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龙图腾网获悉青岛蓝翼天擎教育科技有限公司申请的专利一种基于阶段性沉浸式语境生成的目标语言习得养成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：CN121235120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511474232.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于阶段性沉浸式语境生成的目标语言习得养成系统是由高立泽设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于阶段性沉浸式语境生成的目标语言习得养成系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于阶段性沉浸式语境生成的目标语言习得养成系统，包括：学习数据采集模块，用于采集多源数据并处理，输出标准化学习数据集；认知诊断模块，用于基于层次化贝叶斯认知诊断模型，输出阶段性能力标签；阶段语境资源模块，用于根据阶段性能力标签调用学习资源集合；交互训练与反馈模块，用于开展多模态交互训练，实时采集表现数据，生成纠错信息与最小化提示；阶段更新模块，用于执行潜在变量后验概率更新，生成新的阶段性能力标签，并产生迁移信号；迁移控制与路径调度模块，用于接收迁移信号，控制学习路径调度。本发明层次化贝叶斯诊断，实现目标语言沉浸式习得路径优化。

本发明授权一种基于阶段性沉浸式语境生成的目标语言习得养成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于阶段性沉浸式语境生成的目标语言习得养成系统，其特征在于，包括： 学习数据采集模块，用于采集多源数据并处理，输出标准化学习数据集； 认知诊断模块，用于接收标准化学习数据集，基于层次化贝叶斯认知诊断模型，输出阶段性能力标签； 所述认知诊断模块具体包括： 将标准化学习数据集输入至层次化贝叶斯认知诊断模型，在层次化贝叶斯认知诊断模型中，建立潜在变量层与观测层； 在潜在变量层中设定层次依赖结构，将词汇潜在变量与语法潜在变量定义为低层潜在变量，将听力潜在变量与口语潜在变量定义为中层潜在变量，将阅读潜在变量与写作潜在变量定义为高层潜在变量； 规定中层潜在变量的先验条件依赖于低层潜在变量的后验结果，高层潜在变量的先验条件依赖于中层潜在变量的后验结果； 为各潜在变量设置先验分布，每一潜在变量均通过一组超参数定义初始分布； 定义观测层与潜在变量层之间的似然函数，对标准化学习数据集中各个观测特征进行逐一建模，形成学习者在潜在变量状态下生成全部观测数据的总体概率； 通过贝叶斯推断公式对各潜在变量进行后验概率计算，得到潜在变量后验概率集合，并基于层次依赖结构依次更新中层潜在变量与高层潜在变量的后验分布； 基于更新后的各潜在变量的后验概率输出学习者的掌握概率，并根据预设阈值生成阶段性能力标签； 阶段语境资源模块，用于存储并管理按阶段划分的语境化学习资源，并根据阶段性能力标签调用与学习者当前阶段相匹配的学习资源集合； 交互训练与反馈模块，用于开展多模态交互训练，实时采集表现数据，并生成纠错信息与最小化提示； 所述交互训练与反馈模块具体包括： 在组合学习资源集中选择与学习者当前阶段性能力标签对应的语境化学习资源，并构建沉浸式交互场景； 在沉浸式交互场景中执行词汇、语法、听力、阅读、口语与写作六个维度的交互训练； 在沉浸式交互训练过程中采集学习者的实时表现数据，构建实时表现数据集； 将实时表现数据集输入语音识别模块、自然语言理解模块与语音评测模块，生成纠错信息集； 基于纠错信息集确定学习者输入所需的最小化提示，即在全部纠错信息中选择对当前输入最为关键的一条提示作为输出提示，生成最小化提示结果； 阶段更新模块，用于接收实时表现数据，执行潜在变量后验概率更新，生成新的阶段性能力标签，并在满足进阶条件时产生迁移信号； 所述阶段更新模块具体包括： 将实时表现数据输入层次化贝叶斯认知诊断模型，基于层次依赖结构，利用实时表现数据更新潜在变量层，保持词汇潜在变量、语法潜在变量、听力潜在变量、阅读潜在变量、口语潜在变量与写作潜在变量的对应关系； 对各潜在变量执行后验概率更新，获得实时表现数据集的情况下，利用实时表现数据在潜在变量状态下的似然函数与原有潜在变量的先验分布进行联合计算，并通过贝叶斯推断公式对潜在变量的后验概率进行求解，得到在实时表现数据条件下学习者在各能力维度的掌握概率； 在层次依赖结构中，将低层潜在变量的后验概率作为中层潜在变量的先验输入，中层潜在变量的后验概率作为高层潜在变量的先验输入，依次完成自下而上的层次化更新； 根据更新后的潜在变量后验概率，按照预设阈值映射规则生成新的阶段性能力标签； 对各维度阶段性能力标签进行进阶条件判定，若满足进阶条件，生成迁移信号并触发阶段迁移，否则维持原有阶段状态不变； 迁移控制与路径调度模块，用于接收迁移信号，驱动阶段语境资源模块调用更高阶段的学习资源，控制学习路径调度，并记录学习者阶段变更。

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