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龙图腾网获悉广州欧赛斯信息科技有限公司申请的专利一种基于大数据技术的教学行为模式识别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：CN119988892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510468637.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于大数据技术的教学行为模式识别方法是由李剑波;周露设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据技术的教学行为模式识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于大数据技术的教学行为模式识别方法，包括获取高并发数据流，通过分布式处理技术对高并发数据流进行分片处理，得到初步分片数据流；针对初步分片数据流，采用实时性判断技术确定数据流状态，得到优化后的分片数据流；从优化后的分片数据流中提取特征，通过机器学习算法训练行为识别模型，得到特征向量集合；根据特征向量集合，采用模式识别算法生成行为识别结果，得到预测结果集；通过实时控制技术与事件驱动机制处理所述预测结果集，生成调整指令集；采用闭环控制系统对调整指令集进行监测，得到同步调整参数集；通过强化学习算法优化行为识别模型，生成反馈循环数据流；从反馈循环数据流中提取性能指标，确定系统优化结果。

本发明授权一种基于大数据技术的教学行为模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据技术的教学行为模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过分布式流处理技术对学习行为数据的高并发数据流进行分片处理，基于动态滑动窗口机制实时计算延迟分位值，当95%分位延迟超过预设的200ms阈值时，标记非实时数据流，并根据吞吐量阈值动态调整分片策略，生成优化后的分片数据流； 采用增量计算方法结合指数加权移动平均法的平滑系数α=0.3动态调整分片数据流的处理能力，并通过并行计算框架触发动态资源调度策略，当瞬时并发量超过8万条秒时，自动扩容计算节点至原资源的1.5倍，得到均衡分片数据流； 从均衡分片数据流中提取动作特征和时间特征，采用OpenPose算法检测人体关键点坐标，结合时间戳信息构建初始特征集，采用卷积神经网络对初始特征集进行多维特征提取，形成多维特征矩阵； 若多维特征矩阵中动作特征与时间特征的匹配度高于预设阈值，则通过双向LSTM网络训练，隐藏层单元数为64，输出教学场景的行为识别模型；根据行为识别模型分析多维特征矩阵中的动作特征变化趋势，计算相邻帧间特征差异的均方误差，包括MSE0.1的帧标记为关键时刻候选集；利用DBSCAN聚类算法对关键时刻候选集分组并采用卡尔曼滤波剔除异常值，生成关键教学时刻的特征向量集合； 基于多头Transformer模型的8个注意力头对特征向量集合进行权重分配，通过Softmax归一化生成增强后的特征表示分析提升行为识别精度，输出预测结果集； 结合实时控制技术与事件驱动架构，根据所述预测结果集触发动态调整指令，生成教学内容调整的指令集，包括获取预测结果集，采用行为识别技术提取关键时刻的标识信息，得到初步分类数据； 根据初步分类数据中的师生互动频率参数，采用PID控制算法匹配事件驱动架构中的规则引擎，当检测到连续3次互动频率低于预设阈值0.6时，通过决策树模型计算调整权重并生成包含知识点重组和语速调整的JSON格式指令集，触发教学内容动态调整。

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