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龙图腾网获悉浙江大学;浙江师范大学申请的专利基于大语言模型的个性化动态出题方法及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：CN119903160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510380564.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于大语言模型的个性化动态出题方法及系统是由肖俊;蒋云良;黄昌勤;王士进;朱雁来设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的个性化动态出题方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的个性化动态出题方法及系统。该方法的步骤如下：S1、采集学生历史答题记录、学科成绩和学习方向等多源数据，构建结构化特征向量；S2、通过预训练模型评估学生对完整知识体系的掌握程度，并计算知识点覆盖度；S3、从题库抽取默认试题集，利用注意力机制将学生的知识点掌握评分转换为权重，动态调整题目难度分布，强化薄弱环节训练；S4、融合学生特征、掌握评分、覆盖度及调整后的难度分布，通过大语言模型微调的个性化出题模型生成试题并推送。本发明利用大语言模型的强大语义理解与生成能力，可以分析学生的学习轨迹，动态调整题目难度、题型分布及知识点覆盖范围，从而实现精准化、个性化的题目推荐。

本发明授权基于大语言模型的个性化动态出题方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的个性化动态出题方法，其特征在于，包括： S1、获取目标学生用户的多维度信息数据，包括历史答题记录、各学科历史成绩和学习方向引导信息，并通过特征工程构造为结构化的学生特征向量； S2、将学生特征向量输入预训练的知识点掌握程度评估模型中，获得目标学生用户在完整知识点分布中每个知识点上的掌握程度评分，再基于目标学生用户在所有知识点上的掌握程度评分计算知识点覆盖度；所述知识点覆盖度基于教师用户预定义的知识点掌握程度期望分布以及目标学生用户在所有知识点上的掌握程度评分进行计算，计算方式为：针对所述完整知识点分布中的每个知识点，将该知识点在知识点掌握程度期望分布中对应的掌握程度期望分值与目标学生用户在该知识点上的掌握程度评分进行比较，取较小者作为表征值，然后将所有知识点的表征值之和与所有知识点的掌握程度期望分值之和计算比值，计算得到的比值作为目标学生用户当前的知识点覆盖度； S3、从当前题库中抽取拟推荐给目标学生的默认试题集合，并分析所述默认试题集合在所有知识点上的题目难度分布；将目标学生用户在所有知识点上的掌握程度评分，通过注意力机制转换为每个知识点的注意力权重，再利用所述注意力权重对所述题目难度分布进行动态调整，将注意力权重超过权重阈值的知识点对应的题目难度调高，将注意力权重低于权重阈值的知识点对应的题目难度调低，获得调整后的题目难度分布； S4、将目标学生的默认试题、所述目标学生用户在所有知识点上的掌握程度评分、所述知识点覆盖度、所述调整后的题目难度分布，结合提示词模板构造为提示词文本，将提示词文本输入由大语言模型在出题任务上微调后得到的个性化出题模型中，由个性化出题模型输出新的试题集合并推送给目标学生用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;浙江师范大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。