近年来随着数据要素市场化配置改革持续深化，数据知识产权登记作为数据确权、权益保障、流通交易的核心前置环节，已成为各垂直行业挖掘数据价值的重要基础。其中，教育数字化作为数字中国建设的重点赛道，长期面临真实行为数据获取成本高、隐私合规风险大、样本覆盖场景有限等痛点，高适配性的标准化训练数据集缺口显著。作为浙江省级层面统筹建设的数据要素基础设施，浙江省数据知识产权登记平台承担全省数据知识产权的存证、公示、确权服务，本次登记完成后，该数据集的知识产权权益将得到官方认可，为后续的交易、授权、应用提供合规依据。2026年5月29日，临海数云创想信息技术有限公司旗下的AI数字人模拟教育学习行为训练数据，正式在该平台完成登记，为教育数据要素的合规流通与价值释放提供了新的实践样本。
本次完成登记的AI数字人模拟教育学习行为训练数据，基于AI数字人技术生成海量虚拟人群的学习行为、课堂参与行为全链路数据，并通过多维度聚类分群形成结构化数据资产，可覆盖教育机构运营全链路需求：一方面可为机构精准锁定课程核心受众，支撑课程定向推广、学员筛选与教学资源分配，有效提升招生转化效率与教学运营ROI，降低低效课程投入；同时可基于人群特征为核心学员制定差异化课程推荐、学习提醒及专属辅导策略，实现学员精细化运营，提升完课率与用户学习粘性；还能为机构课程定价、班型设置、阶梯优惠方案制定提供数据支撑，平衡开班规模与教学质量，增强市场竞争力；此外还可基于学习节律与访问波动预测，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问题。除上述已明确的应用方向外，该数据集还可作为底层数据支撑教育产品研发测试、教育政策效果模拟、智能教育工具训练等多类场景落地，且由于数据基于AI数字人生成，从根源上避免了个人信息泄露的合规风险。
据披露，该数据集的核心算法体系覆盖四类核心技术路径：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，精准识别高价值教育目标受众群体；二是采用Transformer时序预测模型，基于用户历史学习时长、出勤频次特征开展时序建模分析，预测不同时段课程参与度及未来报名概率，为教学运营提供量化依据；三是采用特征加权融合算法，对学段、年龄、学习目标、课程偏好等特征进行权重拟合与融合，生成贴合真实教育市场分布的虚拟人群样本；四是采用规则引擎+逻辑回归模型，通过规则引擎构建学习行为判定逻辑，结合逻辑回归模型量化计算用户课程热度与访问峰值，匹配教育机构合理教学资源配置方案。
在技术实现层面，该数据集基于校园、在线教育、职业培训等教育行业真实市场数据构建虚拟人群先验分布模型，通过AI数字人多轮交互（含选课、学习、出勤反馈、评价等）采集用户行为特征，迭代优化虚拟人群标签体系。同时采用权重归一化、市场分布校准技术，保障虚拟人群结构与真实教育市场高度一致，且支持人群权重动态更新，可适配开学季、考试季、集训营、线上直播课等多场景业务需求。
登记内容：
本次数据集的成功登记，是AI生成类数据资产合规化的典型落地案例，既为教育领域数据要素的确权、流通探索了可复制的路径，也为智能教育行业的数字化升级提供了可靠的底层数据支撑。后续随着数据要素市场的不断完善，这类垂直领域高价值合规数据集将成为推动各行业数字化转型的核心动力。
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