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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种可解释知识追踪方法、在线学习平台和电子设备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：CN119692439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411454262.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种可解释知识追踪方法、在线学习平台和电子设备是由黄涛;欧鑫佳;杨华利;胡盛泽;耿晶;徐卓然;胡俊杰设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可解释知识追踪方法、在线学习平台和电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可解释知识追踪方法、在线学习平台和电子设备，属于数据挖掘、可解释性人工智能的技术领域，方法步骤包括：问题定义及数据预处理、问题表示、知识获取、知识应用、知识更新和模型训练，对所述预处理数据进行向量化处理，通过多层感知机融合学习者不同时刻的知识状态，构建增量指标并最小化损失值，对学习者的知识状态进行动态更新，生成个性化教学策略。本发明解构了学习者解决特定问题的过程，在解决问题前建模学习者的知识获取程度，在解决问题时计算学习者的知识应用程度，在解决问题后衡量学习者的知识更新程度，实现了面向问题解决过程的可解释性，有助于教育者和学习者在第一时间掌握自身的教学和学习状态。

本发明授权一种可解释知识追踪方法、在线学习平台和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种面向问题解决过程的可解释知识追踪方法，应用于面向问题解决过程的可解释知识追踪系统，其特征在于，包括： 在解决问题前：获取学习者的练习记录，对所述练习记录进行数据预处理，得到对应的预处理数据； 对所述预处理数据进行向量化处理，得到问题嵌入表示向量Pn，结合练习记录中的知识概念、难度和区分度，得到增强问题嵌入表示向量 在解决问题时：通过多层感知机融合学习者的前一时刻知识状态Hn-1和所述增强问题嵌入表示向量对学习者的个性化问题空间进行建模，所述个性化问题空间中包括问题的初始状态SPn、目标状态EPn和适应算子OPn，并利用激活函数和门控网络计算知识获取程度向量 使用多层感知机和激活函数从所述个性化问题空间的适应算子中生成对应的解决方案，得到知识应用程度向量通过四参数项目反应理论计算学习者正确回答问题的概率，并对学习者的反应进行归因处理； 基于所述知识获取程度向量和知识应用程度向量构建增量指标，用于量化学习者的知识内化程度KIn，并对学习者随时间变化的遗忘效应进行建模，将知识内化程度KIn和遗忘效应作用于前一时刻知识状态Hn-1，得到学习者更新后的当前时刻知识状态Hn； 在解决问题后：通过使用交叉熵损失函数，计算学习者正确作答题目的概率与其实际反应之间的损失值，并通过优化模型最小化损失值； 重复迭代上述过程，对学习者的知识状态进行动态更新，生成对应的学习者个性化教学策略。

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