发明创造名称：一种基于大数据的手机等移动设备的学习数据处理方法
外观设计名称：
决定号：189064
决定日：2019-09-05
委内编号：1F265525
优先权日：
申请（专利）号：201410095706.0
申请日：2014-03-17
复审请求人：西安未来国际信息股份有限公司 陕西广播电视大学 陕西省信息化工程研究院
无效请求人：
授权公告日：
审定公告日：
专利权人：
主审员：颜世莹
合议组组长：李燕东
参审员：史江峰
国际分类号：G06F17/30
外观设计分类号：
法律依据：专利法第22条第3款
决定要点
：如果一项权利要求所要求保护的技术方案与作为最接近的现有技术的对比文件相比存在区别技术特征，由该对比文件给出的技术启示并结合本领域的公知常识容易想到该区别技术特征，从而在该作为最接近的现有技术的对比文件的基础上结合本领域的公知常识得到该权利要求的技术方案对本领域技术人员是显而易见的，那么该项权利要求所要保护的技术方案不具备创造性。
全文：
本复审请求涉及申请号为201410095706.0，名称为“一种基于大数据的手机等移动设备的学习数据处理方法”的发明专利申请（下称本申请）。申请人为西安未来国际信息股份有限公司、 陕西广播电视大学及陕西省信息化工程研究院。本申请的申请日为2014年03月17日，公开日为2015年04月08日。
经实质审查，国家知识产权局原审查部门于2018年05月22日发出驳回决定，驳回了本申请，其理由是：权利要求1和对比文件1（CN203276607U，公告日为2013年11月06日）相比，其区别特征在于：（1）权利要求1中的处理方法利用云平台进行教学信息汇总，对比文件1中提到用远程教育平台进行获取原始教学资源信息汇总；（2）权利要求1中的处理方法对获取的数据进行动态和静态特征分析之前通过数据获取层获取数据并进行动态和静态处理，最终将分析后的结果利用数据存储层存储；（3）数据存储层通过精确教学引擎将数据信息反馈给学生、服务机构、科研院校、运行商和教师，从而学生、服务机构、科研院校、运行商、教师通过短信、彩信、WAP、客服、网站及其他途径从精确教学层获得教学信息。区别特征（1）属于本领域公知常识，区别特征（2）（3）是本领域技术人员基于对比文件1公开内容及本领域公知常识容易想到的，因此权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。驳回决定所依据的文本为：2014年12月12日提交的权利要求第1项、说明书第1-12段、说明书附图图1、说明书摘要、摘要附图。驳回决定所针对的权利要求书如下：
“1. 一种基于大数据的手机等移动设备的学习数据处理方法，其特征在于：它的数据处理方法为利用云计算平台进行将教学信息汇总，将信息通过数据获取层进行动态和静态数据处理，处理后的数据再进行动态和静态学习特征分析，从而数据存储层存储信息，接着数据存储层通过精确教学引擎将数据信息反馈给学生、服务机构、科研院校、运行商和教师，从而学生、服务机构、科研院校、运行商和教师通过短信，彩信，WAP、客服、网站及其他途径从精确教学层获得教学信息”
申请人（下称复审请求人）对上述驳回决定不服,于2018年11月01日向国家知识产权局提出了复审请求，没有修改权利要求书。复审请求人认为：（1）相对于对比文件1，本发明对教学资源的处理措施是结合大数据和云计算平台手段实现的，不仅具有计算能力强的特点，还具有安全性高、存储容量大的特点，进而能够快速实现对教学资源的准确定位及推送，提高了教学效率；（2）对比文件1中只是对用户的动态学习特征进行分析，而本发明结合用户的静态行为数据和动态行为数据进行分析，能够实现将相应教学资源精准定位至特定学习者，并对其进行推送；（3）对比文件1通过显示模块显示对原始教学资源信息进行处理后的结果信息，并未说明其是通过何种途径获得的，因此，无法给出本发明通过短信，彩信，WAP、客服、网站等多种途径从精确教学层获取教学资源的技术启示。
经形式审查合格，国家知识产权局于2018年11月22日依法受理了该复审请求，并将其转送至原审查部门进行前置审查。
原审查部门在前置审查意见书中认为：（1）云平台技术和大数据分析在教育教学分析领域属于成熟的技术手段，例如很多的云计算平台，OpenStack、Eucalyptus、Vmmare等均广泛应用于商业、教育、娱乐等领域，可以提高性能，加快处理速度。因此在对比文件 1的基础上本领域技术人员易于想到采用大数据和云平台对教育资源进行处理。（2）对比文件1中公开了“通过培训档案能够客观的反映用户学习路径以及学习兴趣信息，该培训档案一方面便于用户了解自身的学习情况，另一方面也便于与此相关的管理和统计，例如，通过对基层党组织以及不同层次、不同类别、不同岗位的基层党员、社工、大学生村官等用户的培训需求进行收集和整理，整理后的信息经过分析处理后可以为培训计划的制定提供决策依据”。依照本领域技术人员对上述公开技术特征的理解，培训档案由两部分构成，一部分是和动态数据相关的反映用户学习路径以及兴趣的信息，另一部分是和静态数据相关的对收集和整理的用户培训需求进行分析处理后的信息。因此，对比文件1公开了对用户的动态、静态学习特征分析。退一步说，无论对比文件1公开静态学习特征分析与否，在教育教学的大数据分析领域，对用户的静态行为数据进行分析事实上也属于本领域的常用手段。（3）对比文件1已经公开了采用主动推送的方式将处理后的教学信息反馈给用户。在此基础上，反馈给哪些用户、通过何种方式获取教学信息可由本领域技术人员根据实际情况进行设定。例如可指定学生、服务机构、科研院校等等为指定用户；利用现有的通讯手段，例如短信、彩信、WAP、网站等等从教学层获取信息，这些均为本领域技术人员易于想到的，因而坚持原驳回决定。
随后，国家知识产权局成立合议组对本案进行审理。
合议组于2019年04月29日向复审请求人发出复审通知书，指出：权利要求1请求保护的技术方案与对比文件1公开的技术方案之间的区别技术特征为：基于大数据、利用云计算平台进行教学信息汇总，所述数据信息还反馈给科研院校及运营商，获得教学信息的方式可以为短信、彩信、WAP、客服及其他途径。但所述区别技术特征部分属于本领域公知常识，部分是本领域技术人员基于本领域公知常识容易想到的，因此权利要求1不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
对于复审请求人的陈述意见，合议组认为：（1）云计算平台是本技术领域公知的系统平台，安全性高、存储量大是其固有特点，其在各个领域都有广泛应用，常见的云计算平台如OpenStack、Eucalyptus、Vmmare等均广泛应用于商业、教育、娱乐等领域云平台技术和大数据分析，将其应用于教学信息的处理与分析是本领域技术人员的常规选择；（2）对比文件1公开的技术方案可通过分析及测评，获得用户个体差异，采用主动推送方式，提供个性化培训大纲，其处理和分析的教学信息既包括用户的学习行为和考试测评这类动态信息，也包括关于基层党员的层次、类别及岗位等的静态信息，并能够对不同类型用户的培训需求进行整理和分析以制定培训计划，可见，对比文件1公开的技术方案能够精准定位不同类型学习者的作用，并推送培训计划，该特征已被对比文件1公开；（3）短信，彩信，WAP、客服、网站等都属于本领域公知的获取信息的途径，对比文件1已经公开了采用主动推送的方式将处理后的教学信息反馈给用户，选择哪种方式获取教学信息可由本领域技术人员根据实际情况进行设定，短信、彩信、WAP、网站等获取信息的途径是本领域技术人员的常规选择，其应用对本领域技术人员是显而易见的。
复审请求人于2019年05月17日提交了意见陈述书，并于2019年06月04日再次提交了意见陈述书，但未修改申请文件。在2019年06月04日提交的意见陈述书中，复审请求人认为：权利要求1与对比文件1的区别技术特征为：本申请利用云计算平台进行将教学信息汇总，并将信息通过数据获取层进行动态和静态数据处理，通过数据存储层存储信息，接着数据存储层通过精确教学引擎将数据信息反馈给客户端，客户端从精确教学层获得教学信息。对比文件1中 “通过对基层党组织以及不同层次、不同类别、不同岗位的基层党员、社工、大学生村官等用户的培训需求进行收集和整理，整理后的信息经过分析处理后可以为培训计划的指定提供决策依据” 仅仅是对用户的培训档案的生成过程进行举例说明，所述培训需求指的是针对不同用户的学习行为和考试测评信息所生成的培训档案，其并不能够体现出是依据静态数据所生成的培训档案，因此，对比文件1中只是对用户的动态学习特征进行分析，而本发明结合用户的静态行为数据和动态行为数据进行分析，能够实现将相应教学资源精准定位至特定学习者，并对其进行推送。
在上述程序的基础上，合议组认为本案事实已经清楚，可以作出审查决定。
决定的理由
（一）审查文本的认定
复审请求人在提交意见陈述书时没有修改申请文件，因此本次复审通知书依据的审查文本与驳回决定及复审通知书所依据的文本相同，即：2014年12月12日提交的权利要求第1项、说明书第1-12段、说明书附图图1、说明书摘要、摘要附图。
（二）关于专利法第22条第3款
专利法第22条第3款规定：“创造性，是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步，该实用新型具有实质性特点和进步”。
如果一项权利要求所要求保护的技术方案与作为最接近的现有技术的对比文件相比存在区别技术特征，由该对比文件给出的技术启示并结合本领域的公知常识容易想到该区别技术特征，从而在该作为最接近的现有技术的对比文件的基础上结合本领域的公知常识得到该权利要求的技术方案对本领域技术人员是显而易见的，那么该项权利要求所要保护的技术方案不具备创造性。
本次复审通知书引用的对比文件与驳回决定及复审通知书相同，即：
对比文件1：CN203276607U，公告日为2013年11月06日。
对比文件1为最接近的现有技术。
1.权利要求1请求保护一种基于大数据的手机等移动设备的学习数据处理方法，对比文件1公开了一种远程教育个性化学习移动终端（参加说明书第20段、第24-25段）， 所述远程教育个性化学习移动终端包括存储模块、WiFi模块、RJ45接口模块、显示模块、中央处理器等。所述远程教育个性化学习移动终端通过Wifi模块与互联网进行无线信息交互，通过wifi模块接入互联网中的远程教育平台，并从该平台处获取原始的教学资源信息；中央处理器通过wifi模块或者RJ45接口模块接收互联网传输来的原始的教学资源信息，从而从互联网中采集到需要进行分析处理的原始的教学资源信息，并将其采集到的原始的教学资源信息存储在存储模块中（相当于利用远程教育平台将教学资源信息进行汇总）；中央处理器可以根据用户的具体情况对其采集到的原始的教学资源信息进行分析处理（可知，对教学信息进行处理），中央处理器可以将分析处理后的结果信息存储在存储模块中（相当于数据存储层存储信息）。中央处理器通过分析和测评，获得用户个体差异，为用户提供个性化学习课程，可采用主动推送方式，提供个性化培训大纲和学习路径。中央处理器通过收集用户在远程教育平台的学习行为以及考试测评信息，可以形成针对每个用户的培训档案，通过培训档案能够客观的反应用户学习路径以及学习兴趣等信息（相当通过数据获取层进行动态数据处理及动态学习特征分析），该培训档案一方面便于用户了解自身的学习情况（相当于通过精确教学引擎将数据信息反馈给学生，从而学生从精确教学层获得教学信息），另一个方面也便于与此相关的管理和统计。例如，通过对基层党组织以及不同层次、不同类别、不同岗位的基层党员、社工、大学生村官等用户的培训需求进行收集和整理，整理后的信息经过分析处理后可以为培训计划的制定提供决策依据（不同层次、类别及岗位以及党员、社工及大学生村官等信息的处理及分析相当于利用数据获取层对静态数据进行处理及静态学习特征分析），以便于编制培训计划以及组织培训资源（相当于数据存储层通过精确教学引擎反馈给服务机构和教师，从而使服务机构和教师从精确教学层获得教学信息）。
权利要求1请求保护的技术方案与对比文件1公开的技术方案之间的区别技术特征为：基于大数据、利用云计算平台进行教学信息汇总，所述数据信息还反馈给科研院校及运营商，获得教学信息的方式可以为短信、彩信、WAP、客服及其他途径。权利要求1实际解决的技术问题为如何获取更广泛的服务及资源以及如何及时获取到教学信息。而基于大数据、通过包含大量资源及服务的云计算平台获取信息以及通过短信、彩信、WAP和客服等途径及时获取相关信息都属于本领域技术人员常用的技术手段，属于本领域公知常识，科研院校及运营商也属于公知的相关组织机构，将所述通过互联网传递的教育领域信息反馈给科研院校及运营商是本领域技术人员容易想到的，因此，在对比文件1的基础上结合本领域公知常识得到权利要求1请求保护的技术方案，对本领域技术人员是显而易见的，权利要求1不具有突出的实质性特点和显著的进步，不具备专利法第22条第3款规定的创造性。
（三）对复审请求人相关意见的评述
对于复审请求人的陈述意见，合议组认为：本申请权利要求书及说明书中并没有对静态数据做出明确的定义，本领域技术人员可以理解，静态数据，是相对动态数据而言不经常变化的数据，对比文件1“对基层党组织以及不同层次、不同类别、不同岗位的基层党员、社工、大学生村官等用户的培训需求进行收集和整理，整理后的信息经过分析处理后可以为培训计划的制定提供决策依据”，这里基层党员、社工及大学生村官等对应的层次、类别、岗位以及培训需求信息相对于对比文件1中的“用户学习行为”而言是不经常变化的数据，相当于静态数据，“用户学习行为”相当于动态数据，而执行数据获取及数据存储的层分别相当于数据获取层及数据存储层，因此，特征“信息通过数据获取层进行动态和静态数据处理，通过数据存储层存储信息”已被对比文件1公开；此外，对比文件1的系统可以“形成针对每个用户的培训档案，通过培训档案能够客观的反应用户学习路径以及学习兴趣等信息，该培训档案一方面便于用户了解自身的学习情况”，其中，所述系统相当于精确教学引擎，学生所在应用相当于客户端，所述操作相当于“通过精确教学引擎将数据信息反馈给客户端，从而客户端从精确教学层获得教学信息”，因此，复审请求人在意见陈述中认为的区别特征已被对比文件1公开，对于复审请求人的陈述意见，合议组不予接受。
三、决定
维持国家知识产权局于2018年05月22日对本申请作出的驳回决定。
如对本复审决定不服，根据专利法第41条第2款的规定，复审请求人可自收到本复审决定之日起三个月内向北京知识产权法院起诉。
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