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龙图腾网获悉福建水利电力职业技术学院申请的专利基于人工智能的智能教育管理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：CN121304412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511854149.0，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于人工智能的智能教育管理系统是由朱庆喜;张俊一;勾丽娜设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的智能教育管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的智能教育管理系统，包括多源数据获取模块、教育方向选择模块、教育路径优化模块和智能培训教育管理模块。本发明涉及培训教育数据分析的技术领域，具体是指基于人工智能的智能教育管理系统，本方案创新性地结合学员情境自适应学习策略，通过教育方向选择模块，实时选择适合学员的教育方向，有效提高了教育内容的适应性和个性化；引入改进的双向长短期记忆网络提取教育时序动态特征，有效提升了教育方向推荐的精准度，增强了模型对学员情境动态变化的适应性；基于群体适配性策略和分数阶动态记忆机制改进的粒子优化算法，提升教育路径的精准度，确保教育路径推荐与学员需求高度契合，实现了教育管理的智能化。

本发明授权基于人工智能的智能教育管理系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的智能教育管理系统，其特征在于：包括多源数据获取模块、教育方向选择模块、教育路径优化模块和智能培训教育管理模块； 所述多源数据获取模块，具体为通过数据采集和数据优化操作，得到教育管理优化数据； 所述教育方向选择模块，用于根据学员的实时情境和任务导向的需求，动态调整和推荐最适合学员当前情境的教育方向，具体为首先构建输入矩阵，并分别采用图卷积网络和改进的双向长短期记忆网络提取教育环境匹配特征与教育时序动态特征，随后利用动态注意力机制对两个特征进行特征融合，生成教育方向推荐融合特征，最后经全连接层和Softmax函数处理，生成教育方向推荐结果，从而建立教育方向推荐模型，并对此模型进行模型训练，最后将目标数据输入到训练后的教育方向推荐模型，得到学员实时教育方向推荐结果； 所述建立教育方向推荐模型，包括以下步骤： 构建输入矩阵，具体为通过教育管理优化数据中教育方向选择数据构建静态教育特征矩阵和时序动态教育特征矩阵； 教育环境匹配特征提取，具体为首先计算静态教育特征矩阵中每一对特征之间的互信息，通过设定稀疏阈值，从而构建稀疏邻接矩阵，并对其进行归一化，然后通过L层图卷积网络进行特征提取，每一层图卷积网络都嵌入了残差连接，最终得到教育环境匹配特征： ； 式中，表示特征和特征之间的互信息值，表示第i个静态教育特征，表示第j个静态教育特征，表示稀疏邻接矩阵中的元素； 教育时序动态特征提取； 自适应特征融合，具体为首先通过全局平均池化操作将教育时序动态特征与教育环境匹配特征压缩为一维向量，生成时序动态特征强度向量和环境匹配特征强度向量，然后在通过全连接层计算两个强度向量的注意力得分，然后通过Softmax归一化得到两者的注意力权重，最后根据计算得到的注意力权重，将教育时序动态特征与教育环境匹配特征进行加权融合，得到教育方向推荐融合特征； 教育方向推荐输出，具体为将教育方向推荐融合特征经全连接层映射并通过Softmax函数计算各个教育方向的概率分布，选择最大概率对应的类别作为最终输出结果，得到教育方向推荐结果； 所述改进的双向长短期记忆网络通过引入因果卷积、应用上下投影策略，并结合多层感知机结构进行改进； 所述教育路径优化模块，用于结合学员实时教育方向，优化学员的教育路径；具体为首先构建并训练教育效果预测模型，将模型的输出结果作为优化算法目标函数值，接着，采用群体适配性策略自适应调整惯性权重和分数阶动态记忆机制改进粒子群优化算法，对教育路径参数进行优化搜索，获取最优教育路径参数组合，最后得到最优教育路径和此最优教育路径的教育效果预测值； 所述智能培训教育管理模块，具体为结合学员实时教育方向推荐结果、最优教育路径和教育效果预测值，实现学员培训教育的全面智能化管理。

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