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龙图腾网获悉北京朗杰科技有限公司申请的专利用于教育评价的人工智能模型训练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：CN121350796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511547015.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权用于教育评价的人工智能模型训练方法是由高肇冬;虞军平;花成山;刘学超;章程;束礼进设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于教育评价的人工智能模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于教育评价的人工智能模型训练方法，包括：通过分布式数据采集节点从多源异构学习行为数据库中获取学生的学习轨迹数据，采用深度语义解析算法提取学习行为特征序列，生成初始学习行为特征向量；根据所述初始学习行为特征向量，对学习行为数据进行时序对齐处理，判断对齐后特征向量与预设评价标准模板的匹配度，若匹配度超过预设阈值则确定学习行为初步匹配；从分布式存储系统中提取学生的历史学习记录数据；本发明目的是解决现有技术中对学生学习行为特征提取不充分、评估过程缺乏公平性与可解释性、数据分布差异导致的预测偏差以及分布式存储中分析链条不连贯的问题。

本发明授权用于教育评价的人工智能模型训练方法在权利要求书中公布了：1.用于教育评价的人工智能模型训练方法，其特征在于，包括： 通过分布式数据采集节点从多源异构学习行为数据库中获取学生的学习轨迹数据，采用深度语义解析算法提取学习行为特征序列，生成初始学习行为特征向量； 根据所述初始学习行为特征向量，对学习行为数据进行时序对齐处理，判断对齐后特征向量与预设评价标准模板的匹配度，若匹配度超过预设阈值则确定学习行为初步匹配； 从分布式存储系统中提取学生的历史学习记录数据，采用图嵌入方法融合历史学习记录数据与学习行为初步匹配结果，获得综合学习行为特征向量； 通过联邦学习框架调用外部数据同步接口获取学生的实时课堂互动数据，判断实时数据采集时间戳是否在预设的时间窗口内，若在时间窗口内则确定实时数据有效性； 根据所述综合学习行为特征向量以及所述实时数据有效性结果，进行加权融合计算，获得学生动态评估分数； 若所述动态评估分数高于预设阈值则通过联邦学习框架执行自动优化逻辑，采用加密哈希函数对评估过程记录进行分布式存储，生成不可篡改审计日志； 根据所述不可篡改审计日志，从分布式存储网络中检索相关评估路径，判断路径完整性，若完整则确定评估结果最终输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京朗杰科技有限公司，其通讯地址为：100080 北京市海淀区中关村大街甲59号文化大厦1710室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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