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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种面向学习过程性评价的学习者认知追踪方法及系统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：CN116361744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310343439.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种面向学习过程性评价的学习者认知追踪方法及系统是由王志锋;李璐瑶;曾春艳;左明章;罗恒;董石;田元;陈迪;闵秋莎;夏丹设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向学习过程性评价的学习者认知追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能学习评价技术领域，公开了一种面向学习过程性评价的学习者认知追踪方法及系统，收集数据并基于试题知识认知张量TKC进行多维特征提取，生成作答特征原始四元组；设置超参数，将原始四元组处理成等长的数据格式，对不同维度的作答特征分别编码后融合嵌入，得到分层次地嵌入表示；基于SlipGate、GuessGate、LevelGate和OutputGate四种门结构构造认知追踪单元，构建融合门结构的深度认知追踪模型；追踪并输出不同时刻学习者对每个知识点的认知层级，预测学习者在知识点上的未来作答表现。本发明促进学习者个性化学习，有助于从客观和主观两种意义上建模学习者的认知水平变化过程。

本发明授权一种面向学习过程性评价的学习者认知追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向学习过程性评价的学习者认知追踪方法，其特征在于，包括：对不同维度的作答特征分别编码后融合嵌入，得到分层次地嵌入表示；根据认知状态信息追踪并输出不同时刻学习者对每个知识点的认知层级，预测学习者在知识点上的未来作答表现，并进行个性化学习者学习资源推荐； 面向学习过程性评价的学习者认知追踪方法包括以下步骤： 步骤一，定义并构建“练习－知识－作答－认知层级”四元组：收集学习者的学习资源和作答数据，根据引入布鲁姆认知领域教育目标分类的试题知识认知张量TKC，为每位学习者进行特征提取，生成作答特征原始四元组； 步骤二，进行数据预处理与多维特征编码、融合和嵌入：基于学习者作答特征原始四元组的长度设置超参数，并处理成等长的数据格式；对原始四元组中包含的来自不同维度的学习者作答特征进行编码与融合，得到每个知识点最终分层次地嵌入表示； 步骤三，基于四种门结构构造认知追踪模型：通过对步骤二中的嵌入表示进行封装得到模型输入，并基于SlipGate、GuessGate、LevelGate和OutputGate四种门结构构造认知追踪单元，从而构建融合门结构的深度认知追踪模型； 步骤四，追踪并输出学习者在不同时刻的认知层级并预测未来的学习表现：根据追踪过程中的学习者认知状态信息和知识点参数信息，动态地输出不同时刻学习者在每个知识点上的认知层级，并预测学习者未来的作答表现； 步骤三中的基于四种门结构构造认知追踪模型包括： 1封装步骤二中的嵌入表示得到融合知识点作答信息和层级信息的最终模型输入xt；在进行下一步计算前，从xt中分别提取作答特征rt和层级特征tkct，定义kt为t时刻学习者的认知状态向量； rt＝xt⊙A； tkct＝xt⊙B； 其中，A和B为提取参数矩阵； 2基于四种门结构构造认知追踪单元，搭建融合门结构的深度认知追踪模型；对应知识点和学习者的不同层面，模型分别设置SlipGate、GuessGate、LevelGate和OutputGate； 3SlipGate和GuessGate聚焦于知识点层面，每个知识点均设有失误参数与猜测参数，表示学习者学习知识点却未能达到指定的认知层级的概率，或学习者未学习知识点却外显达到指定的认知层级的概率； st＝σUsrt+Vskt-1+bs； gt＝σUgrt+Vgkt-1+bg； LevelGate聚焦于学习者层面，当学习者答对考察到某一层级的知识点时，学习者自身对该知识点的认知状态不低于知识点被考察层级，否则暂且认为处于布鲁姆认知领域教育目标分类中的最低层级； lt＝σat⊙kt-1； 基于传统的认知诊断方法，将从SlipGate、GuessGate和LevelGate中获取的不同层面的信息进行融合更新，得到关于学习者认知状态的隐层信息； OutputGate根据作答信息rt、层级信息tkct以及隐层信息ct，确定学习者最终的认知状态kt； ot＝σUort+Vokt-1+bo； kt＝ot⊙tanhct+Utkctkct； 其中，Us、Vs、bs，Ug、Vg、bg，Uo、Vo、bo，Utkc为模型训练参数矩阵，at为学习者对知识点的真实作答情况，由rt计算得到，取值范围为{0,1}；⊙表示逐元素相乘，σ表示sigmoid激活函数，tanh表示tanh激活函数。

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