تُمثِّل حل مسائل الهندسة تحديًا شديدًا داخل مجتمع معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تعتمد النهج الحالية غالبًا على نماذج مصممة لحل مسائل الكلمات الرياضية، مما يتجاهل الخصائص الفريدة لمسائل الهندسة الرياضية. بالإضافة إلى ذلك، تركز الأبحاث الحالية بشكل أساسي على مسائل الحساب في الهندسة، بينما تغفل جوانب أساسية أخرى مثل البرهان. في هذه الدراسة، نعالج هذه القيود من خلال اقتراح نموذج حل المشكلات الهندسية المدرك (GAPS). يتم تصميم GAPS خصيصًا لتوليد برامج الحل لمجموعة متنوعة من مسائل الهندسة الرياضية بمساعدة تصنيفه الفريد لأنواع المسائل. لتحقيق هذا، يتعامل GAPS مع برنامج الحل كتركيب من العمليات والعمليات عليها، فاصلاً بين عمليات إنتاجها. علاوة على ذلك، نقدم طريقة تعزيز العناصر الهندسية التي تحسن قدرة GAPS على التعرف الدقيق على العناصر الهندسية. من خلال الاستفادة من هذه التحسينات، يظهر GAPS أداءً ملحوظًا في حل مسائل الهندسة الرياضية. أظهرت التجارب التي أجريت على مجموعة بيانات UniGeo تفوق GAPS على النموذج الرائد Geoformer. تحديدًا، يحقق GAPS تحسنًا في الدقة بنسبة أكثر من 5.3% للمهام الحسابية ونسبة 41.1% المثيرة للإعجاب للمهام البرهانية. بشكل لافت للنظر، يحقق GAPS دقة مثيرة للإعجاب تبلغ 97.5% في مشكلات البرهان، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في حل مهمات البرهان الهندسي.