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龙图腾网获悉众数(厦门)信息科技有限公司;厦门文夔人工智能科技有限公司申请的专利融合大模型的智能教学质量评估改进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：CN121169216B 。

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：202511715053.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权融合大模型的智能教学质量评估改进系统是由吴炳坤;汪中;姚锋;黄世勇;王筝设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合大模型的智能教学质量评估改进系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合大模型的智能教学质量评估改进系统，涉及智慧教育技术领域，本发明通过扰动组建模块，并利用学生在原题与候选对比题之间的行为特征差异集合，实现了对技巧性应答行为的自动化识别。系统不再依赖教师主观判断，而是通过量化指标分析学生在面对语义等价、结构稳定题目时的作答稳定性。当检测到学生的行为路径出现高幅度偏离，系统可即时判定其存在技巧依赖与概念错位问题。例如，在换成扰动题进行作答后，答题的正确率下降，即表明存在策略性作答而非基于概念推理，并通过原题干的知识图谱，进一步提高了教学质量评估的客观性与可追溯性。

本发明授权融合大模型的智能教学质量评估改进系统在权利要求书中公布了：1.融合大模型的智能教学质量评估改进系统，其特征在于：所述系统包括： 图谱构建模块，用于利用大型语言模型，为各原题干生成题设语义树，并将题设语义树经数据预处理及语义相似性分析，构建原题干的知识图谱，原题干的知识图谱包括概念节点、先修节点和迁移节点； 扰动组建模块，用于根据生成的扰动集合，得到候选扰动题集，结合原题干的知识图谱，对每个候选扰动题依次分析其与原题干间的语义一致性和结构稳定性，以筛选出候选对比题； 所述扰动组建模块包括： 干扰单元，用于对语义嵌入向量采用均匀随机采样法，以随机生成扰动集合，并根据扰动集合，生成候选扰动题集； 语义一致性约束单元，用于分别提取原题干和候选扰动题的语义嵌入向量，通过余弦相似度，构建语义一致性约束函数，用于反映原题干与候选扰动题对应语义嵌入向量间的语义相似度； 结构稳定性约束单元，用于从原题干和候选扰动题中分别提取对应的知识图谱特征向量，通过将原题干与候选扰动题对应的知识图谱特征向量逐一比对，以计算各维度的差异，再将各维度差异的绝对值相加，得到图谱路径约束值； 概念偏移判定模块，用于将学生对原题干和候选对比题的答题正确率数据统计为表现一致性因子，以判定学生于相应题型是否存在技巧先行与概念错位偏差； 追溯模块，用于在偏差判定后回溯相应原题干对应的知识链结构，以聚合索引成干预目标集，干预目标集用于集中管理、检索和调度所有待干预对象； 教学干预模块，用于根据干预目标集，构建结构化教学干预模板，以完成从教学质量检测到干预的链式流转。

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