某教育科技企业研发的 “基于知识图谱的个性化智能教学系统” 在推广应用中成效显著，但在申报省级科技进步奖时却面临核心技术创新性证明不足、成果转化数据支撑薄弱等问题。该系统通过构建覆盖中小学 12 个学科的知识图谱，实现学习路径动态规划，试点学校学生平均成绩提升 15%，教师备课效率提高 40%，但企业在报奖材料准备中仅罗列了功能描述，未系统呈现技术突破点，且缺乏知识产权布局作为创新佐证，首次申报未通过初评。
我们介入后，首先对系统技术进行深度解构，提炼出三大核心创新点：一是采用自适应学习算法实现知识节点精准匹配，解决传统教学 “千人一面” 问题；二是研发轻量化知识图谱构建工具，将学科图谱制作周期从 6 个月缩短至 1 个月；三是开发多终端协同教学模块，支持课堂互动与课后个性化学习无缝衔接。针对这些创新点，我们协助企业补充了 12 项发明专利、8 项软件著作权的知识产权证明材料，其中 “一种基于学习行为分析的知识图谱动态更新方法” 专利被认定为核心技术突破。
在成果转化证据链构建方面，我们指导企业收集试点应用数据，形成覆盖 20 个区县、100 所学校的应用报告，通过对比分析呈现系统对不同层次学生的提升效果，并整理出政府采购合同、学校使用反馈等 30 余份证明材料。同时优化报奖材料结构，突出 “技术创新 - 知识产权保护 - 规模化应用” 的逻辑闭环，聘请教育技术领域专家撰写推荐意见，强化成果的行业影响力证明。
经过针对性优化，该项目在第二次申报中成功斩获省级科技进步三等奖。企业负责人表示：“知识产权布局不仅为技术创新提供了保护，更成为报奖时证明创新性的关键证据，专业团队梳理的转化数据让成果价值更具说服力。” 获奖后，系统被纳入省级教育信息化推荐产品目录，新增销售额突破 8000 万元。
