根据湖北省科学技术奖励工作办公室《关于开展2023年度省科学技术奖提名工作的通知》要求，现将我单位提名申报2023年湖北省科技奖科学技术进步奖二等奖项目“面向智慧教育的预训练大模型物联网平台关键技术及应用”的相关内容进行公示，公示内容如下：

1、项目名称：

面向智慧教育的预训练大模型物联网平台关键技术及应用

2、提名者及提名意见

提名者：湖北省教育厅

提名等级:科学技术进步奖二等奖

提名意见：该项目立足产学研相结合的攻关模式，深入研究了智慧教育产业需求关键技术，提出一种基于人工免疫危险模式理论的异常学习行为发现方法，发明了具备完全自主知识产权的智能点阵笔及用于信息映射的微图形组的核心技术，技术创新性突出，难度较大，填补了国内空白，打破了国外和台湾公司的长期垄断，提升了国内企业的议价权和竞争力，提高了国内智慧教育企业的竞争力，对于智慧教育产业发展具有较强的示范、带动作用。

该项目的主要技术和产品经过三年整体应用，形成了较为完善的智慧教育产业链，社会效益明显。授权发明专利10项，授权实用新型和软件著作权30项，发表高水平论文10篇、专著1部。该项目科技成果整体达到国内领先水平，其中，基于信息映射的微图形组的生成和识别方法达到国际先进水平。该项目的成功研发和推广应用，对于整体推动教育数字化转型、落实“双减”政策实现教育减负提质增效具有重要意义。

3、项目简介：

本项目锚准智慧教育产业需求，立足产学研相结合的攻关模式，通过近10年持续自主研发，突破了一系列理论、技术与产品研发难题。在异常学习行为发现理论的支撑下，发明了用于信息映射的微图形组生成、印刷、识别核心技术，设计制造了具备完全自主知识产权的智能点阵笔等相关设备，基于智能点阵笔、微图形组等物联网平台自动采集书写轨迹，运用ERNIE大模型语义分析技术提升作业主观题的批阅准确度，运用区块链技术原理构建面向智慧教育的自主可控账户和数据加密体系，将语音识别、手写识别、笔迹鉴别、语义分析等人工智能、大数据技术融合应用于智慧教育领域，建立基于知识图谱的个性化作业推送模型，形成一整套从学习基础理论、物联网与人工智能关键技术、底层硬件设备、基础开发环境到上层领域应用的自主可控技术和产品，满足智慧教育应用的需求，并进行示范应用，为智慧教育的大规模应用和相关产业链构建提供案例经验。

主要创新点：（1）提出了一种基于说话人语音特征向量复用的语音识别方法，通过云端语音识别模型对终端和云端说话人向量进行融合，保证了教学场景下语音识别的准确率。（2）提出一种用于信息映射的微图形组的生成和识别方法，动态高精度还原学生书写轨迹；以此为基础，提出一种三维手写签名认证方法，利用智能笔采集的书写位置、压力轨迹曲线建立个人身份鉴别模型，实现用户身份识别与绑定。（3）提出一种快速计算边缘面积的算法和改进损失函数来提高物体边缘分割性能，以学习过程为评价单元，采用人工免疫危险模式理论，可以实时监控网络学习行为，及时发现学生异常学习行为。（4）基于区块链服务证明的共识机制，构建了面向智慧教育的自主可控账户和数据加密体系，有效提高教育信息化数据的安全性和可靠性。

本项目主要关键技术已申请了专利或发表高水平论文，其中：发明专利授权10项，实用新型专利授权5项，软件著作权授权25项，出版专著1部，发表高水平论文10篇，其中SCI和CSSCI论文6篇，国家级和中文核心论文4篇。主要研究成果和应用填补了国内空白，改变了在智慧教育书写绘画交互领域的产品均从国外或中国台湾进口的局面，提升了国内企业的议价权和竞争力。

据不完全统计，2016年至2022年，因本项目的应用推广新增销售额42909.34万元。本项目已在全国上千所中小学校进行了试用和推广，实时采集学生书写轨迹和作答数据，监管学生完成作业和教师批改作业情况，对于整体推动教育数字化转型、落实“双减”政策实现教育减负提质增效具有重要意义。

4、主要知识产权和标准规范等目录：

5、主要完成人（完成单位）（不超过5人）

 自公布之日起7日内，任何单位或个人对公布项目的内容持有异议的，应当实名以书面方式向我单位反映，并提供必要的证明材料。 

 联系人：淡珊

 联系电话：027-52104852

 邮箱：22985408@qq.com

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  2023年11月3日