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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种深度知识追踪解释方法和装置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：CN120409714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510925532.4，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权一种深度知识追踪解释方法和装置是由黄涛;朱俊雅;欧鑫佳;杨华利;胡盛泽;胡俊杰;陈玉霞;张浩;刘三女牙;杨宗凯设计研发完成，并于2025-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度知识追踪解释方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种深度知识追踪解释方法和装置，涉及智能导学分析领域。该方法包括：获取目标学生的历史作答记录和待预测题目，并根据历史作答记录按照作答时间顺序构建目标学生对应的学习交互序列；将学习交互序列输入知识追踪模型，以输出目标学生正确回答待预测题目的作答概率预测值；基于预设策略，对于学习交互序列进行预筛选操作，以获取候选子序列；结合教育学约束方法计算候选子序列对作答概率预测值的因果贡献度，教育学约束方法包括认知负荷降低法和时间衰减加权法；根据因果贡献度，采用多目标粒子群优化算法生成目标解释子序列，并通过目标解释子序列对作答概率预测值进行追踪解释。本申请解决DLKT模型无法直观呈现哪些关键交互对，主要驱动了对学生正确作答某道题目的概率预测的问题。

本发明授权一种深度知识追踪解释方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种深度知识追踪解释方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标学生的历史作答记录和待预测题目，并根据所述历史作答记录按照作答时间顺序构建所述目标学生对应的学习交互序列； 将所述学习交互序列输入知识追踪模型，以输出所述目标学生正确回答所述待预测题目的作答概率预测值； 基于预设策略，对于所述学习交互序列进行预筛选操作，以获取候选子序列； 结合教育学约束方法计算所述候选子序列对所述作答概率预测值的因果贡献度，所述教育学约束方法包括认知负荷降低法和时间衰减加权法； 根据所述因果贡献度，采用多目标粒子群优化算法生成目标解释子序列，并通过所述目标解释子序列对所述作答概率预测值进行追踪解释； 所述结合教育学约束方法计算所述候选子序列对所述作答概率预测值的因果贡献度，具体包括：计算解释子序列对应的预测能力分数，所述预测能力分数用于评价所述解释子序列中包含的交互信息对所述作答概率预测值的预测影响程度；计算所述解释子序列对应的充分性分数和必要性分数，所述充分性分数和所述必要性分数用于评价所述解释子序列中的内部信息冗余度；基于所述预测能力分数、所述充分性分数以及所述必要性分数，并基于时间指数衰减函数计算所述解释子序列对所述作答概率预测值的所述因果贡献度。

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