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龙图腾网获悉深圳市同立方科技有限公司申请的专利基于人工智能的虚拟仿真教学管理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：CN120410799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510493962.3，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于人工智能的虚拟仿真教学管理方法及系统是由丁丁;张豪;陈开麟;陈琳设计研发完成，并于2025-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的虚拟仿真教学管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及教育教学管理技术领域，公开了一种基于人工智能的虚拟仿真教学管理方法及系统，所述方法包括：获取学生的历史上课数据，根据历史上课数据，进行数据分析得到模型参数，构建第一学生行为评价模型；根据当前上课数据，对动作数据分析得到动作系数，构建课堂表现系数；根据动作系数和课堂表现系数，得到第二学生行为评价模型；根据第二学生行为评价模型，对学生行为数据进行分类，并对分类结果进行修正，得到修正结果；根据修正结果构建学生信息系数，进行数据分析并构建学生座位信息分布图；根据行为修正数据和学生座位信息分布图，完成对学生上课行为的客观评价。本方法通过人工智能技术对学生的表现进行客观、量化的评价。

本发明授权基于人工智能的虚拟仿真教学管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的虚拟仿真教学管理方法，其特征在于，由计算机执行，包括： 获取学生的历史上课数据，所述历史上课数据包括历史行为数据、历史作业数据以及学生基础数据； 根据所述历史上课数据，进行数据分析操作得到模型参数，根据所述模型参数构建虚拟仿真教学课堂的第一学生行为评价模型； 获取学生的当前上课数据； 根据所述当前上课数据，进行动作数据分析操作得到动作系数，根据所述动作系数构建课堂表现系数； 根据所述动作系数和所述课堂表现系数，替换所述第一学生行为评价模型中对应参数，得到第二学生行为评价模型； 根据所述第二学生行为评价模型，对所述当前上课数据中的学生行为数据进行分类操作，得到分类结果； 基于第二学生行为评价模型获取学生的行为修正数据，并对所述分类结果进行修正操作，得到修正结果； 根据所述修正结果构建学生信息系数，并利用谱聚类算法进行数据分析操作，根据分析结果构建学生座位信息分布图； 根据所述行为修正数据和所述学生座位信息分布图，进行数据对比和位置识别操作，完成对学生上课行为的客观评价; 其中，根据所述历史上课数据，进行数据分析操作得到模型参数，根据所述模型参数构建虚拟仿真教学课堂的第一学生行为评价模型，包括： 所述模型参数包括课堂表现系数、作业表现系数、实训课程成绩系数以及学生的动作系数； 所述第一学生行为评价模型的计算表达式为： 其中，表示第一学生行为评价模型，、和分别表示课堂表现系数、作业表现系数和实训课程成绩系数，、和分别表示互动动作系数、专注动作系数和实践动作系数，、分别表示对应的权重参数； 其中，所述根据所述当前上课数据，进行动作数据分析操作得到动作系数，根据所述动作系数构建课堂表现系数，包括： 所述当前上课数据由虚拟仿真教学平台提供，所述动作数据包括但不限于互动行为数据、专注行为数据以及实践行为数据； 所述动作数据分析操作包括数据收集与预处理定义、动作类型及其指标、动作数据分析和计算动作系数； 所述互动行为数据的分析，包括：获取该动作发生时间段内每名学生的第一基础动作信息，包括该时间段内每名学生提问次数、回答问题次数、参与讨论次数、提交作业次数以及实训课程成绩，通过统计分析或机器学习方法，找出该动作与所述第一基础动作信息之间的关系； 所述专注行为数据的分析，包括：获取该动作发生时间段内每名学生的第二基础动作信息，包括该时间段内每名学生观看教学视频的持续时间、阅读教材的时间、做笔记的频率，通过统计分析或机器学习方法，找出该动作与所述第二基础动作信息之间的关系； 所述实践行为数据的分析，包括：获取该动作发生时间段内每名学生的第三基础动作信息，包括该时间段内每名学生完成实验的次数、编程练习的次数、模拟操作的成功率，通过统计分析或机器学习方法，找出该动作与所述第三基础动作信息之间的关系； 所述动作系数的计算公式表示如下： 其中，表示为基于专注时间的动作系数，表示为基于互动频率的动作系数，基于实践频率的动作系数，分别表示为动作发生前后及持续的时间段，表示为学生的相关的历史成绩数据，表示为输入输出次数，表示为实训课程成绩，表示为实践行为的次数和成功率，分别表示为计算对应动作系数的具体函数； 所述课堂表现系数的计算公式表示为： 其中，表示学生当前的课堂表现系数，表示为当前各动作系数的权重，且满足； 其中，所述基于第二学生行为评价模型获取学生的行为修正数据，并对所述分类结果进行修正操作，得到修正结果，包括： 若所述分类结果的行为数据满足平台设定的标准，直接使用该结果并进入下一步骤操作，输出该结果即为修正结果； 若所述分类结果的行为数据不满足平台设定的标准，分析学生的行为模式，识别需要改进的方面，生成个性化的行为修正数据，并重复执行获取课堂表现系数的步骤，直到满足条件，输出的行为修正数据即为修正结果。

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