买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

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基于大模型的个性化学习路径动态生成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：CN121190276B 。

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：202511735252.3，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于大模型的个性化学习路径动态生成方法是由姚锋;汪中;吴炳坤;黄世勇;王筝设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的个性化学习路径动态生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的个性化学习路径动态生成方法，涉及教育技术领域，通过执行节奏密度自适应调整，得到各节点的节奏映射值，用以反映目标节点在节奏轴上的相对位置偏差。最终，系统依据节奏映射值重新调整知识路径中各目标节点的时序节点间距，在不改变原有知识结构逻辑关系的前提下，生成节奏密度可变的动态个性化学习路径，实现从静态线性学习顺序向自适应时间层调度路径的转变，使学习过程更加符合个体节奏规律与认知演进特征。

本发明授权基于大模型的个性化学习路径动态生成方法在权利要求书中公布了：1.基于大模型的个性化学习路径动态生成方法，其特征在于：所述方法包括： 在学习交互界面上对学习者的各交互事件进行时间戳记录，经过数据预处理后，生成行为数据，行为数据包括反应时间序列和知识吸收延迟，基于行为数据，获取节奏原始量； 在节奏原始量基础上，通过分析上一时间窗口语义状态对当前学习节奏的制约程度，得到节奏量，经差分计算后，得到节奏变化稳定度指标，以作为窗口间节奏波动是否稳定的判据，包括：在节奏原始量基础上，通过引入经标准化与分段映射后的上一时间窗口内的语义掌握度，分析上一时间窗口语义状态对当前学习节奏的制约程度，得到节奏量，节奏量是反映学习者当前学习节奏状态的动态参数，用于控制任务调度过程中的任务推送间隔；通过将节奏量随时间窗口进行索引化存储，形成节奏参数序列； 对节奏参数序列内相邻节奏量进行差分，得到节奏变化率，并根据节奏变化率计算节奏变化稳定度指标；在识别窗口间节奏波动是否稳定之后，生成稳定性指示函数； 通过大模型，对稳定窗口执行跨窗口语义比对，计算语义变化速率并在不稳定窗口中通过插值补偿生成补偿语义变化速率，以在语义向量空间中形成语义掌握度； 构建并遍历知识节点集合，通过各知识节点的局部错误状态，分析知识节点集合中局部及全部的错误聚集程度，得到局部错误聚类强度和全局错误聚类强度，结合语义掌握度，锁定待重构窗口，并启动个性化路径重构程序，以生成动态的个性化学习路径。

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，其通讯地址为：361000 福建省厦门市火炬高新区软件园一期曾厝垵北路3号科汇楼402室-A184；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。