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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利基于课堂言语文本分析的教师教学行为分类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：CN117093898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311059140.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于课堂言语文本分析的教师教学行为分类方法是由马苗;康璐;李雨桐;裴炤;杨楷芳设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于课堂言语文本分析的教师教学行为分类方法在说明书摘要公布了：一种基于课堂言语文本分析的教师教学行为分类方法，包括：根据课堂言语文本构建教师教学行为数据集；构建教师教学行为分类网络；构建文本图；训练教师教学行为分类网络；用测试集检测教师教学行为分类网络。本发明利用课堂言语文本信息自训练方式将计算出的文本关键词作为伪标记数据加入到数据集中，对图卷积网络和图注意网络进行线性插值融合操作，得到教师教学行为分类网络。通过构建教师教学行为数据集、教师教学行为分类网络，实现基于课堂言语文本分析对教师的教学行为进行自动分类，能够为量化评价教师课堂能力提供客观依据，有助于指导教师优化教学方法、提高教学质量。

本发明授权基于课堂言语文本分析的教师教学行为分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于课堂言语文本分析的教师教学行为分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.根据课堂言语文本构建教师教学行为数据集 在课堂自然环境场景下采集教师授课视频，以语句为单位，从原始视频中剥离出音频信息，通过语音识别得到教师言语文本数据，将教师言语文本数据中的每一语句根据教师教学行为标注上相应的类别标签，形成教师教学行为数据集，类别标签由课堂讲授类别、课堂互动类别、教师评价类别、课堂管理类别组成，将教师教学行为数据集随机按照9:1划分为训练集和测试集，在每次运行过程中，随机从训练集中抽取90％的数据用于训练模型，其余数据组成验证集； 步骤2.构建教师教学行为分类网络 教师教学行为分类网络由两层图卷积神经网络和两层图注意神经网络并联后进行插值构成，图卷积神经网络由第一层图卷积层、dropout层以及第二层图卷积层依次串联构成，图注意神经网络由第一层dropout层、第一层注意力层、第二层dropout层、第二层注意力层依次串联构成，第一层注意力层有8个注意力模块，第二层注意力层有1个注意力模块，两个网络共享参数，且m为插值系数，m∈[0,1]； 步骤3.构建文本图 将教师教学行为数据集中的语句D用图G表示，图G中包含文档节点Dn、词节点Wn、词节点之间的边We以及词节点和文档节点之间的边De，使用逐点互信息算法计算词节点之间边We的权重，利用词频-逆文档频率算法计算词节点和文档节点之间边De的权重，每次迭代时计算词的置信度将置信度高于0.9的词作为关键词加入到图G中，形成文本图，作为教师教学行为分类网络的输入； 步骤4.训练教师教学行为分类网络 步骤4.1.教师教学行为分类网络初始化 用Xavier方式初始化教师教学行为分类网络参数； 步骤4.2.设置教师教学行为分类网络的超级参数 在训练过程中，批量大小为64，学习率为0.01，逐点互信息窗口为10，dropout率为0.5； 步骤4.3.训练教师教学行为分类网络 将训练集中的所有文本输入教师教学行为分类网络，进行前向传播，确定损失函数L，使用Adam优化器最小化损失，并更新所有的参数，直至损失函数收敛，训练结束，得到训练好的教师教学行为分类网络； 步骤5.用测试集检测教师教学行为分类网络 先将验证集输入到训练好的教师教学行为分类网络中，调整教师教学行为分类网络的参数，从而得到最优的教师教学行为分类网络，再将测试集输入到教师教学行为分类网络中，输出教师教学行为分类结果。

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