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龙图腾网获悉南通易度元科技有限公司申请的专利一种英语辅助教学虚拟现实设备及其使用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：CN119204805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411269028.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种英语辅助教学虚拟现实设备及其使用方法是由李鹏飞;胡颖慧设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种英语辅助教学虚拟现实设备及其使用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种英语辅助教学虚拟现实设备及其使用方法，具体涉及教育技术领域，包括以下步骤：记录辅助教学开始和结束时间，计算总时长，分析教学设计有效性，获取用户使用信息，进行异常分析，得到教学内容质量指数和教学任务质量指数，评估综合使用质量系数，划分高低质量辅助教学，针对低质量辅助教学，通过模糊推理决策优化方向；本发明能够及时发现教学设计中的有效性不足的隐患，确保教学内容和任务能够有效地满足学生需求，提高教学质量，基于综合使用质量系数的分析，能够精确识别高质量和低质量辅助教学，针对低质量教学提供具体的优化方向，提高个性化教学支持的效果，激发学生的学习兴趣和积极性，提升整体学习效果。

本发明授权一种英语辅助教学虚拟现实设备及其使用方法在权利要求书中公布了：1.一种英语辅助教学虚拟现实设备，其特征在于，包括辅助教学时间计算模块、隐患分析模块、异常分析模块、综合分析模块、决策模块； 辅助教学时间计算模块在目标用户使用时，记录进入辅助教学的时间为开始时间，记录退出辅助教学的时间为结束时间，计算每次辅助教学使用的结束时间与开始时间的差值，得到单次辅助教学使用的总时长； 隐患分析模块基于单次辅助教学使用的总时长进行分析，确定目标用户在使用时是否存在教学设计存在有效性不足的隐患； 异常分析模块用于对教学设计存在有效性不足的隐患时，对目标用户的使用信息进行获取，然后进行异常分析，得到教学内容质量指数和教学任务质量指数； 综合分析模块基于教学内容质量指数和教学任务质量指数，对目标用户的使用质量进行评估，得到综合使用质量系数； 决策模块基于综合使用质量系数将目标用户的使用质量划分为高质量辅助教学和低质量辅助教学，针对低质量辅助教学，对需要进行优化的方向进行决策判断； 教学内容质量指数的获取逻辑为： 在获取固定窗口下，对每次辅助教学使用时的学习时长、学习反馈评分、测试得分、课堂参与度进行特征提取，对收集的特征数据进行标准化处理，得到标准化后的学习时长、学习反馈评分、测试得分和课堂参与度，使用主成分分析法将标准化后的数据构建成矩阵X，然后计算数据矩阵的协方差矩阵Σ：N为样本数量，Xi为第i个样本，μ为特征均值向量，T表示矩阵的转置操作，计算协方差矩阵的特征值和特征向量：∑v＝λv；λ为特征值，v为对应的特征向量；按照特征值从大到小的顺序选择前k个特征向量，作为主成分的基向量，形成投影矩阵W，将原始数据投影到主成分空间，得到降维后的数据； 使用MLP对降维后的数据进行训练和预测，定义输入层、隐藏层和输出层，输入层的节点数等于主成分的数量，输出层为1个节点，随机初始化权重和偏置，进行前向传播计算输出，使用均方误差作为损失函数，使用梯度下降法进行优化，进行反向传播调整权重和偏置，通过多次迭代，调整权重和偏置，直到损失函数收敛，使用训练好的MLP模型对每次辅助教学使用的内容质量表现进行预测，得到每次辅助教学的内容质量评分，计算所有辅助教学的内容质量评分的平均值，作为教学内容质量指数； 教学任务质量指数的获取逻辑为： 在获取固定窗口下，对每次辅助教学使用时的任务完成率、任务完成时间、任务难度评分、任务反馈评分进行特征提取，对收集的特征数据进行标准化处理，得到标准化任务完成率、标准化任务完成时间、标准化任务难度评分、标准化任务反馈评分并进行组合，得到组合后的数据点，对标准化后的数据进行K-means聚类分析，以识别任务表现的模式，随机选择K个聚类中心，计算每个数据点到所有聚类中心的距离，将每个数据点分配到最近的聚类中心，计算分配到每个聚类的所有数据点的均值，并将其作为新的聚类中心，重复进行数据点分配和聚类中心更新，直到聚类中心收敛，聚类后，每个数据点得到一个聚类标签，然后代入预先训练完成的随机森林回归模型中，随机森林回归模型中每棵树对测试数据进行预测，所有树的预测结果取平均值作为最终结果，得到教学任务质量评分，计算所有每次辅助教学使用时的教学任务质量评分的平均值，作为教学任务质量指数； 针对低质量辅助教学，对需要进行优化的方向进行决策判断指的是： 分别获取教学内容质量指数、教学任务质量指数、综合使用质量系数，应用模糊推理，定义教学内容质量指数、教学任务质量指数、综合使用质量系数为输入变量，定义输出变量为优化的方向，对输入变量模糊化处理，将输入变量的值转换为模糊集合，对输出变量模糊化处理，将输出变量转换为模糊集合，制定模糊规则，描述不同数据种类组合下的优化需求，将模糊化后的输入变量通过模糊规则进行推理，判断需要进行优化的方向。

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