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龙图腾网获悉湖北第二师范学院;武汉智惠教科技有限公司;武汉纺织大学申请的专利基于书写特征的主观题智能批阅与学情分析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：CN119830127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202411880005.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于书写特征的主观题智能批阅与学情分析系统是由贺德富;杨华利;杨莉;蔡进;贺鹏升;元帅设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于书写特征的主观题智能批阅与学情分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于书写特征的主观题智能批阅与学情分析系统，涉及教育技术领域，系统架构包括书写特征采集与分析子系统、智能批阅子系统、学情分析与预测子系统，借助量子技术实现了全方位的革新与提升，量子传感器与计算构建的模型，使微观动态数据精准可察，时序特征深度可析，宏观上量子算法对字体美学与多因素关联模型构建成效显著，量子自然语言处理与神经网络协作，语义风格融合创新，知识图谱推理借助量子图算法等，对各类题型皆能精准评判、科学引导，量子哈希与联邦学习助力多源数据融合，量子随机游走与自回归移动平均模型实现心理关联预测，精准洞察学情，有效干预助力学生身心与学业共进，极大地增强了系统在教育领域的效能与价值。

本发明授权基于书写特征的主观题智能批阅与学情分析系统在权利要求书中公布了：1.基于书写特征的主观题智能批阅与学情分析系统，其特征在于：所述系统包括书写特征采集与分析子系统、智能批阅子系统、学情分析与预测子系统，其中： 所述书写特征采集与分析子系统：用于精准采集学生书写过程中的多维度特征信息，并深入分析这些特征背后所蕴含的学生书写习惯、思维模式以及心理状态信息，所述书写特征采集与分析子系统包括微观特征采集与解析模块和宏观特征量化与关联模块； 所述智能批阅子系统：用于对学生主观题答案进行全面、精准且智能的批阅，综合考量答案的语义正确性、书写风格特点以及与学科知识体系的逻辑契合度多方面因素，给出客观公正且富有建设性的批阅结果和反馈，所述智能批阅子系统包括语义风格融合批阅模块和知识图谱推理批阅模块； 所述学情分析与预测子系统：通过深度融合多源数据，挖掘书写特征与学习行为、心理状态以及学习成绩之间的内在联系和规律，实现对学生学情的全方位洞察、及时预警以及精准预测，为个性化教学和学习支持提供有力依据，所述学情分析与预测子系统包括多源数据融合洞察模块和心理特征关联预测模块； 所述微观特征采集与解析模块，利用高灵敏度量子传感器采集笔尖压力变化、倾斜角度及加速度微观动态数据，通过量子计算快速构建手部肌肉运动模型，分析学生书写时用力稳定性、笔画连贯性及情绪状态，精确定位压力、角度异常变化所反映的心理波动或知识不确定点，所述宏观特征量化与关联模块，引入多维度量化指标体系，运用量子机器学习算法量化字体美学特征及分析与心理特质关联，利用量子贝叶斯网络算法构建书写风格与文化背景、学科偏好关联模型，挖掘不同文化、学科对书写风格的塑造影响及隐藏关联； 所述语义风格融合批阅模块采用量子自然语言处理算法理解答案语义，结合量子神经网络分析书写风格特征，依据两者联系综合评分，根据知识点表述时的字体强调与语义准确性给予合理权重，判断字体犹豫时对知识点掌握程度并调整评分，所述知识图谱推理批阅模块利用量子图算法构建学科知识图谱，依据学生答案知识点在图谱中定位关联逻辑，检查知识节点涵盖与推导过程，采用量子逻辑门电路模拟推理过程，拆解数学证明题的推理步骤，检查其规范性与逻辑性，利用量子搜索算法评估开放性问题答案思路，提供分数区间与评价建议； 所述多源数据融合洞察模块通过搭建数据整合平台，融合书写特征与学习行为数据，利用量子加密保障数据安全，通过量子数据挖掘与机器学习算法探寻两者关联模式，发现不同书写与行为特征所对应的学习困难或优势，借助量子计算加速复杂关联分析，所述心理特征关联预测模块通过构建书写心理分析模型，运用量子随机游走算法在高维特征空间分析书写压力、速度的特征与心理因素关联，推断心理压力、兴趣的状态变化，结合历史成绩数据，利用量子时间序列分析与机器学习预测算法构建成绩预测模型，根据书写心理状态与成绩走势预测未来成绩走向，针对不同情况预警并提供教学建议，促进学生身心健康与学业协同发展。

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湖北第二师范学院;武汉智惠教科技有限公司;武汉纺织大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新二路129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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