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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利融合学生学习行为的成绩预测方法、系统、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：CN116756689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310734960.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权融合学生学习行为的成绩预测方法、系统、设备及存储介质是由黄振亚;刘淇;徐碧涵;陈恩红;刘嘉聿;沈双宏设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合学生学习行为的成绩预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合学生学习行为的成绩预测方法、系统、设备及存储介质，通过分析学生的学习行为，量化各学习行为对于学生学习收获的影响，将所有学习行为对于学习收获的影响整合在一起，以衡量不同行为影响下的学习收获之间的高阶交互效应，并更新学生的知识状态，本发明能够更加准确的预测学生的答题成绩，能够为在线学习系统提供更好的成绩预测服务，进而使得在线学习系统更好的为学生提供个性化学习服务，提升学生在使用在线学习平台时的体验。

本发明授权融合学生学习行为的成绩预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合学生学习行为的成绩预测方法，其特征在于，包括： 获取学生的多个答题记录，每一答题记录包含相应时刻的题目、回答结果与若干学习行为；对于t时刻，通过神经网络对t时刻的题目与回答结果进行建模，获得交互记录表征向量； 根据不同学习行为计算出对应的影响因子，并结合交互记录表征向量，计算出不同学习行为对应的学习收获因素； 通过多模态融合算法，将不同学习行为对应的学习收获因素进行融合，获得学习收获向量； 通过设置遗忘门并结合学习收获向量，计算出t时刻的知识状态； 结合t+1时刻的题目关联的知识点向量与t时刻的知识状态，预测学生的回答结果； 其中，所述根据不同学习行为计算出对应的影响因子包括： 所述学习行为包括：作答时的速度，尝试数与请求提示数，对应的影响因子称为速度影响因子，尝试影响因子与提示影响因子；其中： 作答时的速度是指答题时间，服从对数正态分布，结合所述对数正态分布计算出速度影响因子，表示为： 其中，ACt表示t时刻的速度影响因子，μt与表示从答题记录中针对题目et的答题时间获得的期望与方差，at表示t时刻作答时的速度，ln为自然对数，表示正态分布，P表示概率分布值； 尝试数是指重复答题的次数，服从泊松分布，结合所述泊松分布计算出尝试影响因子，表示为： 其中，PCt表示t时刻的尝试影响因子，表示从答题记录中获得的尝试次数均值，表示泊松分布，pt表示t时刻的尝试数，P表示概率分布值； 提示数是指答题时向在线学习平台请求提示的次数，服从泊松分布，结合所述泊松分布计算出提示影响因子，表示为： 其中，NCt表示t时刻的提示影响因子，表示从答题记录中获得的请求提示次数均值，表示泊松分布，nt表示t时刻的提示数，P表示概率分布值； 利用速度影响因子，计算出由速度影响因子产生的控制因子，以及利用t时刻获得的交互记录表征向量，与从t-1时刻的题目中抽取的对应知识点的掌握程度，计算出通过答题记录获得的答题收获，结合速度影响因子产生的控制因子与通过答题记录获得的答题收获计算速度影响因子控制下的学习收获因素，表示为： 其中，表示由t时刻的速度影响因子ACt经过一条非线性曲线产生的控制因子，k、d与b均为该非线性曲线的参数，用于控制非线性曲线的形状；it表示t时刻获得的交互记录表征向量，表示从t-1时刻的题目中抽取的对应知识点的掌握程度；表示t时刻的速度影响因子控制下的学习收获因素，σ·表示sigmoid激活函数； 采用相同的原理，计算出t时刻的尝试影响因子控制下的学习收获因素以及t时刻的提示影响因子控制下的学习收获因素

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