南京理工大学傅鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利应用于智能教育系统的多知识点动态知识追踪方法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：CN115544158B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211369679.2，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权应用于智能教育系统的多知识点动态知识追踪方法是由傅鹏;史晗;王涛;张鹏设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本应用于智能教育系统的多知识点动态知识追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于智能教育系统的多知识点动态知识追踪方法。该方法包括以下步骤：1、设计Res‑embedding方法预训练习题嵌入向量；2、构造历史交互、位置编码、真实作答情况的嵌入向量；3、计算学生当前作答习题和学生历史作答交互的权重；4、维护学生知识掌握矩阵；5、聚合学生历史交互数据和当前作答习题之间的映射关系；6、预测学生当前习题作答正确概率；7、更新学生知识状态。并根据一致性度量计算最佳判别结果。本发明的优点在于通过Res‑embedding方法预训练习题表征。提出学生学习吸收指标的概念，用于学生知识状态的更新操作。该发明大幅提高方法效果，提升知识追踪算法的鲁棒性，可适用于不同的学生习题作答场景。
本发明授权应用于智能教育系统的多知识点动态知识追踪方法在权利要求书中公布了：1.应用于智能教育系统的多知识点动态知识追踪方法，包括以下步骤 第一步，利用Res-embedding方法，对输入习题进行预训练，融合多知识点嵌入向量与习题向量，并通过不断训练，对输入习题合适表征， 第二步，学生历史作答交互、位置编码和真实作答情况通过嵌入层，将其投影到高维线性空间， 第三步，利用自注意力机制方法建立学生当前作答习题与历史作答习题交互之间权重关系， 第四步，为每位学生维护一个知识点掌握矩阵，根据第三步得出的权重关系，利用学生知识掌握情况对当前习题进行表示，其中包含历史作答情况对当前习题的总结， 第五步，通过聚合历史交互信息和当前习题的信息来预测学生当前习题的作答情况， 第六步，为动态追寻学生的知识掌握情况，需要对每位学生的知识点掌握矩阵进行更新，其更新内容取决于输入的学生真实作答情况。
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