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龙图腾网获悉深圳市课匠堂教育科技有限公司申请的专利一种基于教学质量反馈的教学风格优化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：CN119831447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510307648.1，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于教学质量反馈的教学风格优化方法是由唐平设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于教学质量反馈的教学风格优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于教学质量反馈的教学风格优化方法，包括：基于传感设备实时捕获课堂环境数据；基于自适应小波包分解算法对非结构化教学行为数据进行时频域特征解耦，获取多维特征向量；构建教学效果评估矩阵，获取教学行为特征与预设教学目标的非线性映射关系；生成对抗网络，获取教学行为调整方案，并基于历史教学案例库验证方案的有效性；基于调整方案动态补偿机制，根据方案执行后的二次反馈数据优化方案参数；构建教学风格进化图谱，对教学方案的迭代路径形成可追溯的教学风格优化轨迹。本发明的优点在于：能够精准调整教学策略，提升课堂互动与教学效果，动态优化机制和可追溯的进化图谱帮助教师实现个性化教学风格的持续改进。

本发明授权一种基于教学质量反馈的教学风格优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于教学质量反馈的教学风格优化方法，其特征在于，包括： 基于传感设备实时捕获课堂环境中包括语音语调频谱特征、板书书写轨迹压力值、师生互动响应时延在内的教学行为数据； 基于自适应小波包分解算法对非结构化教学行为数据进行时频域特征解耦，获取多维特征向量；所述多维特征向量具体包含情感强度指数E、知识传递效率系数K、课堂注意力集中度A； 基于获取的多维特征向量，构建教学效果评估矩阵，获取教学行为特征与预设教学目标的非线性映射关系；具体包括：基于获取的多维特征向量和预设教学目标向量T，构建教学效果评估矩阵：， 其中，为高斯核函数，衡量多维特征向量与预设教学目标向量的非线性相似度，为预设教学目标权重向量，为高斯核带宽，控制相似度衰减速度； 基于深度神经网络架构，获取多维特征向量V到预设教学目标向量T的映射函数； 基于教学行为特征与预设教学目标的非线性映射关系生成对抗网络，获取教学行为调整方案，并基于历史教学案例库验证方案的有效性； 基于调整方案动态补偿机制，根据方案执行后的二次反馈数据优化方案参数，具体包括： 基于各生成的调整方案，获取实时的教学质量反馈数据和教学行为数据，计算其与教学目标向量之间的误差向量； 基于PID控制更新公式计算补偿量，公式为：， 其中，控制误差的大小，累积误差的影响，控制误差变化率，为误差的积分项，表示过去误差的累计，为误差的变化率，表示误差的速率； 基于PID控制更新公式获取新参数特征向量E，K，A，将其应用至新教学方案中，获取二次反馈数据，计算其与教学目标向量之间的新误差向量； 基于二次反馈误差向量对教学方案进行进一步调整，若误差向量足够小，则停止调整；如果仍然较大，则重复以上过程，进一步优化参数； 构建教学风格进化图谱，对教学方案的迭代路径形成可追溯的教学风格优化轨迹。

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