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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利一种基于大语言模型的Scratch虚拟教学演示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：CN120124664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510182278.3，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于大语言模型的Scratch虚拟教学演示方法是由吴振强;王晓瀑;姬新圆;祁超设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的Scratch虚拟教学演示方法在说明书摘要公布了：一种基于大语言模型的Scratch虚拟演示与互动教学方法。包括：使用公开的大语言模型将用户输入的学习意图转换为预定义格式；捕获Scratch应用窗口可见区域的图像，采用计算机视觉处理框架和算法进行分析，构建应用窗口的组件状态树；通过预定义数据集上微调的大语言模型，根据用户意图和组件状态树的文本序列，预测下一步可能的目标组件和交互动作，并生成对预测结果的文本解释；模拟真实交互事件发生，执行预测的交互动作；重新捕获应用窗口内容并计算组件状态树差异；循环执行上述步骤直到满足学习意图。本发明能够应用于基于Scratch学习平台的实践教学场景，通过模拟教师的教学活动，不受时间和空间限制，为学生提供个性化教学辅导。

本发明授权一种基于大语言模型的Scratch虚拟教学演示方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的Scratch虚拟教学演示方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.训练大语言模型 选择一个开源大语言模型通过预定义数据集进行训练，使其具有格式化用户学习意图、交互动作和目标预测、执行结果状态评估、组件状态树逻辑代码生成的功能； 所述格式化用户学习意图是将用户输入的学习意图文本处理为具有明确关键数据字段的特定格式； 所述交互动作和目标预测是根据当前组件状态树、用户意图和交互历史，预测下一步的交互动作、目标组件，并生成对预测结果的文本解释； 所述执行结果状态评估是根据用户反馈判断当前交互是否达到最终学习意图； 所述组件状态树逻辑代码生成是将组件状态树中关于代码编辑区的状态子树转换为逻辑代码文本序列； 步骤2.确定用户学习意图 将用户输入的学习意图文本通过大语言模型进行格式化处理，确保包含必要的关键数据字段； 步骤3.构建组件状态树 系统通过调用Win32API接口获取Scratch桌面应用程序的窗口句柄，进而获取窗口可见内容区域的位置和大小，确保窗口处于最前方且处于聚焦状态，使用OpenCV软件包截取窗口可见内容区域的图像并对截取的图像进行处理，划分功能区域，并提取每个区域中组件的大小、位置和文字信息，构建组件状态树； 步骤4.大语言模型预测 训练好的大语言模型根据格式化的用户学习意图、组件状态树和交互历史，预测下一步的交互动作、目标组件，并生成相应的文本解释； 步骤5.执行交互动作 系统根据步骤4预测的结果，调用鼠标、键盘模拟软件包，执行预测的交互动作； 步骤6.确定组件状态树之间的差异 交互动作完成后，重新执行步骤3，得到新的组件状态树，计算新旧组件状态树之间的差异，以评估交互动作的效果； 步骤7.结果评估、循环交互、状态存储 根据评估结果判断是否达到最终学习意图，如果未达到，则继续循环执行步骤4、步骤5、步骤6，并将每次交互的结果以四元组形式存储为交互历史，以便后续分析和调整教学策略。

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