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龙图腾网获悉浙江晓扬科技有限公司申请的专利基于大数据的智能教学分析系统及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：CN120234594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510727960.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于大数据的智能教学分析系统及方法是由周敏;杨俊;杨建龙;杨平发;何文超;朱凯铨设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的智能教学分析系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于大数据的智能教学分析系统及方法，其中，该方法包括：在课堂进行过程中，获取学生的实时生理监测数据和行为监测数据；对实时生理监测数据和行为监测数据分别进行即时模式识别，生成生理状态指标序列和动作特征向量集；将生理状态指标序列与动作特征向量集进行多模态时序关联分析，生成动态学习状态图谱；基于动态学习状态图谱，生成智能教学分析结果，智能教学分析结果包括针对当前教学阶段的内容调整指令和互动引导策略。本申请提升了课堂教学策略的动态适配性和学生参与度。

本发明授权基于大数据的智能教学分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的智能教学分析方法，其特征在于，包括： 在课堂进行过程中，获取学生的实时生理监测数据和行为监测数据； 对所述实时生理监测数据和所述行为监测数据分别进行即时模式识别，生成生理状态指标序列和动作特征向量集； 将所述生理状态指标序列与所述动作特征向量集进行多模态时序关联分析，生成动态学习状态图谱； 基于所述动态学习状态图谱，生成智能教学分析结果，所述智能教学分析结果包括针对当前教学阶段的内容调整指令和互动引导策略； 所述将所述生理状态指标序列与所述动作特征向量集进行多模态时序关联分析，生成动态学习状态图谱，包括： 根据所述生理状态指标序列与所述动作特征向量集在时间维度上建立跨模态映射关系； 根据所述跨模态映射关系中生理状态指标变化与动作特征向量变化之间的关联强度，生成动态学习状态图谱； 所述根据所述跨模态映射关系中生理状态指标变化与动作特征向量变化之间的关联强度，生成动态学习状态图谱，包括： 将用于反映所述生理状态指标变化的幅度变化率与用于反映动作特征向量在方向维度上变化的方向维度变化量进行关联强度计算，生成关联强度值； 将所述关联强度值超过设定关联强度阈值的第一生理信号片段标记为注意力波动节点； 在幅度维度变化量超过预设波动范围的第二生理信号片段标记为情绪变化节点，幅度维度变化量用于反映动作特征向量在幅度维度上的变化程度； 根据所述注意力波动节点和所述情绪变化节点，构建动态学习状态图谱； 所述根据所述注意力波动节点和所述情绪变化节点，构建动态学习状态图谱，包括： 将所述注意力波动节点的起始时间与所述情绪变化节点的持续时间进行重叠区域检测，生成注意力波动节点与情绪变化节点间的时空交互系数，时空交互系数是注意力波动节点的时间区间与情绪变化节点的时间区间重叠部分的加权值，用于量化注意力波动节点和情绪变化节点在时空维度上的关联程度； 根据所述时空交互系数超过预设耦合阈值的节点对，生成反映注意力波动与情绪变化关联性的图谱连接线； 对所述图谱连接线在预设时间窗口内的交互次数进行统计，以生成拓扑结构； 将所述注意力波动节点、所述情绪变化节点、所述图谱连接线以及所述拓扑结构整合，构建动态学习状态图谱。

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