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龙图腾网获悉北京爱宾果科技有限公司申请的专利一种基于多模态大模型用于辅助学情统计分析的方法及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：CN121479411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610024173.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多模态大模型用于辅助学情统计分析的方法及系统是由张建忠;吕远;闵海波设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型用于辅助学情统计分析的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型用于辅助学情统计分析的方法及系统，涉及学情辅助领域；所述方法包括：构建N个目标对象的学情演变序列，选定K个演变模式簇，其中，各簇包含若干学情演变序列，确定各演变模式簇的演变标签，截取前T个时间窗口的学情状态向量，其中，前T个时间窗口表征演变模式簇可靠区分的最少数量时间窗口，将所述前T个时间窗口的学情状态向量作为特征输入，以其所在的演变模式簇的演变标签作为监督目标，直至获得N个监督训练样本，对待识别对象进行个性化的学情干预辅助；本发明仅需采集前T个时间窗口的最短时间段的学情状态向量，即可获得其可能的演变标签，从而实现基于学情统计分析的个性化辅助。

本发明授权一种基于多模态大模型用于辅助学情统计分析的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型用于辅助学情统计分析的方法，其特征在于，包括： S1、基于N个目标对象在连续时间窗口内的多模态学情行为，构建N个目标对象的学情演变序列，所述多模态学情行为包括登录频次、答题正确率、互动次数； S2、根据N个目标对象的学情演变序列，选定K个演变模式簇；其中，各簇包含若干学情演变序列； S3、根据若干学情演变序列，确定各演变模式簇的演变标签； S4、在各学情演变序列中，截取前T个时间窗口的学情状态向量； 其中，前T个时间窗口表征演变模式簇可靠区分的最少数量时间窗口，且所述前T个时间窗口内的第T个时间窗口表征为首次平均类间距离超出可分性阈值； S5、将所述前T个时间窗口的学情状态向量作为特征输入，其所在的演变模式簇的演变标签作为监督目标，直至获得N个监督训练样本； S6、根据N个监督训练样本，预训练用于预测演变标签的监督分类模型； S7、基于预训练的监督分类模型，对待识别对象进行个性化的学情干预辅助。

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