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龙图腾网获悉江西农业大学申请的专利基于布鲁姆目标分类体系的大语言模型教学质量评估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：CN121542864B 。

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：202610073012.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于布鲁姆目标分类体系的大语言模型教学质量评估方法是由易文龙;黄抒设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于布鲁姆目标分类体系的大语言模型教学质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于布鲁姆目标分类体系的大语言模型教学质量评估方法，包括：根据布鲁姆目标分类体系构建结构化的提示词模板；通过提示词模板驱动大语言模型协同生成符合指定格式和分布要求的教学质量评估数据集；ChatGLM3预训练模型主要由28层基于Transformer网络的GLM模块构成，将部分GLM模块的多层感知机替换为混合专家网络，在ChatGLM3预训练模型的每层GLM模块前加入可训练的前缀编码，在词嵌入层之后、GLM模块之前加入Mamba状态空间模型，得到教学质量评估大语言模型，训练后用于教学质量评估。本发明可提升教学质量评估的准确性和针对性。

本发明授权基于布鲁姆目标分类体系的大语言模型教学质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于布鲁姆目标分类体系的大语言模型教学质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：根据布鲁姆目标分类体系构建结构化的提示词模板； 步骤二：通过提示词模板驱动大语言模型协同生成符合指定格式和分布要求的教学质量评估数据集，所述教学质量评估数据集包含考察不同布鲁姆目标的题目及对应的、具有多样性的学生答案样本； 步骤三：以ChatGLM3预训练模型为基础，对其进行架构优化，得到教学质量评估大语言模型，包括： 在ChatGLM3预训练模型每层GLM模块前加入可训练的前缀编码； 在词嵌入层之后、GLM模块之前加入Mamba状态空间模型； 将ChatGLM3预训练模型中部分层的GLM模块的多层感知机替换为混合专家网络； 步骤四：利用所述教学质量评估数据集对教学质量评估大语言模型进行训练，得到最终的教学质量评估大语言模型，用于教学质量评估； 所述Mamba状态空间模型的处理过程包括： 将词嵌入向量通过线性投影映射至目标维度，得到投影输入向量；将所述投影输入向量分为两条支路：主支路和门控支路； 在所述主支路中，将所述投影输入向量经过激活函数处理，得到主支路特征向量； 在所述门控支路中，将所述投影输入向量依次经过卷积层、选择性状态空间模型和激活函数处理，得到门控支路特征向量； 将主支路特征向量与门控支路特征向量进行特征融合，得到融合特征向量； 将所述融合特征向量经过线性投影与维度压缩，结合了位置编码以及前缀编码后，输出至后续的GLM模块； 所述门控支路中： 通过卷积层提取投影输入向量的局部上下文特征； 将局部上下文特征输入四个独立的线性变换层，同步生成选择性状态空间模型所需的四个动态参数，包括：动态状态转移矩阵、动态输入矩阵、动态输出矩阵和动态直接通路向量； 选择性状态空间模型利用四个动态参数和局部上下文特征和前一时间步的隐藏状态，进行状态更新和输出计算，得到选择性状态空间模型的最终输出，选择性状态空间模型的最终输出经过激活函数处理得到门控支路特征向量。

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