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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利用于在线学习平台的多任务注意力知识追踪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：CN116051320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211538623.5，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权用于在线学习平台的多任务注意力知识追踪方法及系统是由王挺;何亮亮;李骁;李莎莎;唐晋韬设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于在线学习平台的多任务注意力知识追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于在线学习平台的多任务注意力知识追踪方法及系统，本发明包括根据历史交互序列提取当前时间步的不平衡感知注意力权重基于练习标签et、技能标签st以及编码得到练习嵌入xt；基于以及响应标签rt、真实学习动作at编码得到知识嵌入yt；对xt、yt进行注意力知识追踪获得知识状态ht；根据xt、ht进行多任务预测获得对应的预测结果。本发明通过不平衡感知注意力机制为具有不同记录计数的练习分配个性化权重来解决模型训练过程中遇到的极端锻炼记录不平衡问题，通过两个阶段实现技能个性化的软融合，具有优秀的知识追踪性能。

本发明授权用于在线学习平台的多任务注意力知识追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于在线学习平台的多任务注意力知识追踪方法，其特征在于，包括： S101，根据历史交互序列提取当前时间步t的不平衡感知注意力权重； S102，基于当前时间步t的练习标签、技能标签以及不平衡感知注意力权重编码得到练习嵌入；基于不平衡感知注意力权重以及当前时间步t响应标签、真实学习动作编码得到知识嵌入； S103，对练习嵌入、知识嵌入进行注意力知识追踪获得知识状态； S104，根据时间步t的练习嵌入、知识状态进行多任务预测获得对应的预测结果，所述多任务预测包括主任务和至少一项相关任务，所述主任务用于预测获得学习者正确响应练习标签的预测概率，所述相关任务用于预测获得学习者针对练习标签提交答案时的使用次数或尝试次数； 步骤S102中编码得到练习嵌入的函数表达式为： ， 上式中，Softmax表示Softmax激活函数，为技能标签的原始嵌入，为当前时间步t的不平衡感知注意力权重，为练习标签的标量困难度参数，为技能标签下所有练习构成的向量，是对应的偏置向量，D表示嵌入的维度，且有： ， ， ， 上式中，和分别表示技能和练习的独热编码向量；和分别为和的嵌入矩阵；为的嵌入向量，E表示练习总数，S表示在线学习平台中技能标签的数量，D为嵌入维度； 步骤S102中编码得到知识嵌入的函数表达式为： ， 上式中，Softmax表示Softmax激活函数，为技能-响应-行动的双任务嵌入，为当前时间步t的不平衡感知注意力权重，为练习标签的标量困难度参数，为技能-响应-行动的变量向量，是对应的偏置向量，D表示嵌入的维度，且有： ， ， ， ， 上式中，为主任务的技能-响应的原始嵌入，为相关任务的技能-行动的原始嵌入，为主任务的技能-响应变量嵌入向量，为相关任务的技能-行动变量嵌入向量，和分别表示主任务和相关任务的技能感知注意力权重，为技能标签s的独热向量，和分别为用于获取主任务和相关任务的特征融合的权重向量，且有： ， ， ， ， 上式中，和分别表示技能-响应和技能-行动的多热编码向量；和分别为和的嵌入矩阵；和分别为和的嵌入矩阵，S表示在线学习平台中技能标签的数量，D为嵌入维度，技能-响应的多热编码向量是将技能独热编码和响应的一位二进制编码0或1进行拼接得到；技能-行动的多热编码向量是将技能独热编码和行动的二进制编码进行拼接，L为行动的二进制编码的位数是最大行动标签对应二进制编码的位数，对于位数小于L的在行动标签对应的二进制编码前补0。

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