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龙图腾网获悉湖南科技职业学院申请的专利基于实时时空语义图追踪的动态课堂优化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：CN120688701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511139632.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于实时时空语义图追踪的动态课堂优化方法是由彭辉;张群慧设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实时时空语义图追踪的动态课堂优化方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于实时时空语义图追踪的动态课堂优化方法，涉及人工智能领域，该方法包括：响应于教学优化请求，获取当前课堂在课堂教学过程中的第一多模态数据；将每条第一多模态数据映射为第一时空语义图中的一个节点，并基于预设边构建条件和预设边生成条件生成第一时空语义图，接着将第一时空语义图输入预设的图神经网络，得到课堂教学过程中的第一动态评分向量；然后基于预设的策略网络，并根据第一动态评分向量和第一动态评分向量对应的目标评分，生成课堂改进策略，实现了对课堂教学过程的实时感知和动态评分，得到更为精准的课堂改进策略，从而在提高课程教学评价的实时性、全面性基础上能够实时调整教学方案，提高课堂教学质量。

本发明授权基于实时时空语义图追踪的动态课堂优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实时时空语义图追踪的动态课堂优化方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于教学优化请求，获取当前课堂在课堂教学过程中的第一多模态数据； 将每条所述第一多模态数据映射为第一时空语义图中的一个节点，并基于预设边构建条件和预设边生成条件，生成所述第一时空语义图； 将所述第一时空语义图输入到预设的图神经网络，得到课堂教学过程中的第一动态评分向量； 基于预设的策略网络，并根据所述第一动态评分向量和所述第一动态评分向量对应的目标评分，生成课堂改进策略； 所述基于预设的策略网络，并根据所述第一动态评分向量与所述第一动态评分向量对应的目标评分，生成课堂改进策略，包括： 获取所述第一时空语义图对应的所述策略网络；以及 计算所述第一动态评分向量与所述第一动态评分向量对应的目标评分的偏差，设置为当前课堂状态，具体的： ； 其中，为当前课堂状态，为第一动态评分向量，为历史优质课堂案例库中的目标评分向量，为教师授课质量偏差，为学生参与度偏差，为课堂氛围偏差； 将所述当前课堂状态输入到所述第一时空语义图对应的所述策略网络，以生成所述课堂改进策略； 响应于基于所述课堂改进策略反馈的改进指令，获取预设时间段内课堂教学过程中的第二多模态数据；其中，所述改进指令用于表示检测到教师执行所述课堂改进策略； 将每条所述第二多模态数据映射为第二时空语义图中的一个节点，并基于预设边构建条件和预设边生成条件，生成所述第二时空语义图； 将所述第二时空语义图输入到所述图神经网络，生成第二动态评分向量； 根据所述第二动态评分向量和所述第二动态评分向量对应的目标评分，更新所述策略网略； 所述方法还包括：采用策略梯度方法进行策略优化，所述策略网络输出在所述当前课堂状态下选择课堂改进策略的概率分布，参数更新公式为：； 其中，为策略网络参数，为学习率，为实际奖励值，为基准值，为所述策略网络在所述当前课堂状态下选择动作的对数概率对参数的梯度； 所述方法还包括设置奖励函数，所述奖励函数用于衡量建议带来的正向教学效果，具体的： ； 其中，为奖励值，为原始评分偏差，为建议执行后评分偏差，为评分提升权重因子，控制正向激励强度，为代价因子，为生成课堂改进策略的系统成本函数。

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