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龙图腾网获悉云天衡知(青岛)科技有限公司申请的专利基于数字孪生的教学信息处理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：CN120146367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411973363.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于数字孪生的教学信息处理方法及系统是由刘海滨;李莉;马犇;王天烁设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的教学信息处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及基于数字孪生的教学信息处理方法及系统，包括以下步骤：构建教师孪生模型和学生孪生模型，教师孪生模型用于同步教师的授课内容、授课进度、互动指令，学生孪生模型用于同步学生的学习情绪与专注度综合评分；基于学习情绪与专注度综合评分，触发教师孪生模型中的互动指令，调整教学模式；在学生主导的互动式学习模式下，教师孪生模型将生成引导性讨论指令，引导学生进行深层次的学习探索和讨论，同时在学生孪生模型中提供适应性学习路径。本发明，根据每个学生的实时状态动态优化教学内容和方式，显著提升了个性化学习效果和教学的适应性。

本发明授权基于数字孪生的教学信息处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的教学信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建师生数字孪生模型，包括教师孪生模型和学生孪生模型，教师孪生模型用于同步教师的授课内容、授课进度、互动指令，学生孪生模型用于同步学生的学习情绪与专注度综合评分，所述学习情绪与专注度综合评分基于学习行为特征向量获得，采集并分析学生的面部表情、语音、眼动、动作数据，以生成学习行为特征向量，所述教师孪生模型和学生孪生模型相互连接并实时更新，以动态反映师生互动情况； S2：模式转换触发机制，基于学习情绪与专注度综合评分，触发教师孪生模型中的互动指令，调整教学模式，当检测到学习情绪与专注度评分低于预设阈值时，触发教师主导的教学模式；当学习情绪与专注度评分高于预设阈值时，触发学生主导的互动式学习教学模式； S3：在学生主导的互动式学习模式下，教师孪生模型将生成引导性讨论指令，引导学生进行深层次的学习探索和讨论，同时在学生孪生模型中提供适应性学习路径；所述在学生孪生模型中提供适应性学习路径基于强化学习来动态规划，强化学习通过对学生学习状态的实时反馈来调整学习路径，具体包括： S31，状态定义：将状态定义为学习行为特征向量，包括学习情绪、专注度，状态随时间不断更新； S32，动作定义：根据学生的当前状态，选择学习任务或者讨论引导，学习任务和讨论引导视为动作，是给学生安排的具体学习活动； S33，奖励机制：根据学生的状态变化来给予奖励，当学生的学习情绪与专注度综合评分高时，给出高奖励；反之，奖励低，通过奖励函数实现，奖励函数依据学生的学习状态变化进行计算，奖励反映学生的学习效果； S34，设计策略：策略是从当前学生状态中选择最佳动作的策略，使用深度Q网络来近似该策略，以最大化长期奖励，深度Q网络训练完成后，给定学生当前的学习状态St，通过深度Q网络选择最优动作At，引导学生完成下一个学习单元，随着学习状态的更新，根据学生的理解水平和兴趣偏好实时调整学习路径； 所述深度Q网络具体包括：初始化一个Q网络，用来估计学生在当前状态下采取每个动作的价值，即Q值，创建一个存储学生与学习内容互动过程中的状态、动作、奖励和下一个状态的经验回放缓冲区，经验回放缓冲区用来为后续训练提供随机采样的数据，通过每次与学生互动得到的反馈，更新Q网络中的Q值，用来优化选择学习任务的策略； 所述Q值更新的目标是通过当前奖励加上下一个状态的最大预期Q值来计算当前状态下动作的价值，在每次学生互动时，根据当前的状态选择学习任务，使用ε-贪心策略进行选择，执行选择的学习任务后，状态会发生变化，根据新的状态和奖励值进行反馈，从经验回放缓冲区中随机采样历史经验，用历史经验训练Q网络，通过最小化损失函数来更新网络参数，重复迭代，使得Q网络不断学习优化。

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