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龙图腾网获悉北京热芒科技有限公司申请的专利一种基于多模态分析的自适应学习干预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：CN121120339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511666305.0，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于多模态分析的自适应学习干预方法是由张硕;王宗超设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态分析的自适应学习干预方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态分析的自适应学习干预方法，属于智慧教育与人工智能技术领域，解决了现有学习干预方法准确性不足的问题，包括：步骤S1：构建学生状态向量；步骤S2：创建学生状态向量的时间序列，根据时间序列，识别教学事件；步骤S3：进行专属模型定制；当教学事件触发时，提取对应的视频流数据，传输至专属模型，生成结构化认知表征；步骤S4：对结构化认知表征进行解析，生成提示文本，对学生进行展示；步骤S5：对视频流数据与结构化认知表征进行记录，生成学生的问题档案，并对学生进行学习建议；步骤S6：将学生的问题档案与学习建议进行同步传输；本发明通过训练专有化模型，实现超高精度的个性化辅导。

本发明授权一种基于多模态分析的自适应学习干预方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态分析的自适应学习干预方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对学生的学习状况进行实时监测，得到视频流数据，对视频流数据进行处理，构建学生状态向量； 步骤S2：对学生状态向量进行更新，得到学生状态向量的时间序列，通过自主标注，提取特征序列片段，根据特征序列片段，设立特征阈值，根据特征阈值对时间序列进行分析，识别教学事件； 步骤S3：获取开源多模态基础模型，通过对开源多模态基础模型进行微调，进行专属模型定制；当教学事件触发时，提取对应的视频流数据，将视频流数据传输至专属模型，生成结构化认知表征； 步骤S4：对结构化认知表征进行解析，将解析结果作为问题输入，重复调用专属模型，生成提示文本，并将提示文本对学生进行展示； 步骤S5：对教学事件对应的视频流数据与结构化认知表征进行记录，得到记录文件，将记录文件进行持久化存储，根据存储的记录文件进行总结，生成学生的问题档案，并对学生进行学习建议； 步骤S6：通过权限控制，将学生的问题档案与学习建议同步传输至其他授权客户端； 所述步骤S1的具体步骤如下： 步骤S11：将视频流数据进行分解，提取视频流数据的图像帧，统计图像帧的数量，将图像帧的数量记作ts，对每帧图像的像素点数量进行统计，将像素点数量记作is×js，根据像素点数量，对每个像素点的图像像素进行获取，将图像像素记作txsti，j，txsti，j表示第t个图像帧第i行第j列处像素点的图像像素； 通过不同图像帧的图像像素txsti，j，对图像帧的像素变化进行计算，得到学生的运动活动度yhdt； ； 其中：txst＋1i，j表示第t+1个图像帧第i行第j列处像素点的图像像素； 需要说明的是：当学生进行运动时，图像像素同步发生改变，根据图像像素的变化数值，有效反馈学生的运动状况，同时图像像素能够直观展示微小的数值变化，对学生的运动活动进行准确记录； 步骤S12：对图像帧进行姿态估计，识别学生的身体节点；记录身体节点在图像帧中的位置，根据身体节点在图像帧中的位置设立基点，通过基点与其他身体节点的位置关系，对学生的姿态量化值进行计算，得到姿态特征； 步骤S13：对运动活动度与姿态特征进行统计，构建二维的学生状态向量，将学生状态向量记作V。

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