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龙图腾网恭喜合肥师范学院申请的专利一种基于情感大语言模型的学生早期表现预测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：CN119646669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510159557.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于情感大语言模型的学生早期表现预测方法是由苏喻;杨雪洁;朱强;龚艺;周华威设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于情感大语言模型的学生早期表现预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种智慧教育场景下基于情感大语言模型的学生早期表现预测方法，包括获取与学生学业表现相关的结构化数据和非结构化数据，并进行预处理；将结构化数据经过多层感知机提取成结构化特征向量，将非结构化数据经过情感大语言模型提取得到情感特征向量，然后在融合层对结构化特征向量和情感特征向量进行特征融合，并引入注意力机制实现特征的交互，以生成反映学生行为和情感的融合特征；通过集成学习方法将多种分类器组合成多分类器模型，基于融合特征对学生学业表现进行分类预测。本发明通过融合结构化数据与情感特征，能够精准预测学生的学业表现，帮助教师尽早识别表现欠佳的学生并提供个性化学习支持。

本发明授权一种基于情感大语言模型的学生早期表现预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于情感大语言模型的学生早期表现预测方法，其特征在于，包括：获取与学生学业表现相关的结构化数据和非结构化数据，并进行预处理；结构化数据包括学生的个人属性数据和学习行为数据，非结构化数据包括学生在学习过程中的互动文本；将结构化数据经过多层感知机提取得到结构化特征向量，将非结构化数据经过情感大语言模型提取得到情感特征向量，然后在融合层对结构化特征向量和情感特征向量进行特征融合，并引入注意力机制实现特征的交互，以生成反映学生行为和情感的融合特征；通过集成学习方法将多种分类器组合成一个多分类器模型，基于融合特征对学生的学业表现进行分类预测：将融合特征输入到多个分类器构成的多分类器模型中，每个分类器具有不同的决策机制，能够从不同角度对学生学业表现进行分类预测：；表示第i个学生对应的融合特征，表示第j个分类器，表示第i个学生对应的融合特征经过第j个分类器后得到的学业表现分类预测结果；并使用贝叶斯平均法汇总多个分类器的分类结果，得到所述融合特征对应的学生的学业表现分类预测结果：；其中，为第j个分类器的不确定性，为分类器的总数量；其中为第i个学生最终的学业表现分类预测结果。

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