国家知识产权局信息显示，成都理工大学、四川连贡数据科技有限公司申请一项名为“一种基于行为识别与大语言模型微调的课堂教学质量自动评价方法”的专利，公开号CN121563290A，申请日期为2025年11月。

专利摘要显示，本发明提出了一种基于学生行为识别与大语言模型的课堂教学质量评价方法，旨在解决人工教学评价效率低及现有模型在教学场景下泛化能力不足的问题。该方法包括两个关键技术模块：其一，提出一种结合多尺度特征融合与局部特征增强的行为识别算法，以提升相似行为（如“读书”与“写字”）的识别准确率，并通过引入动态权重机制优化训练过程；其二，设计基于动态参数空间重构的知识定向迁移策略LoRFA，将教学质量评价知识体系注入GLM4模型中，实现跨模态输入下的专业化教学评价文本生成。实验结果表明，在多个课堂行为识别数据集上，本发明方法在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95指标上均优于原始YOLOv7网络，最高提升超过两个百分点；在文本生成任务中，LoRFA微调后的GLM4在BLEU‑4与ROUGE各项指标上均优于LoRA与其他主流微调算法，平均得分提升最多达1.54，验证了本发明在课堂教学质量智能评价中的有效性与先进性。

声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。

本文源自：市场资讯

作者：情报员