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龙图腾网获悉鲸海拾贝科技(厦门)有限公司申请的专利基于大语言模型辅助的教学编程系统及教学推荐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：CN121352045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511928320.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于大语言模型辅助的教学编程系统及教学推荐方法是由李艮基;吴立军;赖永炫设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型辅助的教学编程系统及教学推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能教育技术领域，公开了基于大语言模型辅助的教学编程系统及教学推荐方法。该系统包括通过构建多维能力图谱和知识点拓扑网络，利用大语言模型进行多轮意图解析和语义推理，生成个性化的学习路径序列。系统持续追踪学习轨迹，通过动态校准策略参数实现教学策略的持续优化，并基于轨迹预测主动配置专项强化资源。该系统实现了从静态推荐到动态适应的突破，通过深度语义理解和闭环优化机制，提升了学习路径规划的准确性和教学干预的时效性，使编程教学系统能够真正理解学习需求并实时适应学习状态的变化，改善了知识掌握的牢固度和学习效率。

本发明授权基于大语言模型辅助的教学编程系统及教学推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型辅助的教学编程系统，其特征在于，所述系统包括： 学生特征分析模块，构建反映学生编程能力的学习要素画像，并输出包含多个维度能力指标的学生能力图谱； 学习资源管理模块，接收学生能力图谱，根据预设的知识体系架构采集实时学习行为数据，构建表征知识点关联关系的知识拓扑网络，并标识出网络中各节点的核心学习资源与辅助学习资源； 教学推荐引擎模块，将学生能力图谱与知识拓扑网络进行匹配，通过大语言模型的多轮意图解析与语义推理生成包含学习路径序列的个性化教学策略； 学习进度监测模块，实时采集学生执行个性化教学策略产生的学习轨迹数据；将实际学习轨迹数据与个性化教学策略中预设的学习标准进行比对，计算学习进度偏差和学习行为偏差；当检测到偏差超过预定阈值时，触发策略调整机制；当偏差在允许范围内时，根据偏差大小划分学习稳定性等级； 动态调整模块，根据学习进度偏差和学习行为偏差计算学习紧迫性系数；根据学生在各知识点的实际表现计算资源适配度系数；建立权重动态调整模型，将学习紧迫性系数和资源适配度系数作为输入，输出对教学策略生成过程中各目标函数权重的调整量；按照设定周期更新权重动态调整模型的参数，确保权重调整的时效性；使用调整后的权重参数和更新的学习数据重新生成个性化教学策略； 预警与干预模块，将各知识点的学习稳定性等级映射到知识拓扑网络的对应节点上；构建知识节点间的依赖关系矩阵，计算节点间的相互影响系数；利用图神经网络对带有稳定性标注的知识拓扑网络进行表征学习，挖掘潜在的风险传播路径；输出对整个知识体系的整体风险预估，识别出可能产生连锁风险的薄弱知识点集合；设定整体风险阈值，当整体风险预估超过阈值时，计算各知识点的风险传导系数；根据风险传导系数和本地稳定性等级，计算每个知识点的综合脆弱性指数；对综合脆弱性指数超过预定阈值的知识点，从其关联的辅助学习资源中选取适合的专项训练材料，组合成强化学习模块，并将其插入到个性化教学策略的相应位置。

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