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龙图腾网获悉南充职业技术学院申请的专利基于学习行为数据挖掘的职业教育效果评估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：CN121526857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610055557.8，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于学习行为数据挖掘的职业教育效果评估方法是由何雪梅设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于学习行为数据挖掘的职业教育效果评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于学习行为数据挖掘的职业教育效果评估方法。该方法包括：采集学习者全域学习行为数据序列；通过自注意力序列编码器生成认知风格特征向量；利用风格门控单元对行为特征进行动态加权，形成风格加权的有效行为特征矩阵；结合预构建的职业技能知识图谱，通过图神经网络逐层聚合行为特征，计算各技能节点的掌握度分值；最终生成包含多维度评估结果与个性化建议的评估报告。本发明实现了对不同认知风格学习者的精准、客观、个性化技能评估，提升职业教育评估的公正性与诊断价值。

本发明授权基于学习行为数据挖掘的职业教育效果评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于学习行为数据挖掘的职业教育效果评估方法，其特征在于，包括： 获取学习者在职业教育平台上的全域学习行为数据序列，所述全域学习行为数据序列包含时间戳、行为类型、关联学习资源标识以及行为元数据； 将所述全域学习行为数据序列输入至预设的认知风格隐式表征网络，所述认知风格隐式表征网络基于序列中不同类型学习资源交互行为的分布与转换模式，生成表征该学习者认知风格倾向的认知风格特征向量； 将所述全域学习行为数据序列与所述认知风格特征向量输入至认知风格自适应的行为特征加权模块，生成风格加权的有效行为特征矩阵，包括： 从所述全域学习行为数据序列中提取原始多维度行为特征向量； 将所述认知风格特征向量输入至风格门控单元，所述风格门控单元由全连接神经网络和激活函数构成； 所述全连接神经网络以所述认知风格特征向量为输入，输出与原始行为特征维度相同的权重调节向量； 所述权重调节向量经过所述激活函数进行非线性变换，生成取值在0至1之间的门控信号向量； 将所述门控信号向量与所述原始多维度行为特征向量进行逐元素相乘，生成所述风格加权的有效行为特征矩阵； 构建预定义的职业技能知识图谱，所述职业技能知识图谱由技能节点和表示技能依赖关系的边构成； 将所述风格加权的有效行为特征矩阵与所述职业技能知识图谱输入至分层式技能掌握度评估网络，所述分层式技能掌握度评估网络为图神经网络，计算出多维度技能掌握度评估向量，包括： 将所述职业技能知识图谱中的每一个技能节点初始化为技能节点特征向量，所述技能节点特征向量由与该技能关联的所有学习资源的静态属性与所述风格加权的有效行为特征矩阵中对应于这些资源的行为特征聚合而成； 图神经网络通过多层迭代的信息传播机制进行运算，在每一层中，每个技能节点聚合其在知识图谱中的前置依赖技能节点的信息； 信息聚合过程采用一种基于注意力机制的聚合函数，该基于注意力机制的聚合函数根据中心节点与邻居节点之间的关系，动态计算每个邻居节点信息的权重； 经过多层信息传播与聚合后，每个技能节点的特征向量充分融合其所有前置依赖技能的学习效果信息； 将最终得到的各技能节点的特征向量输入共享的线性分类层，并经过输出激活函数，计算出学习者在该技能上的最终掌握度分值，形成所述多维度技能掌握度评估向量； 基于所述多维度技能掌握度评估向量，生成职业教育效果评估报告。

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