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龙图腾网获悉北京爱育新苗教育科技有限公司申请的专利一种基于课程管理的交互式处理方法及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：CN120106482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510183112.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于课程管理的交互式处理方法及装置是由王鹏飞;王跃鹏;曹瑞;李楠设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于课程管理的交互式处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于课程管理的交互式处理方法及装置，涉及智能教育技术领域，包括，采集学员信息，并对学员信息进行预处理，根据预处理后的学员信息生成初始学习路径；在学员根据初始学习路径学习的过程中，监测学员的学习行为数据，根据学员的学习行为数据，生成个性化学习路径；实时监测学员在个性化学习路径中的情绪变化数据、认知负荷数据及注意力水平数据，构建学习状态评估模型，评估学员的当前学习状态；根据学员的当前学习状态，动态生成沉浸式学习情境。本发明提高了教育资源的针对性和利用效率，增强了学习的积极性与效果。

本发明授权一种基于课程管理的交互式处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于课程管理的交互式处理方法，其特征在于：包括， 采集学员信息，并对学员信息进行预处理，根据预处理后的学员信息生成初始学习路径，步骤如下， 根据预处理后的学员信息，通过知识点筛选方法定义测试范围，并结合贝叶斯知识追踪法初步预测学员的知识点掌握概率 根据知识点掌握概率，采用AdaptiveTesting动态调整题目难度，最终生成初步智能测验； 测验过程中实时记录学员对各知识点的答题时间以及正确率； 依据学员对各知识点的答题时间以及正确率，在课程数据库中通过协同过滤算法对学员进行课程匹配； 基于为学员匹配的课程结合学员的可用学习时间，通过层次聚类法将课程拆分为多个学习单元，并结合MDP生成初始学习路径； 在学员根据初始学习路径学习的过程中，监测学员的学习行为数据，根据学员的学习行为数据，生成个性化学习路径； 所述生成个性化学习路径的过程中包括基于学员的学习行为数据，通过贝叶斯知识追踪法并结合指数衰减和非线性激活函数，更新初始学习路径中学员的知识点掌握概率，表达式为： 其中，表示更新后的学员对知识点的掌握程度，表示答题正确率的权重系数，表示时间偏差衰减系数，表示学习频率衰减系数，表示学员的答题正确率，表示标准答题时间，表示学员的学习频率，表示学员在答题过程中的眼部专注度，表示答题时间的权重系数，学员的实际答题时间； 实时监测学员在个性化学习路径中的情绪变化数据、认知负荷数据及注意力水平数据，构建学习状态评估模型，评估学员的当前学习状态，具体步骤如下， 通过时间同步机制构建数据输入层，整合学员的情绪变化数据、认知负荷数据和注意力水平数据； 基于CNN和统计分析法构建特征提取层，获取多层次的学习状态特征向量； 通过时间序列对齐、特征归一化和多模态注意力机制，构建数据融合层融合学习状态特征； 基于贝叶斯知识追踪和HMM构建学习状态识别层，识别学员的当前学习状态指数； 基于数据输入层、特征提取层、数据融合层和学习状态识别层，构建学习状态评估模型； 将学员的情绪变化数据、认知负荷数据及注意力水平数据输入学习状态评估模型，预测学员的当前学习状态指数，表达式为： ； 其中，是学员在时刻的学习状态指数，是时刻输入层输入的数据，输入数据的总数，是特征提取层提取的第个学习状态特征，是第个学习状态特征的注意力权重，是更新后的学员对知识点的掌握概率的权重系数，是HMM获取的学习状态隐变量，是过去时刻的窗口长度，是学习状态隐变量的权重系数，是特征提取层在过去时刻提取的学习状态特征，是过去时刻的学习状态特征的权重系数，是学员在学习状态隐变量对过去学习经验的敏感系数，表示第个学习状态特征的标准差，表示第个学习状态特征的均值，表示激活函数，学员对所有知识点掌握概率的最小值，表示所有学员对知识点掌握概率的最大值； 根据学员的学习状态指数，将学员的学习状态标记为专注状态、困惑状态和疲劳状态； 根据学员的当前学习状态，动态生成沉浸式学习情境。

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