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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利大模型驱动的智慧教育资源推荐方法及系统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：CN120509709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511023177.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权大模型驱动的智慧教育资源推荐方法及系统是由王亦晨;沈钧戈;毛昭勇;谭浩声;徐诗颖设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本大模型驱动的智慧教育资源推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了大模型驱动的智慧教育资源推荐方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：组建教育资源集，并通过第一智能体对资源进行作用点识别，建立教育资源池；第二智能体结合学习记录和兴趣偏好进行分析，生成第一资源需求集；第三智能体结合学习目标和学习记录，生成第二资源需求集；比较第一资源需求集与第二资源需求集的差异，生成资源需求列表，并将该列表作为个性化推荐列表提供给学生。本发明解决了现有教育资源推荐方法无法满足学生的个性化需求，且推荐结果缺乏动态适应性和精准度的技术问题，达到了通过多智能体协同分析和动态反馈机制，实现个性化、动态适应性强的教育资源推荐，提升推荐精准度的技术效果。

本发明授权大模型驱动的智慧教育资源推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.大模型驱动的智慧教育资源推荐方法，其特征在于，所述大模型包括多个智能体，所述大模型驱动的智慧教育资源推荐方法包括： 组建教育资源集，并通过所述多个智能体中的第一智能体对所述教育资源集中的第一资源进行作用点识别，包括提取所述第一智能体中内嵌的知识点集合和技能点集合，得到第一作用标签集； 根据所述第一资源与所述第一作用标签集的对应关系建立教育资源池； 获取学生用户的多源数据库，其中，所述多源数据库包括所述学生用户的学习目标、学习记录和兴趣偏好； 通过所述多个智能体中的第二智能体，结合所述教育资源池对所述学习记录和所述兴趣偏好进行协同分析，得到第一资源需求集； 通过所述多个智能体中的第三智能体，结合所述教育资源池对所述学习目标与所述学习记录进行协同分析，得到第二资源需求集； 引入智能体辩论策略对所述第一资源需求集与所述第二资源需求集进行对比分析，生成资源需求列表，并将所述资源需求列表作为对所述学生用户的目标推荐列表； 其中，引入智能体辩论策略对所述第一资源需求集与所述第二资源需求集进行对比分析，包括： 由多个智能体中的辩论协调者将第一资源需求集和第二资源需求集中的资源进行逐一比对，分析每种资源在两个需求集中的出现频率、重要性以及与学生学习目标和兴趣的匹配度； 基于所述出现频率、重要性以及与学生学习目标和兴趣的匹配度，由其他多个智能体分别围绕每种资源的必要性、重要性和适用性展开辩论，生成各智能体的评估意见； 由所述辩论协调者综合各智能体的评估意见，生成所述资源需求列表。

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