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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于深度学习模型的教师信息化教学微能力评价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：CN115409329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210949034.X，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于深度学习模型的教师信息化教学微能力评价方法是由闫寒冰;林梓柔设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的教师信息化教学微能力评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习模型的教师信息化教学微能力评价方法，其特点是该方法包括：构建教师微能力分类框架、设计教师微能力分类标准和评价标准、从移动听评课系统采集评课数据、清洗和变换评课文本、对评课文本进行微能力分类标准和微能力水平评价、构建基于预训练的深度学习教师微能力分类模型、构建基于注意力机制的深度学习教师微能力评价模型、通过预测和加权平均得到教师微能力分类预测结果和微能力水平评价结果，以及将教师微能力分析结果可视化至教师个体画像等步骤。本发明与现有技术相比具有多角度科学评价教师课堂能力，提升数据真实性和准确率，减少人工采集工作量和分析成本，具有较高的研究实践价值。

本发明授权一种基于深度学习模型的教师信息化教学微能力评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的教师信息化教学微能力评价方法，其特征在于该方法具体包括以下步骤： 步骤1：基于中小学多媒体教学环境特征，构建教师信息化教学微能力分类框架，该框架从学情分析、教学设计、教学实施和学业测评4个维度设计13个教师微能力点； 步骤2：在步骤1的教学微能力分类框架基础上，分别对13个教师微能力点制定分类标准，以及评价标准； 步骤3：从移动听评课系统中采集教师评课数据，并对其进行脱敏处理，得到每条评课数据均具有包括：课程ID、开课老师ID、开课时间、评课人姓名ID、弹幕实际时间、弹幕视频时间、弹幕内容和弹幕长度的属性； 步骤4：将上述评课数据利用数据清理工具对属性缺失和重复的数据进行清洗与变换， 同时利用属性子集选择的基本启发式方法进行检测，删除相关程度不高或者冗余属性的数据； 步骤5：对步骤4处理完成的教师评课文本数据进行标注，所述标注为教师评课文本对应教师微能力分类标注和评价标注； 步骤6：构建基于预训练的深度学习模型完成教师评课文本对应教师微能力的分类； 步骤7：构建基于注意力机制的深度学习模型完成教师评课文本对应教师微能力的评价； 步骤8：根据教师ID从移动听评课系统中提取所有与教师ID相匹配的评课数据，形成每名教师的评课集合，使用步骤6构建的基于预训练的深度学习模型对评课集合内所有数据完成分类，然后使用步骤7构建的基于注意力机制的深度学习模型对分类后的评课文本进行评价； 步骤9：使用加权求平均的方式计算评课集合里每个微能力点的得分值，利用关键词提取技术从教师的评课集合中根据不同微能力点分别提取关键词，运用可视化工具对教师微能力画像，将设计的13个教师微能力点逐一进行表征； 所述预训练的深度学习模型基于预训练的教育类文本数据作为预训练语料训练的BERT-wwm，再将BERT-wwm连接循环卷积神经网络，最后连接神经网络全连接层作为分类输出，从而训练得到的预训练的深度学习模型；所述基于注意力机制的深度学习模型基于注意力机制的双向长短期记忆网络，模型连接全连接层获得的回归输出为基于注意力机制的深度学习模型。

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