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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于跨领域的自适应习题适配方法及应用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：CN117033559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311130601.X，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于跨领域的自适应习题适配方法及应用是由刘海;张昭理;刘攀;欧景斌;杨雪雪;邸昂;刘新;刘婷婷;李友福设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨领域的自适应习题适配方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨领域的自适应习题适配方法，包括：分别获取学生在线学习系统中的至少两门不同学科的学习数据，其中一门作为源数据域，另一门作为目标数据域；选择所述源数据域中与所述目标数据域中相似的问题文本；根据选择出的所述源数据域中的问题文本和所述目标数据域中的问题文本构建知识状态评估模型；根据所述知识状态评估模型评估对应学生的知识状态，并根据所述知识状态获取对应的适配习题；根据所述适配习题得到的练习结果重复以上过程再次评估所述知识状态，以实现自适应学习的个性化习题适配。其可以基于少量学习数据准确获取学生知识状态，并根据学生的知识状态实现智能化习题适配，以提高学生学习和老师教学的效率。

本发明授权一种基于跨领域的自适应习题适配方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于跨领域的自适应习题适配方法，其特征在于，包括： 分别获取学生在线学习系统中的至少两门不同学科的学习数据，其中一门作为源数据域，另一门作为目标数据域； 选择所述源数据域中与所述目标数据域中相似的问题文本； 根据选择出的所述源数据域中的问题文本和所述目标数据域中的问题文本构建知识状态评估模型； 根据所述知识状态评估模型评估对应学生的知识状态，并根据所述知识状态获取对应的适配习题； 根据所述适配习题得到的练习结果重复以上过程再次评估所述知识状态，以实现自适应学习的个性化习题适配； 所述选择所述源数据域中与所述目标数据域中相似的问题文本，包括： 通过双向长短期记忆网络层将所述源数据域中的问题进行编码，并融合问题的上下文特征； 所述双向长短期记忆网络层的输出经连接层将两个方向的隐藏层特征向量进行连接； 所述连接层的输出经最大池化层将所有时间步长的语义表示向量组合为一个具有最大池化的单个向量； 通过长短期记忆网络层对所述单个向量进行解码，得到所述源数据域中的问题的重建，以选择达到目标相似度的问题文本； 所述构建知识状态评估模型，包括： 将所述源数据域中的问题文本和所述目标数据域中的问题文本连接并表示为包含回答信息的语义表示； 根据所述语义表示计算每个时刻学生答题的隐藏状态作为学生的知识状态； 根据所述知识状态得到学生对当前问题的正确回答概率并计算训练损失函数，以构建所述知识状态评估模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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