浙江大学林君芸获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于大语言模型的学生与题目联合建模的知识追踪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：CN121327154B 。
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：202511872827.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于大语言模型的学生与题目联合建模的知识追踪方法是由林君芸;翁恺设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大语言模型的学生与题目联合建模的知识追踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供的基于大语言模型的学生与题目联合建模的知识追踪方法，包括：收集学生作答行为数据、题目文本以及知识点相关信息，并进行预处理形成输入数据集；构造基于学生作答行为的提示模板和题目理解提示模版，分别引导大语言模型识别学生特征以及题目特征；并通过自适应门控特征融合机制进行特征融合，以融合后的特征为输入，学生答题正确概率对应的结构化语义结果为输出，联合建模知识追踪模型并训练，用于预测学生下一题的预测正确概率，给出知识掌握度变化曲线与题目难度分布结果，并触发解释生成模块形成解释文本。本发明实现学生个体特征与题目语义特征的联合建模，从而增强知识追踪模型的预测性能和解释性。
本发明授权基于大语言模型的学生与题目联合建模的知识追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的学生与题目联合建模的知识追踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集学生作答行为数据、题目文本以及知识点相关信息，并进行预处理形成输入数据集； 基于输入数据集，构造基于学生作答行为的提示模板和题目理解提示模版，分别引导大语言模型分析学生的历史作答行为序列和题目文本的语义信息，识别学生特征以及题目特征； 基于识别的学生特征、题目特征以及输入数据集中的原始作答信息，通过自适应门控特征融合机制进行特征融合； 以融合后的特征为输入，学生的下一题答对概率及对应的结构化语义结果为输出，联合建模知识追踪模型，并进行训练得到训练后的联合模型； 应用时，以任意采集的学生与题目的交互数据为输入，通过训练后的联合模型预测学生答题正确概率，给出知识掌握度变化曲线与题目难度分布结果，并触发解释生成模块形成解释文本。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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