權(quán)利要求申請書英文**申請書一：**

尊敬的專利局審查部門：

**一.稱謂**

尊敬的專利局審查部門：

**二.正文**

**1.申請內(nèi)容**

本人特此向貴局提交一項(xiàng)關(guān)于“智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其應(yīng)用方法”的發(fā)明專利申請，該系統(tǒng)旨在通過技術(shù)優(yōu)化個人學(xué)習(xí)路徑，提高學(xué)習(xí)效率，并適用于教育、培訓(xùn)及自我提升等多個領(lǐng)域。本發(fā)明包括硬件設(shè)備、軟件算法及配套的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，通過動態(tài)分析用戶學(xué)習(xí)行為，實(shí)時調(diào)整教學(xué)內(nèi)容與難度，實(shí)現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

**2.申請原因**

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)教育模式已難以滿足現(xiàn)代學(xué)習(xí)者對個性化、高效化學(xué)習(xí)資源的需求。當(dāng)前，大多數(shù)學(xué)習(xí)平臺仍采用“一刀切”的教學(xué)方式，忽視了個體學(xué)習(xí)習(xí)慣、知識儲備及接受能力的差異，導(dǎo)致學(xué)習(xí)資源浪費(fèi)和學(xué)習(xí)效果不佳。特別是在遠(yuǎn)程教育、職業(yè)培訓(xùn)等場景下，學(xué)習(xí)者往往因缺乏針對性指導(dǎo)而難以達(dá)到預(yù)期學(xué)習(xí)目標(biāo)。

本發(fā)明的核心在于構(gòu)建一個智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法持續(xù)收集并分析用戶數(shù)據(jù)，包括答題準(zhǔn)確率、學(xué)習(xí)時長、知識節(jié)點(diǎn)掌握程度等，進(jìn)而動態(tài)生成個性化學(xué)習(xí)計劃。例如，系統(tǒng)可針對用戶在某個知識點(diǎn)上的薄弱環(huán)節(jié)，增加相關(guān)練習(xí)題的難度與數(shù)量；而對于已熟練掌握的內(nèi)容，則自動跳過或降低重復(fù)率，確保學(xué)習(xí)資源的最優(yōu)配置。此外，系統(tǒng)還支持多模態(tài)學(xué)習(xí)交互（如文本、音頻、視頻），并通過虛擬助教提供實(shí)時反饋，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的沉浸感與趣味性。

從社會價值層面來看，本發(fā)明有助于推動教育公平，為資源匱乏地區(qū)的學(xué)習(xí)者提供高質(zhì)量的教學(xué)工具；同時，其應(yīng)用范圍可拓展至企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn)、語言學(xué)習(xí)、技能認(rèn)證等領(lǐng)域，為企業(yè)降本增效提供技術(shù)支持。因此，本發(fā)明不僅具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益，更符合國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，對提升國民整體素質(zhì)具有重要意義。

**3.決心和和要求**

作為一名長期關(guān)注教育技術(shù)發(fā)展的研究者，本人深刻認(rèn)識到智能化學(xué)習(xí)工具的必要性，并已投入大量時間與精力進(jìn)行技術(shù)研發(fā)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。目前，原型系統(tǒng)已通過內(nèi)部測試，初步數(shù)據(jù)顯示，采用本發(fā)明進(jìn)行學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者，其知識掌握速度較傳統(tǒng)方式提升約30%，學(xué)習(xí)滿意度顯著提高。未來，本人將繼續(xù)完善系統(tǒng)功能，包括引入情感識別技術(shù)，以增強(qiáng)用戶學(xué)習(xí)的心理舒適度；同時，探索與教育機(jī)構(gòu)、企業(yè)的合作模式，推動成果轉(zhuǎn)化。

在此，本人鄭重提出以下要求：

（1）懇請貴局對本發(fā)明專利申請進(jìn)行嚴(yán)格審查，并盡快給予授權(quán)；

（2）如需進(jìn)一步的技術(shù)說明或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)，本人將積極配合提供補(bǔ)充材料；

（3）希望貴局在審批過程中，能對本發(fā)明的創(chuàng)新性給予充分認(rèn)可，并支持其在教育領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。

**三.結(jié)尾**

請考驗(yàn)，望領(lǐng)導(dǎo)批準(zhǔn)。

**四.落款**

申請人：張明（單位蓋章）

2023年10月12日

申請書二：

一.申請人基本信息

申請人：李華

性別：男

出生年月：1990年5月18日

身份證號碼/p>

住址：北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街1號

聯(lián)系電話/p>

電子郵箱：lihua@

現(xiàn)工作單位：北京智創(chuàng)科技有限公司

職務(wù)：高級研發(fā)工程師

專業(yè)領(lǐng)域：、教育技術(shù)

二.申請事項(xiàng)

本人李華，現(xiàn)就“基于多模態(tài)情感識別的個性化學(xué)習(xí)優(yōu)化系統(tǒng)”申請發(fā)明專利權(quán)，并向貴局提交相關(guān)的權(quán)利要求書及說明書。該發(fā)明涉及一種通過分析用戶在學(xué)習(xí)過程中的生理、行為及語言等多維度數(shù)據(jù)，實(shí)時評估其學(xué)習(xí)狀態(tài)與情感波動，進(jìn)而動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容、節(jié)奏與互動方式的智能化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本系統(tǒng)旨在解決傳統(tǒng)在線教育平臺缺乏對學(xué)習(xí)者真實(shí)狀態(tài)感知的問題，提升學(xué)習(xí)效率與用戶粘性。具體發(fā)明內(nèi)容包括：

1.一套集成生物傳感器（如心率手環(huán)）、攝像頭（用于姿態(tài)與表情識別）、語音識別模塊的硬件終端；

2.一套基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)情感分析算法，能夠融合心率變異性（HRV）、面部表情（喜怒哀樂）、肢體語言（專注度判斷）、語音語調(diào)（疲勞度評估）等數(shù)據(jù)；

3.一套自適應(yīng)學(xué)習(xí)推薦引擎，根據(jù)情感分析結(jié)果與知識掌握程度，實(shí)時調(diào)整學(xué)習(xí)任務(wù)難度、呈現(xiàn)方式（如圖文、視頻、交互模擬）及反饋頻率；

4.一套云端數(shù)據(jù)管理平臺，用于存儲用戶學(xué)習(xí)軌跡、情感模型及個性化學(xué)習(xí)報告。

本人作為該發(fā)明的核心設(shè)計者與主要實(shí)現(xiàn)者，負(fù)責(zé)了系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、核心算法開發(fā)及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)?，F(xiàn)依據(jù)《中華人民共和國專利法》相關(guān)規(guī)定，鄭重提出本發(fā)明專利申請，請求貴局予以審查并授權(quán)。

三.事實(shí)與理由

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，在線教育已成為主流學(xué)習(xí)方式之一。然而，現(xiàn)有平臺大多采用“標(biāo)準(zhǔn)化”的教學(xué)流程，忽視了學(xué)習(xí)者個體在學(xué)習(xí)過程中存在的動態(tài)變化。例如，一個學(xué)生可能在某個知識點(diǎn)上短暫失去興趣或感到困惑，但傳統(tǒng)系統(tǒng)無法捕捉這種即時狀態(tài)，導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果下降；反之，若系統(tǒng)未能及時降低難度，也可能讓已掌握內(nèi)容的學(xué)習(xí)者感到枯燥。這些問題不僅影響學(xué)習(xí)效率，長期以往甚至可能導(dǎo)致學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)產(chǎn)生抵觸情緒。

本發(fā)明的創(chuàng)新點(diǎn)在于引入“多模態(tài)情感識別”機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀態(tài)的精準(zhǔn)、實(shí)時感知。具體而言：

首先，在硬件層面，系統(tǒng)通過可穿戴設(shè)備持續(xù)監(jiān)測用戶心率等生理指標(biāo)，利用攝像頭捕捉面部微表情與肢體動作，結(jié)合語音識別技術(shù)分析發(fā)言內(nèi)容與語調(diào)變化。這些數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了一個全面反映用戶當(dāng)前狀態(tài)的信息集合。例如，心率突然升高可能伴隨眉頭緊鎖，通常表示遇到困難或焦慮；而長時間低頻率眨眼則可能暗示注意力分散。

其次，在軟件算法層面，本發(fā)明采用一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及Transformer模型的混合算法，對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與情感狀態(tài)分類。該算法能夠?qū)W習(xí)用戶在特定知識點(diǎn)上的“舒適區(qū)”與“壓力點(diǎn)”，建立個性化的情感基線。例如，對于某個數(shù)學(xué)難題，系統(tǒng)會記錄用戶在嘗試解決過程中的心率峰值、皺眉持續(xù)時間等關(guān)鍵指標(biāo)，當(dāng)后續(xù)遇到相似難度問題時，能提前預(yù)警并建議調(diào)整策略。

再次，在自適應(yīng)學(xué)習(xí)策略層面，系統(tǒng)基于情感分析結(jié)果執(zhí)行三項(xiàng)核心操作：其一，動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容的呈現(xiàn)方式。例如，當(dāng)檢測到用戶疲勞或困惑（如心率偏高、表情僵化），系統(tǒng)會自動切換至動畫講解或增加實(shí)例演示；當(dāng)用戶表現(xiàn)出專注與愉悅（如心率平穩(wěn)、微笑），則可適當(dāng)增加互動游戲或挑戰(zhàn)性任務(wù)。其二，智能控制學(xué)習(xí)節(jié)奏。對于用戶反饋“吃力”的情感信號，系統(tǒng)會降低后續(xù)題目的難度梯度，增加基礎(chǔ)鋪墊；對于“輕松”或“自豪”的信號，則可快速進(jìn)入進(jìn)階內(nèi)容。其三，個性化反饋設(shè)計。系統(tǒng)會根據(jù)用戶的情感狀態(tài)調(diào)整反饋的語氣與形式，例如，在用戶遇到挫折時給予鼓勵性提示，在用戶表現(xiàn)優(yōu)秀時提供祝賀性動畫。

最后，在應(yīng)用價值層面，本發(fā)明具有多重優(yōu)勢。對于學(xué)習(xí)者，它能創(chuàng)造一種更貼合個體需求的“千人千面”學(xué)習(xí)體驗(yàn)，顯著提升學(xué)習(xí)投入度與知識內(nèi)化效率。對于教育機(jī)構(gòu)或企業(yè)培訓(xùn)部門，該系統(tǒng)可提供詳盡的學(xué)習(xí)者情感畫像與學(xué)習(xí)效果報告，為教學(xué)優(yōu)化、課程設(shè)計提供數(shù)據(jù)支撐。據(jù)內(nèi)部測試數(shù)據(jù)顯示，采用本系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)的學(xué)生，其學(xué)習(xí)完成率提高了25%，知識掌握度評估平均提升了18%，且用戶滿意度中“學(xué)習(xí)體驗(yàn)舒適”一項(xiàng)的評分達(dá)到9.2分（滿分10分）。

四.落款

此致

敬禮！

申請人：李華（單位蓋章）

北京智創(chuàng)科技有限公司

2023年9月28日

申請書三：

一.稱謂

尊敬的中華人民共和國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利審查部門：

二.申請事項(xiàng)與理由

**申請事項(xiàng)：**

本人，王磊，身份證號碼現(xiàn)居住于上海市浦東新區(qū)張江高科技園區(qū)科苑路88號，工作單位為上海未來教育科技有限公司，職務(wù)為首席技術(shù)官（CTO），特此向貴局申請一項(xiàng)名為“基于知識圖譜與認(rèn)知負(fù)荷模型的智能學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃系統(tǒng)”的發(fā)明專利。該發(fā)明旨在通過構(gòu)建動態(tài)化的學(xué)習(xí)者認(rèn)知模型，結(jié)合知識圖譜的關(guān)聯(lián)性分析，為學(xué)習(xí)者提供最優(yōu)化的學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃，以顯著提升復(fù)雜知識領(lǐng)域的學(xué)習(xí)效率與深度理解能力。本發(fā)明的主要技術(shù)方案包括：

1.**學(xué)習(xí)者認(rèn)知狀態(tài)實(shí)時監(jiān)測模塊：**集成眼動追蹤、腦電波（EEG）非侵入式采集、鍵盤輸入模式分析等多種傳感器與數(shù)據(jù)采集技術(shù)，實(shí)時捕捉學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中的注意力分配、認(rèn)知負(fù)荷水平、知識理解程度等關(guān)鍵指標(biāo)。例如，通過眼動數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)者在不同知識點(diǎn)上的注視時長與掃視路徑，判斷其興趣點(diǎn)與理解難點(diǎn)；通過EEG信號中的Alpha、Beta、Theta波頻段變化，評估其當(dāng)前是處于放松狀態(tài)、專注思考還是認(rèn)知超載。

2.**動態(tài)知識圖譜構(gòu)建與推理模塊：**基于領(lǐng)域本體論與學(xué)習(xí)者歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含知識點(diǎn)、技能點(diǎn)、概念間關(guān)聯(lián)、難度層級等多維信息的動態(tài)知識圖譜。該圖譜不僅存儲結(jié)構(gòu)化知識表示，還融入了學(xué)習(xí)者的個性化理解偏差、常見錯誤模式等非結(jié)構(gòu)化信息。系統(tǒng)能夠利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）進(jìn)行深度推理，預(yù)測學(xué)習(xí)者從當(dāng)前知識節(jié)點(diǎn)出發(fā)，通過不同學(xué)習(xí)活動（如閱讀、練習(xí)、實(shí)驗(yàn)?zāi)M）到達(dá)目標(biāo)知識節(jié)點(diǎn)可能遇到的障礙與最短學(xué)習(xí)路徑。

3.**認(rèn)知負(fù)荷自適應(yīng)調(diào)節(jié)引擎：**設(shè)立基于模糊邏輯或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的認(rèn)知負(fù)荷模型，該模型能夠根據(jù)實(shí)時監(jiān)測到的多維度數(shù)據(jù)，結(jié)合知識圖譜中目標(biāo)任務(wù)的預(yù)估復(fù)雜度，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容的呈現(xiàn)方式、難度梯度、學(xué)習(xí)節(jié)奏與交互密度。例如，當(dāng)監(jiān)測到認(rèn)知負(fù)荷接近上限時，系統(tǒng)會自動插入放松練習(xí)、相關(guān)知識點(diǎn)回顧或簡化當(dāng)前任務(wù)；當(dāng)檢測到學(xué)習(xí)者處于“流”狀態(tài)（高專注度、低認(rèn)知負(fù)荷）時，則推送更具挑戰(zhàn)性的拓展內(nèi)容或跨學(xué)科關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)。

4.**個性化學(xué)習(xí)路徑生成與推薦模塊：**綜合考慮學(xué)習(xí)者的知識基礎(chǔ)（通過前測評估）、學(xué)習(xí)目標(biāo)、認(rèn)知風(fēng)格偏好（如視覺型、動覺型）以及實(shí)時認(rèn)知狀態(tài)，結(jié)合知識圖譜的推理結(jié)果，生成多條備選學(xué)習(xí)路徑，并依據(jù)預(yù)期學(xué)習(xí)效率、知識掌握深度、學(xué)習(xí)體驗(yàn)舒適度等多元指標(biāo)進(jìn)行排序，推薦最優(yōu)路徑。該路徑并非固定不變，而是會根據(jù)學(xué)習(xí)過程中的實(shí)時反饋進(jìn)行動態(tài)微調(diào)。

**申請理由：**

當(dāng)前，隨著知識更新速度的加快和學(xué)科交叉融合的加深，學(xué)習(xí)者（尤其是大學(xué)生、研究生及職業(yè)培訓(xùn)人員）在掌握復(fù)雜系統(tǒng)性知識時面臨巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)教育模式往往采用“線性遞進(jìn)”或“固定模塊”的方式教學(xué)內(nèi)容，難以適應(yīng)個體學(xué)習(xí)節(jié)奏的差異性以及認(rèn)知過程的非線性特征。學(xué)習(xí)者常常陷入“要么太快跟不上，要么太慢太枯燥”的困境，學(xué)習(xí)效率低下，知識體系碎片化，深度理解不足。

現(xiàn)有的一些智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)雖然開始引入個性化推薦元素，但大多基于靜態(tài)的用戶畫像或簡單的學(xué)習(xí)行為統(tǒng)計（如答題對錯率、學(xué)習(xí)時長），缺乏對學(xué)習(xí)者內(nèi)在認(rèn)知狀態(tài)（如注意力、理解深度、情緒波動）的精準(zhǔn)把握，導(dǎo)致推薦策略的動態(tài)性和前瞻性不足。例如，一個學(xué)習(xí)者可能因?yàn)槎虝悍中亩e過關(guān)鍵概念，但系統(tǒng)無法感知，繼續(xù)推送后續(xù)難度更高的內(nèi)容；或者學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握了某個概念，但系統(tǒng)因?yàn)槿狈討B(tài)評估而重復(fù)推送相同難度，浪費(fèi)學(xué)習(xí)時間。

本發(fā)明的核心創(chuàng)新價值在于引入了“知識圖譜+認(rèn)知負(fù)荷模型”的融合框架，實(shí)現(xiàn)了對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的精細(xì)化、動態(tài)化調(diào)控。首先，知識圖譜的應(yīng)用，使得系統(tǒng)能夠理解知識之間的內(nèi)在邏輯與關(guān)聯(lián)層次，而非僅僅將知識點(diǎn)視為孤立單元。這使得系統(tǒng)能夠規(guī)劃出更符合認(rèn)知科學(xué)規(guī)律的學(xué)習(xí)路徑，例如，通過“概念-原理-應(yīng)用-拓展”的關(guān)聯(lián)序列學(xué)習(xí)，促進(jìn)知識的結(jié)構(gòu)化整合。其次，認(rèn)知負(fù)荷模型的加入，賦予了系統(tǒng)“感知學(xué)習(xí)者感受”的能力。通過實(shí)時監(jiān)測生理、行為等多模態(tài)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠判斷學(xué)習(xí)者是否“負(fù)擔(dān)過重”或“缺乏挑戰(zhàn)”，并據(jù)此進(jìn)行干預(yù)，避免認(rèn)知資源耗竭或?qū)W習(xí)動機(jī)衰減。這種“自感知”與“自適應(yīng)”的結(jié)合，使得學(xué)習(xí)過程更加符合認(rèn)知規(guī)律，能夠有效引導(dǎo)學(xué)習(xí)者在高效率區(qū)間內(nèi)完成知識建構(gòu)。

本發(fā)明的實(shí)施，將帶來顯著的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。在教育領(lǐng)域，它能有效緩解教育資源不均衡問題，為不同基礎(chǔ)、不同學(xué)習(xí)習(xí)慣的學(xué)習(xí)者提供定制化的學(xué)習(xí)支持，特別是在遠(yuǎn)程教育、終身學(xué)習(xí)等場景下具有廣闊的應(yīng)用前景。在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，對于需要培養(yǎng)復(fù)雜技能的企業(yè)（如軟件開發(fā)、工程設(shè)計、醫(yī)療診斷）而言，本系統(tǒng)可以作為高效的內(nèi)部培訓(xùn)工具，顯著縮短員工技能提升周期