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龙图腾网获悉浙江东方职业技术学院申请的专利基于智慧学习云平台的群体教学策略生成方法及设备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：CN120725836B 。

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：202511202827.5，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于智慧学习云平台的群体教学策略生成方法及设备是由张寒冰设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智慧学习云平台的群体教学策略生成方法及设备在说明书摘要公布了：本申请适用于群体教学技术领域，尤其涉及基于智慧学习云平台的群体教学策略生成方法及设备，该方法包括：通过智慧学习云平台获取多个班级的教学行为数据、生物数据、教学进度数据；根据多个班级的教学进度数据，对多个班级的教学阶段进行时空对齐处理，得到教学阶段序列；基于所述教学阶段序列的每个教学阶段，对多个班级进行群体异常检测，得到异常检测结果；基于所述异常检测结果中教学阶段的教学行为数据和生物数据，生成群体教学策略。该方法能够及时发现群体问题并纠正，帮助教师做出更精确的教学决策，从而提高整体的教学质量和学习效果。

本发明授权基于智慧学习云平台的群体教学策略生成方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于智慧学习云平台的群体教学策略生成方法，其特征在于，包括： 通过智慧学习云平台获取多个班级的教学行为数据、生物数据、教学进度数据；其中，所述教学进度数据包括已教授的知识点和对应的教授日期； 根据多个班级的教学进度数据，对多个班级的教学阶段进行时空对齐处理，得到教学阶段序列；其中，所述教学阶段序列包括多个教学阶段，且每个教学阶段包括多个班级在同一教学阶段的教学行为数据和生物数据； 基于所述教学阶段序列的每个教学阶段，对多个班级进行群体异常检测，得到异常检测结果；其中，所述异常检测结果包括存在群体异常的教学阶段； 基于所述异常检测结果中教学阶段的教学行为数据和生物数据，生成群体教学策略； 其中，所述根据多个班级的教学进度数据，对多个班级的教学阶段进行时空对齐处理，得到教学阶段序列，包括： 对比多个班级的教学进度数据中的知识点与标准教学框架中的知识点是否一致，若不一致，根据等效知识点表，将不一致的教学进度数据中的知识点替换为所述标准教学框架中相应的知识点；其中，所述等效知识点表包括不同教材间相同或相似的知识点与标准教学框架中的知识点之间的等效关系，所述等效知识点表是通过语义相似度计算和人工规则库补充得到的，所述标准教学框架包括每个教学阶段ID、每个教学阶段包含的知识点、每个教学阶段的预期教学时长； 计算每个班级的教学进度数据中的知识点与所述标准教学框架中的知识点之间的距离矩阵；基于每个距离矩阵，利用动态时间规整算法计算每个班级的教学进度与所述标准教学框架之间的最优对齐路径；根据每个班级的教学进度与所述标准教学框架之间的最优对齐路径，将每个班级的教学进度映射到所述标准教学框架中的各个教学阶段，得到教学阶段序列； 所述基于所述教学阶段序列的每个教学阶段，对多个班级进行群体异常检测，得到异常检测结果，包括： 从所述教学阶段序列中提取每个教学阶段中多个班级的教学行为数据和生物数据； 针对每个教学阶段进行如下处理： 从多个班级的教学行为数据中提取共性错误模式；基于所述共性错误模式构建认知网络图，并基于所述认知网络图，识别群体性知识断裂点；将所述共性错误模式和所述群体性知识断裂点整合，得到群体认知特征；其中，所述认知网络图用于表征学生在学习过程中对不同知识点的掌握情况和各知识点之间的关联性； 基于多个班级的教学行为数据，利用傅里叶变换对学生的学习行为进行频率分析，得到行为频率谱；计算所述行为频率谱与理想学习路径频率谱之间的共振匹配度；基于所述共振匹配度识别非显性行为模式，得到群体行为特征； 根据多个班级的生物数据计算压力指数，得到群体情感特征； 对所述群体认知特征、所述群体行为特征和所述群体情感特征进行特征融合，得到融合特征； 将所述融合特征与动态异常阈值对比，若所述融合特征大于所述动态异常阈值，判定该教学阶段存在群体异常，得到所述异常检测结果。

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