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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于正和负学习迁移的知识追踪模型的构建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：CN119476440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411523856.7，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于正和负学习迁移的知识追踪模型的构建系统及方法是由许嘉;唐嵘蓉;吕品;田志宏;刘园;孙彦彬;苏申;仇晶;鲁辉设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于正和负学习迁移的知识追踪模型的构建系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于正和负学习迁移的知识追踪模型的构建系统及方法，该方法包括：构建学习迁移图；对直接学习效应进行建模，基于知识概念在时间步t处的知识状态获取知识概念到知识概念的迁移效应；汇总知识概念的正迁移效应和负迁移效应，并对聚合结果进行融合，得到融合结果；根据融合结果获取迁移效应感知下的知识状态，并根据迁移效应下的知识状态预测学生在随后的时间步t+1正确回答知识概念的概率，根据概率构建关于LTKT模型的目标函数，并最小化目标函数，得到训练后的LTKT模型。本发明能够确保基于学习迁移图更新学生所有概念的知识状态的合理性，从而提升了知识追踪模型的性能。

本发明授权基于正和负学习迁移的知识追踪模型的构建系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于正和负学习迁移的知识追踪模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 基于参与课程的学生的历史交互构建一个给定课程的学习迁移图LTGV,E，其中，V＝{v1,v2,...,vn,...,vN}表示图中的N个顶点，每个顶点vi∈V对应一个知识概念ci∈C，E＝{e1,e2,...,en,...,eN}表示图中边的集合，每条边的类型是类型集合{PTPR,PTSR,NTPR,NTSR}中的一种； 将学习交互转换成一个one-hot向量并根据one-hot向量获取直接学习效应的量化影响vt； 对直接学习效应进行建模，以基于直接学习效应的影响vt使知识概念的知识状态从演变到并基于知识概念在时间步t处的知识状态获取知识概念到知识概念的正迁移先决效应、正迁移相似效应、负迁移先决效应、负迁移相似效应； 汇总知识概念的正迁移效应和负迁移效应，得到正迁移效应的聚合结果和负迁移效应的聚合结果并对聚合结果进行融合，得到融合结果 根据融合结果获取学生在时间步t的知识概念基于迁移效应感知下的知识状态表示为并根据迁移效应下的知识状态预测学生在随后的时间步t+1正确回答知识概念cm的概率根据概率构建关于LTKT模型的目标函数，并最小化目标函数，得到训练后的LTKT模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市番禺区大学城外环西路230号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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