买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种学科内均衡组合区间构成性分析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：CN120373945B 。

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：202510444678.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种学科内均衡组合区间构成性分析方法及系统是由陈彩琦;莫雷;陈启山;陈俊;郑海燕;黎光明;左璜设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种学科内均衡组合区间构成性分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及教育监测技术领域，尤其涉及一种学科内均衡组合区间构成性分析方法及系统。该方法包括以下步骤：获取学科学习数据，并进行数据标准化处理，得到标准化学科学习数据；基于标准化学科学习数据进行区间结构化建模，得到组合区间模型；根据组合区间模型进行学科学习质量差异评估，得到层次性特征数据集；基于标准化学科学习数据进行学科核心素养关系建模，得到学科核心素养关系矩阵；根据学科核心素养关系矩阵及层次性特征数据集进行学科学习质量评估，并进行学习路径优化，得到学科优化策略。本发明能提高教学质量监测的针对性和准确性。

本发明授权一种学科内均衡组合区间构成性分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种学科内均衡组合区间构成性分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取学科学习数据，并对学科学习数据进行数据标准化处理，得到标准化学科学习数据； 步骤S2：基于标准化学科学习数据进行组合区间划分，得到学科组合区间数据；对学科组合区间数据进行区间结构化建模，得到组合区间模型； 步骤S3：根据组合区间模型进行学科层次成绩分布对比，得到学科层级成绩偏差数据；基于学科层级成绩偏差数据进行学科学习质量差异评估，得到层次性特征数据集； 步骤S4：基于标准化学科学习数据进行学科核心素养关系建模，得到学科核心素养关系矩阵；步骤S4具体为： 步骤S41：对标准化学科学习数据进行学科要素标签识别，提取学生得分、题目难度、实践得分及核心素养标签，构建要素标签向量集，从而生成素养结构化数据集； 步骤S42：对素养结构化数据集进行维度约简与特征去冗余处理，提取高相关性素养关联特征，生成精简素养特征集； 步骤S43：根据精简素养特征集构建素养指标协同表现张量模型，并利用素养指标协同表现张量模型分解核心素养维度表现强度及互相关系，生成素养交互特征矩阵； 步骤S44：基于素养交互特征矩阵构建多维关系图谱，识别各核心素养维度间的隐形关联结构，生成学科核心素养关系图； 步骤S45：对学科核心素养关系图进行结构矩阵化表达，得到学科核心素养关系矩阵； 步骤S5：根据学科核心素养关系矩阵及层次性特征数据集进行学科学习质量评估，得到学科学习质量评估报告，并基于学科学习质量评估报告对标准化学科学习数据进行学习路径优化，得到学科优化策略；步骤S5具体为： 步骤S51：对学科核心素养关系矩阵与层次性特征数据集进行联合结构分析，生成质量偏差特征向量集； 步骤S52：对质量偏差特征向量集进行聚类诊断分析，识别失衡点与偏离区域，生成学习质量评估报告； 步骤S53：对标准化学科学习数据进行教学资源特征提取及学科目标要求特征提取； 步骤S54：基于学习质量评估报告、教学资源特征及学科目标要求特征构建路径权重推荐模型； 步骤S55：依据标准化学科学习数据进行学生群体画像分析，得到区域学生群体画像数据，并利用路径权重推荐模型对区域学生群体画像数据进行路径匹配及优化，得到学科优化策略。

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华南师范大学，其通讯地址为：510631 广东省广州市天河区中山大道西55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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。