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龙图腾网获悉成都潜在人工智能科技有限公司申请的专利一种智能书写及批改的方法和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：CN120670789B 。

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：202511156786.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种智能书写及批改的方法和系统是由尹学渊;李龙飞;江天宇;陈林;陈超设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能书写及批改的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能人机交互领域，涉及一种智能书写及批改的方法和系统，包括：利用柔性压力传感器矩阵和坐标定位系统，感应输入笔书写时的多维数据，并构建四维书写特征空间；采用三级批改体系，通过深度语义理解模型对答案进行逻辑推理验证；所述三级批改体系依次包括OCR字形匹配、基于大语言模型的语义纠偏和基于过程奖励模型的智能批改；引入认知诊断模型，通过分析答题指标判断答题犹豫程度；融合题目解答信息，利用大模型识别题目所属知识点，并根据题目答题情况，推断知识掌握薄弱点；以基于多模态传感融合的智能书写捕获技术，精准地采集书写信息，并结合认知诊断模型构建智能批改一体化方法，实现对书写内容的高效识别与精准批改。

本发明授权一种智能书写及批改的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种智能书写及批改的方法，其特征在于，包括： S1：利用柔性压力传感器矩阵和坐标定位系统，感应输入笔书写时的多维数据，并构建四维书写特征空间；多维数据包括压力变化、笔尖轨迹和书写速度；所述四维书写特征空间包括压力P、轨迹F、速度V和时间T； S2：采用三级批改体系，通过深度语义理解模型对答案进行逻辑推理验证；所述三级批改体系依次包括OCR字形匹配、基于大语言模型的语义纠偏和基于过程奖励模型的智能批改； S3：引入认知诊断模型，通过分析答题指标判断答题犹豫程度；所述答题指标包括压力变化率和运笔波动；S3包括： S31：在用户进行答题时，实时采集书写压力信号和运笔速度信号，并基于书写压力信号和运笔速度信号，确定考生对知识点的掌握熟练程度；书写压力信号Pt用于表示用户在答题过程中的压力随时间变化的连续函数；运笔速度信号vt用于表示笔尖移动速度随时间的变化轨迹；S31包括： 基于书写压力信号，确定实时压力变化率；将实时压力变化率作为答题犹豫度，若在关键步骤前后出现显著波动，表明用户在该知识点存在认知不确定性： ； 其中，表示答题犹豫度；表示书写压力信号差值；表示时间差值；d表示求导符号； 基于实时压力变化率，得到平均压力变化率： ； 其中，表示平均压力变化率；T表示一个常数；dt表示对时间求导；d*表示求导符号；表示t时刻的书写压力信号； 基于运笔速度信号，确定运笔速度波动幅度： ； 其中，表示运笔速度波动幅度；表示标准差；std表示标准差计算；表示运笔速度信号； 计算运笔速度波动幅度的标准差，并基于标准差确定作答过程中对知识点的掌握熟练度，并得到作答特征向量；波动越大，说明掌握不稳定或思维路径反复； S32:获取待评估题目的题干文本内容，并将题干文本内容输入至智能批改大模型,根据题干的语义特征和语言结构，推理并输出关键知识点标签；并对关键知识点标签进行编码，构建题干与知识点之间的映射关系； S33:将第三训练数据集分为多类，构造多类训练集，通过多类训练集训练认知诊断模型，并利用认知诊断模型，识别知识薄弱点，生成个性化学习路径： 其中，表示认知诊断模型；表示用户答题数据；表示从压力变化率与速度波动中提取的特征集；表示知识点集合中第k个关键知识点；表示用户对知识点的掌握概率；o为关键知识点的总数；S4：融合题目解答信息，利用大模型识别题目所属知识点，并根据题目答题情况，推断知识掌握薄弱点。

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