方法通过对学习路径的预估和模拟，减少不必要的路径探索时间，快速确定最优的学习路径，确保学习者在最短的时间内达到最好的学习效果。本发明在学习内容调控、学习效率以及个性化方面都取得更加良好的效果。

本发明授权一种基于VR智慧教育的教学知识挖掘方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于VR智慧教育的教学知识挖掘方法，其特征在于，包括： 获取学习者的第一行为数据，并构建VR模型； 根据所述行为数据，生成一级学习路径，并获取各个路径的模拟学习效果数据； 采集第二行为数据，结合模拟学习效果数据，确定二级学习路径； 获取学习后的第三行为数据和第一健康数据，并与所述二级学习路径的模拟效果数据进行对比形成反馈结果； 所述获取学习者的第一行为数据包括通过VR设备采集学习者在虚拟学习环境中的行为数据； 所述根据所述行为数据，生成一级学习路径包括利用行为数据，生成多个具有不同内容结构和呈现顺序的一级学习路径，每个学习路径根据学习者的个人情况进行模拟； 所述获取各个路径的模拟学习效果数据包括基于历史数据和相关特征来预测各个路径的学习效果； 所述采集第二行为数据包括采集学习者当前的行为数据作为第二行为数据，采集数据类型与第一行为数据相同； 所述确定二级学习路径包括比较学习者当前的行为数据和各个路径的模拟效果数据，确定具有最佳预期效果的学习路径，作为二级学习路径，适应学习者的个性化需求和实时状态； 所述获取学习后的第三行为数据和第一健康数据，并与所述二级学习路径的模拟效果数据进行对比形成反馈结果包括通过对比实际学习过程中采集到的新行为数据与最优路径的模拟学习效果数据，评估学习过程的有效性，将知识掌握度差异、学习效率差异以及生理负荷差异通过加权评分法，整合为一个综合偏差评分，基于综合评分进行知识挖掘的反馈调节，当综合偏差评分≥0.7，且其中至少两个维度的差异评分超过预设的自身阈值，识别为学习者无法适应当前的学习强度和知识挖掘强度，系统立即调整学习路径，通过降低内容难度和增加休息时间增强学习者的适应性； 当0.4≤综合偏差评分0.7识别为且生理负荷差异没有超过预设的自身阈值，知识掌握度差异和学习效率差异仅有一项超过预设的自身阈值，通过提供额外的趣味辅助材料进行学习兴趣引导进行学习效果优化； 当综合偏差评分0.4，表示学习过程接近预期效果，维持现有的学习路径； 第一行为数据为学习者进入虚拟学习环境首次采集的数据，包括学习时长、交互频次、学习过程中知识点的访问顺序、回答问题的正确率、学习速度、注意力数据； 第二行为数据为学习者进入一级学习路径学习阶段后，以固定时间间隔采集的行为数据，数据类型与第一行为数据相同； 第三行为数据为学习者完成二级学习路径学习任务后采集的答题准确率、测试题单个题目停留时间以及触碰次数，答题更改次数； 第一健康数据心率、眨眼频次以及凝视时间； 根据第一行为数据生成一级学习路径包括利用学习者的历史学习记录来模拟不同路径下的学习效果，预测各路径的学习进度和知识掌握情况，采用强化学习算法，优化每条路径的各个知识点顺序和内容密度，获取各个路径的模拟学习效果数据包括基于历史数据和相关特征来预测各个路径的学习效果，采用因果推断的方法，明确不同特征之间的因果关系； 基于这些因果关系构建结构方程模型，通过假设路径来分析各个特征之间的直接和间接效应； 选择随机森林回归，来对各个路径的学习效果进行预测，每个路径预测的目标变量包括学习者的知识点掌握度、完成时间、平均成绩提升率； 采用集成学习的方法，将多个模型的预测结果进行加权平均； 根据第二行为数据生成二级学习路径包括使用滑动窗口技术对学习行为数据进行分段处理，提取时间序列特征对交互数据进行统计分析，计算手势和语音交互的总次数、交互频率以及分布情况； 将多源数据的学习行为、情绪和生理信号融合成高维特征向量，并通过主成分分析提取主要特征维度。

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