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本公开提供了一种教育知识图谱处理方法和装置，涉及人工智能、自然语言处理、教育技术等技术领域。具体实现方案为：基于当前教育知识图谱，生成题目数据；对所述题目数据进行解题推理，输出解题推理结果；基于题目数据、解题推理结果以及当前知识图谱，得到图谱修改信息；采用图谱修改信息，对当前教育知识图谱进行修改，得到更新教育知识图谱；响应于检测到更新教育知识图谱不满足演化迭代条件，将更新教育知识图谱作为当前教育知识图谱，继续对当前教育知识图谱进行修改，得到更新教育知识图谱，直至检测到更新教育知识图谱满足演化迭代条件为止。

本公开提供了一种教学信息处理方法和装置，涉及人工智能等技术领域。具体实现方案为：接收用户输入信息；对用户输入信息进行语义和意图识别，得到用户对教学知识图谱中相关节点的认知状态；基于认知状态和用户输入信息，更新用户的用户对话画像中的历史对话信息和目标概念节点的掌握信息，并从用户对话画像中获取当前聚焦节点；基于所述掌握信息，在教学知识图谱中选取与当前聚焦节点相关的目标节点，并采用目标节点替换当前聚焦节点；基于目标节点和教学知识图谱，生成内容约束集；基于内容约束集和历史对话信息，生成下次教学内容信息，将下次教学内容信息作为当前教学内容信息并发送。

本公开提供了一种基于联邦学习的教学模型训练、教学任务处理方法和装置，涉及人工智能、自然语言处理、大语言模型、深度学习等技术领域。具体实现方案为：接收中央服务器输出的初始教学模型，初始教学模型用于生成或执行教学任务；采用本地数据样本集和复合损失函数，对初始教学模型进行训练，得到训练完成的教学模型，复合损失函数包括：教学任务的任务损失函数以及用于使教学模型在处理文本时产生的内部表示与文本涉及的知识概念在知识图谱中结构化表示对齐的图谱约束损失函数；基于训练完成的教学模型和初始教学模型，得到模型更新量；基于知识图谱，得到实体嵌入矩阵；将模型更新量和实体嵌入矩阵发送给中央服务器。