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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基于学习行为分析的智能试题生成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：CN121034144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511150512.0，技术领域涉及：G09B7/00；该发明授权一种基于学习行为分析的智能试题生成方法及系统是由凌远龙;吴曼妮设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于学习行为分析的智能试题生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及试题生成的技术领域，尤其是涉及一种基于学习行为分析的智能试题生成方法及系统。其方法包括：实时获取用户在线学习平台中学习者的交互行为数据和成绩数据；将所述交互行为数据和成绩数据输入至预训练的知识状态分析模型，生成用户知识状态矩阵；基于所述知识状态矩阵，结合预设的教学目标库，识别当前需强化的目标知识点集合及对应的认知训练类型；根据所述需强化的目标知识点集合及对应的认知训练类型，调用试题要素组合算法，动态组装题干、干扰项及解题路径提示，生成个性化试题。本申请具有实现从用户的行为分析到靶向训练的全闭环智能教学，动态生成适配个体认知漏洞的个性化试题的效果。

本发明授权一种基于学习行为分析的智能试题生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于学习行为分析的智能试题生成方法，其特征在于，所述基于学习行为分析的智能试题生成方法包括步骤： 实时获取用户在线学习平台中学习者的交互行为数据和成绩数据，所述交互行为数据包括知识点停留时长及学习视频观看跳转行为，所述成绩数据包括答题记录及错误试题频率； 将所述交互行为数据和成绩数据输入至预训练的知识状态分析模型，生成用户知识状态矩阵，所述用户知识状态矩阵包括知识点掌握度、错题类型及认知负荷指数； 基于所述知识状态矩阵，结合预设的教学目标库，识别当前需强化的目标知识点集合及对应的认知训练类型，具体包括： 比对知识状态矩阵与教学目标库中的达标阈值，定位未达标知识点； 根据知识状态矩阵中的错题类型，选择知识点训练类型，基于知识状态矩阵中的认知负荷指数，确定训练强度等级； 基于知识点训练类型和训练强度等级，输出包含目标知识点ID、训练类型及强度等级的需求指令集； 根据所述需强化的目标知识点集合及对应的认知训练类型，调用试题要素组合算法，动态组装题干、干扰项及解题路径提示，生成个性化试题，具体包括： 根据所述需求指令集的目标知识点ID，从试题素材库中匹配核心考查要素； 基于训练类型选择干扰项生成策略，响应所述干扰项生成策略输出试题干扰项，具体包括： 所述训练类型包括对抗性训练和迁移训练，对抗训练中，基于混淆概念生成语义相近但知识点归属不同的干扰项； 迁移训练中，将核心知识点映射至预设的跨学科场景模板生成干扰项； 通过对抗生成网络优化干扰项和正确答案的迷惑度权重，根据干扰项和正确答案的权重，筛选低迷惑性的干扰项； 依据训练强度等级确定试题复杂度参数，基于试题复杂度参数和试题干扰项，注入与用户错题类型匹配的解题路径提示，生成最终个性化试题。

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