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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于贝叶斯网络的错题归因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：CN116090564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211499363.5，技术领域涉及：G06N7/01；该发明授权一种基于贝叶斯网络的错题归因方法及系统是由钱鸿;周爱民;吴婷;曾奕博;邵非设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯网络的错题归因方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯网络的错题归因方法，通过知识点结构图构建贝叶斯网络，并利用学生做题数据进行贝叶斯网络参数学习和题目做错原因推理，对于输入的每一条数据，均用来更新贝叶斯网络的参数，当需要进行错题归因时，即可用该条数据和当前贝叶斯网络的参数进行题目做错原因推理。所述方法能够揭示学生做题错因的层次关系，细粒度地厘清出错原因链；在大规模的场景下，可以实现高效、准确的错题自动归因，辅助教师进行针对性的备课和学生辅导，帮助学生实现个性化的学习；同时，该方法模型透明，过程可解释，结果可信赖，适用于智能教育中的错题归因场景。本发明还公开了一种实现上述基于贝叶斯网络的错题归因系统。

本发明授权一种基于贝叶斯网络的错题归因方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络的错题归因方法，其特征在于，通过知识点结构图构建贝叶斯网络，并利用学生做题数据进行贝叶斯网络参数学习和题目做错原因推理，对于输入的每一条数据，均用来更新贝叶斯网络的参数，当需要进行错题归因时，即可用该条数据和当前贝叶斯网络的参数进行题目做错原因推理；所述方法具体包括以下步骤： 步骤1：根据知识点结构图构建贝叶斯网络Gk； 步骤2：初始化贝叶斯网络Gk的条件概率表； 步骤3：根据贝叶斯网络Gk及其条件概率表补全数据DI； 步骤3中，对于输入的每一条数据DI，数据包括学生ID，题目编号，题目包含知识点，学生在各知识点上是否得分，以及该学生该题是否答对；在用数据DI更新Gk的条件概率表前，需要用Gk和其条件概率表对数据DI进行补全；对于第f个值缺失的节点其后验概率计算如下式所示： 其中，Ve表示存在值的节点集合，Vmiss表示值缺失的节点集合；节点代表的随机变量服从伯努利分布，根据伯努利采样和的后验概率值对数据DI的所有缺失值进行补全，的分布如下式所示： 其中，Ber表示伯努利分布； 步骤4：更新贝叶斯网络Gk的条件概率表； 步骤5：根据数据DI所包含的知识点提取子图Gs； 步骤6：根据子图Gs构建归因图Ga； 步骤7：计算归因图Ga中的边的权重Wi,j； 步骤8：得到归因结果并对结果进行输出，根据归因结果的链式结构给出学生个性化的建议。

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