随着我国数据要素市场化配置改革持续推进，数据知识产权登记作为数据资源确权、流通、交易的前置核心环节，已成为各行业合规挖掘数据价值的核心路径。其中教育数字化作为数字中国建设的重要组成部分，高合规性、高仿真度的用户行为训练数据长期存在供给缺口，极大限制了智能教育相关算法的训练优化与场景落地。
2026年5月29日，临海数云创想信息技术有限公司旗下AI数字人模拟教育学习行为训练数据正式在浙江省数据知识产权登记平台完成登记。作为国内较早落地的省级数据知识产权登记官方平台，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据资源存证、权属确认、价值评估前置支撑等职能，通过登记的数据资产可合规进入流通交易环节，为后续的数据授权、合作开发、权益分配提供官方公信力背书。
与传统基于真实用户采集的教育行为数据不同，本次登记的数据集完全基于AI数字人生成技术，通过模拟海量虚拟人群的全链路学习行为、课堂参与行为，构建了覆盖全学段、多学习场景的高仿真行为数据库，解决了传统教育数据采集面临的用户隐私合规风险、样本覆盖不全、场景维度有限等痛点。
核心算法层面，该数据集搭建了四层技术支撑体系：一是采用DBSCAN聚类算法，以学段、年龄、学习目标、课程偏好为核心维度对虚拟学习人群开展聚类分群，可精准识别不同属性的高价值教育目标受众；二是搭载Transformer时序预测模型，基于虚拟用户的历史学习时长、出勤频次等特征开展时序建模分析，可预测不同时段的课程参与度及未来报名概率，为教育机构的运营决策提供量化依据；三是采用特征加权融合算法，对多维度用户特征进行权重拟合与融合，生成的虚拟人群样本与真实教育市场分布高度贴合；四是搭配规则引擎+逻辑回归模型，通过规则引擎构建标准化学习行为判定逻辑，结合逻辑回归模型量化计算用户课程热度与访问峰值，可直接匹配生成教育机构的教学资源配置优化方案。
技术实现层面，该数据集的训练基础来自校园、在线教育、职业培训等多赛道的公开行业统计数据，首先构建虚拟人群先验分布模型，再通过AI数字人多轮交互（覆盖选课、学习、出勤反馈、课程评价等全学习流程）采集行为特征，持续迭代优化虚拟人群标签体系；同时通过权重归一化、市场分布校准技术，保障虚拟人群的年龄结构、学习需求、消费能力等特征与真实教育市场的用户画像高度一致，且支持人群权重动态更新，可适配开学季、考试季、集训营、线上直播课等不同教育场景的差异化数据需求。
从落地价值来看，该数据集可覆盖智能教育全链路运营需求：面向教育机构的营销端，可帮助机构精准锁定课程核心受众及主力学习人群，支撑课程定向推广、意向学员筛选与教学资源前置分配，有效提升招生转化效率与教学运营ROI，降低低效课程的研发与投放投入；面向学员服务端，可基于不同人群的行为特征制定差异化课程推荐、学习提醒及专属辅导策略，帮助机构实现学员精细化运营，提升学员完课率与学习粘性；面向机构运营端，可为课程定价、班型设置、阶梯优惠方案制定提供数据支撑，帮助机构平衡开班规模与教学质量，增强市场竞争力；面向教学调度端，可基于学习节律与访问波动的预测结果，指导各时段排课计划、师资调配与场地使用策略，优化教学资源配置，减少资源闲置与供不应求的矛盾。此外，该数据集还可以为教育行业智能排课、智能导学、在线课堂、学情分析等商业化SaaS产品的算法训练提供标准化、高仿真的虚拟人群底层数据支撑，规避使用真实用户数据带来的隐私合规风险。
本次数据集的成功登记，一方面填补了国内AI生成类教育训练数据的合规登记空白，为教育领域数据要素的合规流通、价值挖掘提供了可参考的样本；另一方面也为AI生成数据的知识产权认定探索了可行路径，对完善数据知识产权登记规则、丰富数据要素市场供给品类具有积极的示范意义。
登记内容：
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