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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导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：CN119248979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411303622.1，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导方法是由李巍海;马盛文;韩晓飞;陈静;俎云霄;张洪光设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导方法，所述方法包括：建立Transformer模型预测学习者对电路原理课程知识的掌握情况，建立Mamba模型预测下一步学习者应当学习的知识点；建立可信的习题难度评价模型计算每道习题的难度系数，其中使用五点归因法对不同类型的电路原理习题进行赋值并分类；建立电路原理习题推荐的马尔可夫决策过程模型，使用深度强化学习算法生成推荐最优电路原理习题集合，根据学习者的学习情况定制习题的解题指导提示词，调用大模型接口生成推荐习题的解题指导。采用本发明的方法能够有效地根据学习者的学习情况定制化推荐电路原理习题的解题指导提纲。

本发明授权基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习和大模型的电路原理课程定制化习题推荐及辅助指导方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤S101：建立Transformer模型预测学习者对电路原理课程知识点的掌握情况，输入数据为嵌入位置编码的拼接向量，包含学习者id、已做电路原理习题以及题目的作答情况的二值向量，模型的输出是包含每个知识点掌握程度的k维向量，使用二分类交叉熵作为模型训练的损失函数； 步骤S102：建立Mamba模型预测下一步学习者应当学习的知识点，输入为某个学生在一定时间段内所做习题序列、已掌握知识点，模型的输出是下一道习题中所有知识点出现的k维概率向量，同时教师给出每个知识点的权重向量，两个向量对应相乘后得到下一道题各知识点覆盖概率； 步骤S103：建立可信的习题难度评价模型计算每道习题的难度系数，首先使用五点归因法对不同类型的电路原理习题进行赋值并分类，得到每种类型题目的难度和数量，计算该题目在整个题目集合中的加权平均值，同时先将一个年级的自然班每道题目的初始难度系数设定为0.5，然后根据此题目过往答题者答题的错误率调整其初始难度系数，两者平均值为最终难度系数； 步骤S104：建立电路原理习题推荐的马尔可夫决策过程模型，状态包括当前所练习习题、目标、当前学习者对电路课程知识点的掌握情况、下一道题知识点覆盖情况以及该习题的难度系数，动作空间为选取候选习题，回报值为知识点平均掌握情况与期望难度差异的加权平均值； 步骤S105：使用深度强化学习算法求解推荐最优电路原理习题集合，采用PPO算法，定义一个策略网络和一个价值网络，通过策略网络选择动作，通过S104中定义的回报值计算获得回报值，并使用价值网络来估计采取该动作后的长期价值，从而得到目标值；之后定义优势函数并设计目标函数训练模型； 步骤S106：定制化提示词并利用大模型接口给出个性化的解题指导，提示词包含学习者对电路课程知识点的掌握情况、学习者答题历史记录，并拼接所有电路知识点，在提示词中说明生成解题指导的原则为“在解题指导中重点突出学习者掌握薄弱的知识点和覆盖较少的知识点”，综上给出推荐习题的解题指导提示词，以zeroshot方式调用大模型接口生成推荐习题的解题指导。

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