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龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利一种教学智能服务方法、电子设备及存储介质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：CN120612205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510704123.1，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种教学智能服务方法、电子设备及存储介质是由闵海波;张建忠;吕远设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种教学智能服务方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种教学智能服务方法、电子设备及存储介质，获取P个目标教学对象的跳跃向量集；其中，跳跃向量集包含J个跳跃向量；对跳跃向量集中的J个跳跃向量进行近邻聚类，生成K个跳跃向量聚类簇；计算K个跳跃向量聚类簇中J个跳跃向量的基尼系数；将K个跳跃向量聚类簇的基尼系数与系数阈值进行比对，对K个跳跃向量聚类簇进行结构性跳跃筛选，直至得到S个结构性跳跃聚类簇；根据S个结构性跳跃聚类簇，定位跳跃知识点；本发明通过构建目标教学对象在相邻知识点上的跳跃向量，并采用近邻聚类方式对全部跳跃向量进行归类，实现了对教学路径中跳跃知识点的明确定位，为内容反馈获取和知识点微重构提供了支持。

本发明授权一种教学智能服务方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种教学智能服务方法，其特征在于，包括： S1、获取P个目标教学对象的跳跃向量集；其中，跳跃向量集包含J个跳跃向量； S2、对所述跳跃向量集中的J个跳跃向量进行近邻聚类，生成K个跳跃向量聚类簇； S3、计算K个跳跃向量聚类簇中J个跳跃向量的基尼系数； S4、将K个跳跃向量聚类簇的基尼系数与系数阈值进行比对； 若基尼系数小于系数阈值，则判定目标教学对象的学习路径中不存在显著结构性跳跃；否则，对K个跳跃向量聚类簇进行结构性跳跃筛选，直至得到S个结构性跳跃聚类簇； S5、根据S个结构性跳跃聚类簇，定位跳跃知识点； 所述获取P个目标教学对象的跳跃向量集，包括： S1-1、获取教学科目中M个原始教学对象在N个知识点的学习掌握度； S1-2、从M个原始教学对象中筛选出N个知识点的学习掌握度均超出掌握度阈值的P个目标教学对象； S1-3、对于每个目标教学对象，获取所述目标教学对象在N个知识点上的行为表现向量序列；其中，行为表现向量序列表征目标教学对象在N个知识点的行为表现向量的有序序列； S1-4、计算行为表现向量序列中相邻行为表现向量之间的状态距离； S1-5、若状态距离超出距离阈值，则将对应的相邻行为表现向量拼接为跳跃向量； S1-6、遍历P个目标教学对象，重复获取跳跃向量，直至生成包含J个跳跃向量的跳跃向量集； 所述计算K个跳跃向量聚类簇中J个跳跃向量的基尼系数，包括： S3-1、获取每个跳跃向量聚类簇中所包含的跳跃向量数量，以及K个跳跃向量聚类簇中的跳跃向量的总数量； S3-2、根据每个跳跃向量聚类簇中所包含的跳跃向量数量，以及K个跳跃向量聚类簇中的跳跃向量的总数量，计算J个跳跃向量的基尼系数； 所述基尼系数的计算式为： ; 其中，为J个跳跃向量的基尼系数，K表示跳跃向量聚类簇的数量，J表示跳跃向量集中跳跃向量的总数量，表示第i个跳跃向量聚类簇中所包含的跳跃向量数量； 所述对K个跳跃向量聚类簇进行结构性跳跃筛选，直至得到S个结构性跳跃聚类簇，包括： S4-1、获取每个跳跃向量聚类簇中跳跃向量到簇中心的平均欧式距离； S4-2、根据J个跳跃向量的基尼系数、每个跳跃向量聚类簇中所包含的跳跃向量数量，以及每个跳跃向量聚类簇的平均欧式距离，计算每个跳跃向量聚类簇的结构性跳跃指标； 所述结构性跳跃指标的计算式为： ； 其中，表示第i个跳跃向量聚类簇的结构性跳跃指标，表示对基尼系数进行对数变换，用于调节基尼系数的影响强度，避免G值过高造成指标偏斜；表示第i个跳跃向量聚类簇的频次占比调节项，表示第i个跳跃向量聚类簇的平均欧式距离，用于衡量该跳跃向量聚类簇内部的稳定性；为防止除零的微小常数，表示第i个跳跃向量聚类簇的簇内紧致度，取值越大是表示跳跃向量的一致性越高；和分别表示频次占比调节项和簇内紧致度调节项的权重因子； S4-3、获取K个跳跃向量聚类簇的结构性跳跃指标； S4-4、对K个跳跃向量聚类簇的结构性跳跃指标进行排序，生成结构性跳跃序列； S4-5、从结构性跳跃序列中选择排名前S个的结构性跳跃聚类簇。

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