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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于个性化信息的学生评价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：CN118916616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411380076.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于个性化信息的学生评价方法是由左家莉;杨志坚;陈开阳;刘振帧;黄琪;王明文;蔡壮设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于个性化信息的学生评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于个性化信息的学生评价方法，包括以下：S1：构建数据集；S2：构建评价模型，导入S1中的学生数据至特征编码器中，分别获取个人信息特征表示、习题信息特征表示和个性化信息特征表示；S3：导入S2中的基本信息特征表示至认知诊断模块中，获得认知诊断特征表示；S4：导入S2中的个性化信息特征表示至个性化信息增强模块中，获取个性化特征表示；S5：导入S3的认知诊断特征表示和S4的个性化特征表示至预测模块中，获取预测答题结果，构建损失函数对评价模型进行优化，最小化损失函数以更新评价模型的参数。本发明通过整合和利用学生的个性化信息，从而显著提高了用于认知诊断的评价模型在准确度上的表现。

本发明授权一种基于个性化信息的学生评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于个性化信息的学生评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构建数据集，数据集包括预处理后的学生数据，学生数据包括由个人信息和习题信息构成的基本信息和学生个性化信息； 步骤S2：构建评价模型，评价模型包括特征编码器、认知诊断模块、个性化信息增强模块和预测模块，导入步骤S1中的学生数据至特征编码器中，分别获取个人信息特征表示、习题信息特征表示和个性化信息特征表示；其中，个人信息特征表示和习题信息特征表示构成基本信息特征表示； 步骤S3：导入步骤S2中的基本信息特征表示至认知诊断模块中，获得认知诊断特征表示； 步骤S4：导入步骤S2中的个性化信息特征表示至个性化信息增强模块中，获取个性化特征表示； 步骤S5：导入步骤S3的认知诊断特征表示和步骤S4的个性化特征表示至预测模块中，获取预测答题结果，构建损失函数对评价模型进行优化，最小化损失函数以更新评价模型的参数； 步骤S4具体为： 步骤S41：个性化信息增强模块通过自注意力机制学习学生受不同个性化信息之间潜在影响，凸显重要的信息并过滤不重要的信息，通过自注意力机制共享权重，获取信息间的潜在影响；使用余弦相似度函数计算个人信息特征表示和个性化信息特征表示的相似度，获得学生的第个个性化信息对应的权重向量，表示为： ； ； 其中，表示个人信息特征表示，表示个性化信息特征表示，表示使用余弦函数相似度计算函数，表示离散型归一化函数，表示权重向量的第行权重，表示第个学生的第个信息权重，表示个性化信息对学生的影响强度，表示个性化信息的总数，表示共享权重； 步骤S42：使用注意力机制聚合其他相似个性化信息的学生的贡献权重，表示为： ； ； ； 其中，表示个性化信息影响第个学生的影响权重，表示个性化信息权重矩阵； 步骤S43：在融合额外个性化信息的同时为了自适应感知个性化信息影响关系对认知诊断结果产生影响，通过损失函数自适应更新权重矩阵，从而增强最终诊断结果，如下式所示： ； 其中，表示个性化信息增强模块预测学生对知识点的掌握程度，也即个性化特征表示； 步骤S5具体为： 预测模块设置超参数，从而增强最终诊断结果，如下式所示： ； ； ； 其中，表示评价模型，表示初步预测答题结果，表示认知诊断特征表示，表示超参数，表示习题的相关参数，包括题目的难度，题目的区分度、猜疑因素和滑动因素，表示在习题的参数为最终的预测答题结果。

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