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龙图腾网获悉北京无限智慧科技有限公司申请的专利一种面向教育的AI工作中台应用能力构建与资源匹配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：CN120852114B 。

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：202510997552.2，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种面向教育的AI工作中台应用能力构建与资源匹配系统是由史志娇;杨卫平;李志国设计研发完成，并于2025-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向教育的AI工作中台应用能力构建与资源匹配系统在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能与教育信息处理技术领域，公开了一种面向教育的AI工作中台应用能力构建与资源匹配系统，该系统包括：行为采集模块，用于获取多模态行为数据并构建行为图；能力建模模块，用于生成能力图谱并识别能力空洞；能力推理模块，用于建模能力维度并生成能力向量；跨域融合模块，实现多图谱对齐，构建迁移图；路径推荐模块，基于能力与资源匹配生成推荐路径；策略优化模块，基于反馈通过强化学习优化策略。本发明基于图神经网络提升能力建模与潜在关系挖掘精度，实现跨域能力图融合与个性化资源匹配，增强推荐策略的动态适应性与反馈优化能力，有效提升教育智能化水平。

本发明授权一种面向教育的AI工作中台应用能力构建与资源匹配系统在权利要求书中公布了：1.一种面向教育的AI工作中台应用能力构建与资源匹配系统，其特征在于，包括： 行为采集与图构建模块，用于获取学习者的多模态行为数据，并将多模态行为数据转换为行为图； 能力建模模块，用于基于行为图构建学习者能力图谱，并通过拓扑压缩分析识别能力图中的结构空洞； 能力推理模块，用于对所述能力图谱进行多粒度潜变量建模，推理获得显性能力、中层能力与潜在迁移能力三个能力维度，并基于所述能力维度生成能力向量； 跨域融合模块，用于将多个学习者的能力图谱进行结构对齐与融合，形成统一的跨域能力迁移图； 路径匹配与推荐模块，对候选教育资源生成结构化资源标签，并根据能力向量与资源标签之间的匹配关系生成资源推荐路径，并输出资源推荐策略； 策略优化模块，用于基于学习者反馈对所述资源推荐策略进行强化学习优化； 所述行为采集与图构建模块包括： 数据采集模块，用于接收来自学习者的多模态行为数据，所述多模态行为数据至少包括学习者的动作数据、语音数据、生理数据和环境数据； 数据处理模块，用于对所述多模态行为数据进行预处理、清洗和特征提取； 行为图构建模块，用于将所述预处理后的多模态行为数据转换为行为图，所述行为图包括学习者的行为节点与行为之间的关系边； 所述能力建模模块包括： 能力图谱构建模块，用于将所述行为图转化为学习者的能力图谱，其基于行为节点到能力标签的预定义映射函数，将行为图中的行为节点映射为对应的能力标签，所述能力图谱包括表示学习者能力的节点与能力之间关系的边； 空洞区域识别模块，用于通过拓扑压缩算法识别能力图谱中的空洞区域，并标识出潜在能力空缺，所述通过拓扑压缩算法识别能力图谱中的空洞区域包括：通过拓扑压缩算法对能力图谱的稀疏邻接矩阵进行分析，识别出拓扑上低连通或非连通的子区域作为结构空洞； 所述能力推理模块包括： 潜变量建模模块，用于对所述能力图谱进行多粒度潜变量建模，推理获得显性能力、中层能力与潜在迁移能力三个能力维度； 向量生成模块，用于基于所述能力维度生成能力向量，表示学习者在不同能力维度上的能力水平； 所述对所述能力图谱进行多粒度潜变量建模，推理获得显性能力、中层能力与潜在迁移能力三个能力维度的步骤包括： 对能力图谱中每个节点vi初始化特征向量其中，d表示能力特征的维度； 通过图神经网络模型进行节点表示的迭代更新，使用如下公式： 其中，表示第l层中节点vi的特征向量，为节点vi的邻接节点集合，αij为节点之间的注意力权重，W为可训练权重矩阵，σ为激活函数，l表示图神经网络中的层数索引，hi为节点vi的原始特征向量，表示第l层时节点vj的特征向量； 在图神经网络输出层提取节点最终表示并通过多粒度解码器推理获得显性能力、中层能力与潜在迁移能力三个能力维度的表示。

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