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龍圖騰網(wǎng)獲悉云天衡知(青島)科技有限公司申請的專利基于數(shù)字孿生的教學信息處理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120146367B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202411973363.3，技術領域涉及：G06Q10/063；該發(fā)明授權基于數(shù)字孿生的教學信息處理方法及系統(tǒng)是由劉海濱;李莉;馬犇;王天爍設計研發(fā)完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于數(shù)字孿生的教學信息處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及信息處理技術領域，具體涉及基于數(shù)字孿生的教學信息處理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：構建教師孿生模型和學生孿生模型，教師孿生模型用于同步教師的授課內容、授課進度、互動指令，學生孿生模型用于同步學生的學習情緒與專注度綜合評分；基于學習情緒與專注度綜合評分，觸發(fā)教師孿生模型中的互動指令，調整教學模式；在學生主導的互動式學習模式下，教師孿生模型將生成引導性討論指令，引導學生進行深層次的學習探索和討論，同時在學生孿生模型中提供適應性學習路徑。本發(fā)明，根據(jù)每個學生的實時狀態(tài)動態(tài)優(yōu)化教學內容和方式，顯著提升了個性化學習效果和教學的適應性。

本發(fā)明授權基于數(shù)字孿生的教學信息處理方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.基于數(shù)字孿生的教學信息處理方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：構建師生數(shù)字孿生模型，包括教師孿生模型和學生孿生模型，教師孿生模型用于同步教師的授課內容、授課進度、互動指令，學生孿生模型用于同步學生的學習情緒與專注度綜合評分，所述學習情緒與專注度綜合評分基于學習行為特征向量獲得，采集并分析學生的面部表情、語音、眼動、動作數(shù)據(jù)，以生成學習行為特征向量，所述教師孿生模型和學生孿生模型相互連接并實時更新，以動態(tài)反映師生互動情況； S2：模式轉換觸發(fā)機制，基于學習情緒與專注度綜合評分，觸發(fā)教師孿生模型中的互動指令，調整教學模式，當檢測到學習情緒與專注度評分低于預設閾值時，觸發(fā)教師主導的教學模式；當學習情緒與專注度評分高于預設閾值時，觸發(fā)學生主導的互動式學習教學模式； S3：在學生主導的互動式學習模式下，教師孿生模型將生成引導性討論指令，引導學生進行深層次的學習探索和討論，同時在學生孿生模型中提供適應性學習路徑；所述在學生孿生模型中提供適應性學習路徑基于強化學習來動態(tài)規(guī)劃，強化學習通過對學生學習狀態(tài)的實時反饋來調整學習路徑，具體包括： S31，狀態(tài)定義：將狀態(tài)定義為學習行為特征向量，包括學習情緒、專注度，狀態(tài)隨時間不斷更新； S32，動作定義：根據(jù)學生的當前狀態(tài)，選擇學習任務或者討論引導，學習任務和討論引導視為動作，是給學生安排的具體學習活動； S33，獎勵機制：根據(jù)學生的狀態(tài)變化來給予獎勵，當學生的學習情緒與專注度綜合評分高時，給出高獎勵；反之，獎勵低，通過獎勵函數(shù)實現(xiàn)，獎勵函數(shù)依據(jù)學生的學習狀態(tài)變化進行計算，獎勵反映學生的學習效果； S34，設計策略：策略是從當前學生狀態(tài)中選擇最佳動作的策略，使用深度Q網(wǎng)絡來近似該策略，以最大化長期獎勵，深度Q網(wǎng)絡訓練完成后，給定學生當前的學習狀態(tài)St，通過深度Q網(wǎng)絡選擇最優(yōu)動作At，引導學生完成下一個學習單元，隨著學習狀態(tài)的更新，根據(jù)學生的理解水平和興趣偏好實時調整學習路徑； 所述深度Q網(wǎng)絡具體包括：初始化一個Q網(wǎng)絡，用來估計學生在當前狀態(tài)下采取每個動作的價值，即Q值，創(chuàng)建一個存儲學生與學習內容互動過程中的狀態(tài)、動作、獎勵和下一個狀態(tài)的經(jīng)驗回放緩沖區(qū)，經(jīng)驗回放緩沖區(qū)用來為后續(xù)訓練提供隨機采樣的數(shù)據(jù)，通過每次與學生互動得到的反饋，更新Q網(wǎng)絡中的Q值，用來優(yōu)化選擇學習任務的策略； 所述Q值更新的目標是通過當前獎勵加上下一個狀態(tài)的最大預期Q值來計算當前狀態(tài)下動作的價值，在每次學生互動時，根據(jù)當前的狀態(tài)選擇學習任務，使用ε-貪心策略進行選擇，執(zhí)行選擇的學習任務后，狀態(tài)會發(fā)生變化，根據(jù)新的狀態(tài)和獎勵值進行反饋，從經(jīng)驗回放緩沖區(qū)中隨機采樣歷史經(jīng)驗，用歷史經(jīng)驗訓練Q網(wǎng)絡，通過最小化損失函數(shù)來更新網(wǎng)絡參數(shù)，重復迭代，使得Q網(wǎng)絡不斷學習優(yōu)化。

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