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龍圖騰網(wǎng)恭喜國開在線教育科技有限公司申請的專利基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)動態(tài)更新教學(xué)智能體指令的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119322629B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411807258.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F8/656；該發(fā)明授權(quán)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)動態(tài)更新教學(xué)智能體指令的方法是由智勇;王健;袁亞興;熊偉;劉文華設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)動態(tài)更新教學(xué)智能體指令的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例公開了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)動態(tài)更新教學(xué)智能體指令的方法，包括：獲取教學(xué)業(yè)務(wù)模型，所述教學(xué)業(yè)務(wù)模型用于表征學(xué)習(xí)者情況與教學(xué)智能體指令間的關(guān)系；基于所述教學(xué)業(yè)務(wù)模型，構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；將學(xué)習(xí)者的實時學(xué)習(xí)情況輸入所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行推理，得到教學(xué)提示詞模板和教學(xué)指令標簽；根據(jù)所述教學(xué)提示詞模板和教學(xué)指令標簽，動態(tài)更新所述教學(xué)智能體的提示詞和能力插件，用于約束智能體最終輸出教學(xué)指導(dǎo)內(nèi)容。本實施例能夠動態(tài)更新教學(xué)智能體的提示詞和能力插件。

本發(fā)明授權(quán)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)動態(tài)更新教學(xué)智能體指令的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)動態(tài)更新教學(xué)智能體指令的方法，其特征在于，包括：獲取教學(xué)業(yè)務(wù)模型，所述教學(xué)業(yè)務(wù)模型用于表征學(xué)習(xí)者情況與教學(xué)智能體指令間的關(guān)系；基于所述教學(xué)業(yè)務(wù)模型，構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，其中，所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)包括知識點節(jié)點、知識點關(guān)系節(jié)點、認知目標節(jié)點、學(xué)習(xí)行為節(jié)點、教學(xué)任務(wù)節(jié)點、認知測量節(jié)點、教學(xué)策略節(jié)點和提示詞模板節(jié)點；將學(xué)習(xí)者的實時學(xué)習(xí)情況輸入所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行推理，得到教學(xué)提示詞模板和教學(xué)指令標簽；具體的，根據(jù)課程知識圖譜、認知目標，以及學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，初始化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點的狀態(tài)；基于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、作業(yè)和測評數(shù)據(jù)，以及教學(xué)任務(wù)的完成情況，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理機制動態(tài)更新認知測量節(jié)點的狀態(tài)；結(jié)合知識點節(jié)點的狀態(tài)、認知難度和難度等級，以及認知測量數(shù)據(jù)，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理機制計算不同教學(xué)策略的條件概率；根據(jù)不同教學(xué)策略的條件概率，選擇概率最高的教學(xué)策略作為當前最合適的教學(xué)策略；根據(jù)所述當前最合適的教學(xué)策略，確定對應(yīng)的教學(xué)提示詞模板和指令標簽；根據(jù)所述教學(xué)提示詞模板和教學(xué)指令標簽，動態(tài)更新所述教學(xué)智能體的提示詞和能力插件，用于約束智能體最終輸出教學(xué)指導(dǎo)內(nèi)容；其中，所述提示詞模板的概率分布采用高斯分布的均值和標準差表示，各教學(xué)策略節(jié)點到提示詞模板節(jié)點間的邊分別對應(yīng)一組均值和標準差，同一教學(xué)策略連接的各提示詞模板的均值和為1；相應(yīng)的，所述根據(jù)所述當前最合適的教學(xué)策略，確定對應(yīng)的教學(xué)提示詞模板和指令標簽，包括：根據(jù)所述當前最合適的教學(xué)策略到各提示詞模板的概率所滿足的均值和標準差，隨機生成多組各提示詞模板的概率，選擇概率和最接近1的一組作為最終的概率組合；從所述最終的概率組合中選擇概率最高的提示詞模板；相應(yīng)的，在所述根據(jù)所述教學(xué)提示詞模板和教學(xué)指令標簽，動態(tài)更新所述教學(xué)智能體的提示詞和能力插件之后，還包括：收集學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，對所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率分布表進行更新，其中，如果一提示詞模板使用后得到了學(xué)習(xí)者的正向反饋，將所述一提示詞模板對應(yīng)的均值調(diào)大、標準差調(diào)小；如果一提示詞模板使用后得到了學(xué)習(xí)者的負向反饋，將對應(yīng)的均值調(diào)小、標準差調(diào)大；當出現(xiàn)兩提示詞模板間的相似度大于第一閾值，而對應(yīng)的均值差大于第二閾值時，從兩提示詞模板動態(tài)槽位填充的內(nèi)容中分解新的動態(tài)槽位字段。

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