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龙图腾网获悉北京卅三智慧教育科技有限公司申请的专利一种用于自适应学习的人工智能辅助知识评估方法、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：CN120598172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510674984.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种用于自适应学习的人工智能辅助知识评估方法、装置是由何光华;肖何;李思思设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于自适应学习的人工智能辅助知识评估方法、装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种用于自适应学习的人工智能辅助知识评估方法、装置，有效地解决了传统课堂和传统的智能辅导系统无法提供自适应学习环境以及对学生进行及时、有效评估的问题。所述方法包括：预先在所述数智化课件系统中设置包含多项知识技能的学习任务，获取学生答复所述学习任务时的学习数据；分解所述学习任务得到多项知识技能，映射所述多项知识技能至所述学习数据中，筛选出关键学习数据，以输入所述关键学习数据至学生模型中，得到对应的评估结果；融合多个评估结果得到评估水平结果，以基于所述评估水平结果辅助评估学生的知识状态，并生成针对学生自适应学习的个性化学习路径。

本发明授权一种用于自适应学习的人工智能辅助知识评估方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种用于自适应学习的人工智能辅助知识评估方法，其特征在于，应用于数智化课件系统，所述方法包括： 预先在所述数智化课件系统中设置包含多项知识技能的学习任务，获取学生答复所述学习任务时的学习数据； 分解所述学习任务得到多项知识技能，映射所述多项知识技能至所述学习数据中，并从所述学习数据中筛选出关键学习数据，以输入所述关键学习数据至学生模型中；所述关键学习数据包括动态数据；所述动态数据包括同一问题的多次尝试时间间隔以及在不同知识点间跳转的时间轨迹； 匹配所述关键学习数据与所述学生模型中的多个子模型，以基于匹配的关键学习数据进行知识状态评估得到对应的评估结果；基于所述学习任务的类型以及评估结果之间的关系，确定所述评估结果的融合维度；所述类型包括多技能协同类型；所述关系包括协同和冲突关系；所述融合维度包括协同维度和冲突维度；所述动态数据包括同一问题的多次尝试时间间隔以及在不同知识点间跳转的时间轨迹输入至所述多个子模型包括RNN、LSTM的深度学习模型中进行知识状态评估；若所述学习任务包括多项知识技能，还调用基于技能映射矩阵的认知诊断模型进行知识状态评估； 融合多个评估结果得到评估水平结果，以基于所述评估水平结果辅助评估学生的知识状态，并生成针对学生自适应学习的个性化学习路径； 所述输入所述关键学习数据至学生模型中，包括： 基于不同类型的关键学习数据、映射过的知识技能分别建立学生响应矩阵、学生档案矩阵和技能映射矩阵；所述技能映射矩阵定义每个学习任务与技能的直接关联以及需要多技能协同应用的复杂任务；所述学生响应矩阵将学生数量以及学习任务的学习结果二进制得到；所述技能映射矩阵包括整合性技能，所述整合性技能与评估水平结果对应； 基于所述学生响应矩阵、学生档案矩阵和技能映射矩阵以布尔矩阵乘积构建出针对学生的学生模型，并在评估通过后接收所述关键学习数据； 所述融合维度包括协同维度； 所述调用所述融合维度预置的融合方式，对所述多个评估结果进行融合得到评估水平结果，包括： 基于所述学习任务所考察的知识技能判断所述知识技能之间关系是否满足协同融合条件； 若是，则逻辑组合所述多个评估结果，得到综合判断结果，以基于所述综合判断结果得到评估水平结果；所述逻辑组合为乘积运算。

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