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龍圖騰網恭喜徐州醫科大學申請的專利一種基于多模態共享表示學習的在線智慧教學系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119090684B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411233303.8，技術領域涉及：G06Q50/20；該發明授權一種基于多模態共享表示學習的在線智慧教學系統是由李沖;胡欣怡設計研發完成，并于2024-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多模態共享表示學習的在線智慧教學系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多模態共享表示學習的在線智慧教學系統，具體涉及在線智慧教學技術領域，包括用戶學習偏好模塊、用戶學習能力模塊、課程測驗及評價數據模塊以及課程推薦模型；用戶學習偏好模塊，用于采集用戶在學習類型、學習時間段、課程展現形式等方面的學習習慣偏好數據；用戶學習能力模塊，用于構建用戶記憶模型，包括專注力測試和記憶規律測試，采集用戶個人的學習能力數據；課程測驗及評價數據模塊，用于獲得用戶測評后分數以及積分情況，并決定用戶是否進入下一章節的學習。本發明實現對在線用戶主、客觀學習能力評價，智能化生成符合用戶學習能力的課程，促進用戶更好更快學習。

本發明授權一種基于多模態共享表示學習的在線智慧教學系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態共享表示學習的在線智慧教學系統，其特征在于：該教學系統至少包括用戶學習偏好模塊、用戶學習能力模塊、課程測驗及評價數據模塊以及課程推薦模型；用戶學習偏好模塊，用于采集用戶在學習類型、學習時間段、課程展現形式等方面的學習習慣偏好數據；用戶學習能力模塊，用于構建用戶記憶模型，包括專注力測試和記憶規律測試，采集用戶個人的學習能力數據；課程測驗及評價數據模塊，用于獲得用戶測評后分數以及積分情況，并決定用戶是否進入下一章節的學習；將用戶學習偏好模塊、用戶學習能力模塊、課程測驗及評價數據模塊作為模態輸入數據，通過課程推薦模型生成符合用戶學習能力的課程；完成符合用戶學習能力的課程的用戶獲得用戶等級升級、課程測驗及評價，該課程測驗及評價數據作為課程測驗及評價數據模塊的輸入數據；其中，課程推薦模型設計如下：輸入數據集D，表示為D＝[xr,yr,xa,ya,xs,ys]，其中xr,yr表示學習習慣偏好數據、xa,ya表示學習能力數據、xs,ys表示課程測驗及評價數據，每個模態都與一個預測函數相關聯，預測函數表述為fm＝g·hm,其中m取值為{r,a,s}，r表示學習偏好數據，a表示學習能力數據，s表示課程測驗及評價數據，代表的是三個模態；其中，函數hm作為特定的編碼器，函數g表示所有模態中的共享頭部；給定T個總訓練步長，該模型每次迭代只從一個模態接收數據；在每個訓練步長t∈T中，通過最小化相應的單模態數據中的訓練集的預測風險Lt來迭代優化課程推薦模型： 其中，上式中的x,y泛指輸入數據和標簽，和分別為在t時間點內的編碼器和共享頭g的可學習參數，l表示損失函數；表示在t時間點內的預測函數；mt表示t步長下的模態；對三個模態的數據學習完成后，通過學習跨模態信息進行模態融合：課程推薦模型在所有給定的模態中都采用共享的頭部g，從而能夠在整個過程中捕獲跨模態的交互信息；課程推薦模型優化結束后，其預測過程如下：對于一個給定的測試示例x，y，計算其預測如下： 其中，m的取值1，2，3，1表示學習偏好數據r，2表示學習能力數據a，3表示課程測驗及評價數據s；表示三模態下的預測函數，λm表示模態m在預測標簽中的重要性，λm計算如下： 其中，ev與em均表示不同的模態，em表示x使用每個單獨模態輸出的熵，em-ev為計算三個模態之間的熵的差值，Softmax函數將輸出對數轉換為概率pm，表示模態總數可變下的總集合的預測函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人徐州醫科大學，其通訊地址為：221000 江蘇省徐州市云龍區銅山路209號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。