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龙图腾网获悉广州市扬海数码科技有限公司申请的专利一种赋能系统的课程学习个性化调整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：CN120259035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510299034.3，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种赋能系统的课程学习个性化调整方法及系统是由凌远龙;陈振宇设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种赋能系统的课程学习个性化调整方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及课程个性化调整领域，尤其涉及一种赋能系统的课程学习个性化调整方法及系统，当接收到用户的学习指令时，获取用户的用户信息和历史学习数据，根据用户信息和历史学习数据，识别用户的目标课程数据；获取用户的历史行为数据，根据历史行为数据识别用户的专注力衰减趋势，根据专注力衰减趋势，将目标课程数据分割为多个课程片段；当用户学习课程片段时，实时获取用户的行为数据；根据行为数据判断用户的专注力反馈状态；当用户的专注力反馈状态为正反馈时，生成学习效率强化策略和复合激励策略；当用户的专注力反馈状态为负反馈时，生成认知负荷调节策略和压力平衡策略。根据行为数据判断用户的学习状态，系统能够灵活调整学习策略。

本发明授权一种赋能系统的课程学习个性化调整方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种赋能系统的课程学习个性化调整方法，其特征在于，所述方法包括： 当接收到用户的学习指令时，获取所述用户的用户信息和历史学习数据，根据所述用户信息和历史学习数据，识别所述用户的目标课程数据； 获取所述用户的历史行为数据，根据所述历史行为数据识别用户的专注力衰减趋势，根据所述专注力衰减趋势，将所述目标课程数据分割为多个课程片段； 当所述用户学习课程片段时，实时获取所述用户的行为数据； 根据所述行为数据判断所述用户的专注力反馈状态； 当所述用户的专注力反馈状态为正反馈时，生成学习效率强化策略和复合激励策略； 当所述用户的专注力反馈状态为负反馈时，生成认知负荷调节策略和压力平衡策略； 所述生成学习效率强化策略和复合激励策略，步骤包括：根据所述行为数据，分析用户当前的专注力衰减趋势和眼动聚焦率；构建预测模型，将所述专注力衰减趋势和眼动聚焦率输入所述预测模型中，通过所述预测模型预测当前专注力峰值维持时长；根据预测的所述专注力峰值维持时长，推测时间压缩比参数；基于所述时间压缩比参数，调整当前课程数据的学习时长；基于调整后的学习时长，确定所述复合激励策略；根据所述目标课程数据和历史学习数据，构建知识关联模型，将当前知识点输入所述知识关联度模型中，通过所述知识关联模型识别对应高阶知识节点，并生成跨学科关联学习内容；基于所述跨学科关联学习内容确定学习效率强化策略； 所述生成认知负荷调节策略和压力平衡策略，步骤包括：根据所述行为数据，分析用户当前的专注力衰减趋势，根据所述专注力衰减趋势预测所述用户的认知负荷阈值；根据所述目标课程数据和历史学习数据，将当前学习课程片段的知识点拆解为最小逻辑单元；基于拆解的结果，确定压力平衡策略；当检测到所述用户达到的认知达到所述认知负荷阈值时，激活多模态引导机制，用于降低学习难度；基于所述多模态引导机制，确定认知负荷调节策略。

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