CN105761567A - 动态推荐习题的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种动态推荐习题的方法和装置，其中，方法包括：确定习题库中各习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集；确定用户掌握的知识点集；在习题库中筛选满足第一关系的习题，第一关系为|S’|?|S|<＝d；其中，M为一待筛选习题依赖的知识点集，S为用户掌握的知识点集，表示包含于，|S|表示S集合内元素个数，d为预定阈值，S’为用户做对所述待筛选习题后掌握的知识点集，S’＝S∪N，N为所述待筛选习题覆盖的知识点集；将满足第一关系的习题推送给用户；根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集，重新筛选习题推送给用户。本发明根据用户掌握知识点的情况向用户推荐习题，能够达到节约做题时间，提高学习效率的目的。

Description

动态推荐习题的方法和装置

技术领域

本申请属于计算机教学领域，特别涉及一种动态推荐习题的方法和装置。

背景技术

传统的中小学教育，乃至大学教育往往采取让学生通过大量的习题来覆盖和巩固所学知识点。题海战术掌握知识点的方法没有针对性，往往导致学习效率不高，还会使学生产生厌学情绪。

目前已有发明提出了自动化推送学习方案的技术，如“一种最佳学习方案推送方法及系统”，申请号：CN201510181080.X，申请日：2015.04.15，公开号：CN104765842A，公开日：2015.07.08，申请人：中山大学。该技术方案主要根据用户的求知欲和个人偏好值确定该用户的最佳学习路径。这种方式虽然在一定程度上有针对性的对用户学习制定学习计划，但也存在如下不足之处：不能根据学生的学习进度动态进行调整，并推荐相应的题目和学习方案。

发明内容

本发明提供了一种动态推荐习题的方法和装置，用于解决现有技术中推荐习题的方案不能根据用户掌握的知识点的程度动态调整推荐题目，自适应的程度不高，不能根据用户当时的学习现状将练习花在最该练习的习题上，使用户时间得到浪费，降低用户学习效率的问题。

为了解决上述技术问题，本发明的一技术方案为提供一种动态推荐习题的方法，包括：

确定习题库中各习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集；

确定用户掌握的知识点集；

在习题库中筛选满足第一关系的习题，第一关系为|S’|-|S|<＝d；

其中，M为一待筛选习题依赖的知识点集，S为用户掌握的知识点集，表示包含于，|S|表示S集合内元素个数，d为预定阈值，S’为用户做对所述待筛选习题后掌握的知识点集，S’＝S∪N，N为所述待筛选习题覆盖的知识点集；

将满足第一关系的习题推送给用户；

根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集，重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

本发明另一技术方案为提供一种动态推荐习题的装置，包括：

习题知识点确定模块，用于确定习题库中各习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集；

学习进度确定模块，用于确定用户掌握的知识点集；

筛选模块，用于在习题库中筛选满足第一关系的习题，第一关系为|S’|-|S|<＝d；

其中，M为一待筛选习题依赖的知识点集，S为用户掌握的知识点集，表示包含于，|S|表示S集合内元素个数，d为预定阈值，S’为用户做对所述待筛选习题后掌握的知识点集，S’＝S∪N，N为所述待筛选习题覆盖的知识点集；

推送模块，用于将满足第一关系的习题推送给用户；

更新模块，用于根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集，由筛选模块重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

本发明提供的动态推荐习题的方法及装置能够根据用户掌握的知识点向用户推送适当的习题，用户做对推送的习题后，自动更新用户掌握的知识点，根据用户掌握的知识点重新推荐习题。本发明能够使推荐的习题更精准，能够自适应用户的学习情况，使用户将时间花在最该练习的题目上，能够达到节约做题时间、提升学习效率的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例动态推荐习题的方法的流程图；

图2为本发明一实施例习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集确定过程的流程图；

图3为本发明一实施例知识点之间的依赖关系示意图；

图4为本发明一实施例用户掌握的知识点集确定过程的流程图；

图5为本发明另一实施例动态推荐习题的方法的流程图；

图6为本发明一实施例的动态推荐习题的装置的结构图；

图7为本发明另一实施例的动态推荐习题的装置的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的技术特点及效果更加明显，下面结合附图对本发明的技术方案做进一步说明，本发明也可有其他不同的具体实例来加以说明或实施，任何本领域技术人员在权利要求范围内做的等同变换均属于本发明的保护范畴。

如图1所示，图1为本发明一实施例动态推荐习题的方法的流程图。本实施例能够根据用户掌握的知识点的情况向用户推送习题，根据用户练习的结果更新用户掌握的知识点后重新推送习题。具体的，包括：

步骤101：确定习题库中各习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集；

步骤102：确定用户掌握的知识点集；

步骤103：在习题库中筛选满足第一关系的习题，第一关系为|S’|-|S|<＝d；

其中，M为一待筛选习题依赖的知识点集，S为用户掌握的知识点集，表示包含于，|S|表示S集合内元素个数，d为预定阈值，S’为用户做对所述待筛选习题后掌握的知识点集，S’＝S∪N，N为所述待筛选习题覆盖的知识点集。实施时，预定阈值可根据用户的学习接受能力进行设定，本发明对其具体取值不做限定。

步骤104：将满足第一关系的习题推送给用户；

步骤105：根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集，重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

本实施例能够使推荐的习题更精准，能够自适应用户的学习情况，使用户将时间花在最该练习的题目上，能够达到节约做题时间、提升学习效率的目的。

具体实施时，如图2所示，步骤101中确定习题库中各习题依赖的知识点集及习题覆盖的知识点集过程包括：

步骤201：建立知识点之间的依赖关系，确定各习题题目的知识点集；

步骤202：根据知识点之间的依赖关系及各习题题目的知识点集确定各习题依赖的知识点集；

步骤203：对所述习题依赖的知识点集及所述习题题目的知识点集做并集处理，得到习题覆盖的知识点集。

详细的说，步骤201中知识点之间的依赖关系及习题题目的知识点集可通过专业技术人员确定，如教师或辅导人员根据教学大纲、知识体系等依据进行建立。当然也可通过计算机识别的方式进行建立，本发明对知识点之间的依赖关系及习题题目的知识点集的具体确定方法不做具体限制。

知识点之间的依赖关系可采用知识图谱的形式表示，知识图谱被抽象为一个有向无环图，如图3所示，知识图谱能够反映包括的知识点及各知识点之间的依赖关系，图3中每个顶点表示一个知识点，如A、B、C、D、E、F、G、H、I，每一条有向边表示一个知识点对另一知识点的依赖关系，如知识点A，B之间有一条有向边B→A，表示知识点A依赖于B，用户要想掌握知识点A必须先掌握知识点B。由图3可知，用户如果想掌握知识点A还要依赖于知识点F。各知识点的依赖关系具有传递性，例如知识点A依赖于B，而B依赖于C，那么知识点A也依赖于知识点C。

习题题目的知识点集是指，每个习题题目对应知识图谱上的一组知识点，该习题题目的所有知识点的集合称为习题题目的知识点集。

习题依赖的知识点集是指，根据知识点与知识点之间的依赖关系构成的知识点的集合称为习题依赖的知识点集。习题依赖的知识点集包含习题题目的知识点直接依赖的知识点及间接依赖的知识点，直至追溯到基本知识点(图3中基本知识点为C、D、E、I)，假设一习题题目的知识点为A、D、F、H，知识点A依赖知识点B(知识点B依赖知识点C和D)和F(知识点F依赖知识点E和I)，知识点D不依赖任何知识点，知识点F依赖知识点E和I，知识点H依赖知识点F(知识点F依赖知识点E和I)，则该习题依赖的知识点集为{B、C、D、E、F、I}。

所述习题覆盖的知识点集是指该习题中习题题目的知识点集和习题依赖的知识点集的并集。

基于图3所示的知识点图谱的习题与知识点对应关系如表1所示：

表1

习题ID	习题题目的知识点集	习题依赖的知识点集	习题覆盖的知识点集
				1	A,D,F,H	B,C,D,E,F,I	A,B,C,D,E,F,I,H
2	B	C,D,E	B,C,D,E
				3	G,C,E,I	B,C,D,E,F,I	G,B,C,D,E,F,I

如图4所示，步骤102中确定用户掌握的知识点集进一步包括：

步骤401：生成测试习题发送给用户；

步骤402：对于用户做对的测试习题，对其所覆盖的知识点集做并集处理，得到用户掌握的知识点集。

通过图4所述的方法能够自动确定用户掌握的知识点，提高确定效率。当然，本申请在具体实施时，用户掌握的知识点集也可由教师或教辅人员确定，也可以初始化为空。确定用户掌握的知识点集的方式有多种，本发明对此不做具体限定。

步骤105根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集进一步为：对用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集做并集处理，得到更新后用户掌握的知识点集。如向用户推送的习题1、习题6、习题9，用户做对了习题1及习题9，则更新后用户掌握的知识点集S’为S∪N₁∪N₉，其中，N₁为习题1覆盖的知识点集，N₉为习题9覆盖的知识点集。

具体实施时，用户是否做对推送的习题可通过比对用户发送的答案及标准答案确定。

如图5所示，图5为本发明另一实施例动态推荐习题的方法的流程图。与图1所示实施例不同之处为在习题库中筛选出满足第一关系的习题后进一步包括：

步骤504：按预定规则对满足第一关系的习题进行排序；

该预定规则可以为按|S’|-|S|值从大到小的顺序排序，依赖知识点集内元素个数从大到小的顺序排序，依赖知识点集内元素个数从小到大的顺序排序中的任意一种。具体实施时，预定规则可根据用户需求进行设定，只要有利于提高用户学习效率的规则均属于本发明所述预定规则范围之内。

下面以按|S’|-|S|值从大到小的顺序排序进行说明：假设第一关系式中的预定阈值d为2，用户掌握的知识点集为{B,C,D,E,F,I}，即|S|＝6，筛选出的满足第一关系式的习题为表1中的习题1及习题3，对于习题1，如果用户做对，更新后掌握的知识点集为{A,B,C,D,E,F,I,H}，d₁＝|S₁’|-|S|＝2，对于习题3，如果用户做对，更新后掌握的知识点集为{G,B,C,D,E,F,I}，d₂＝|S₂’|-|S|＝1，因此，满足第一关系式的习题排序结果为：习题1、习题3。

具体实施时，可采用现有的排序方法对满足第一关系的习题进行排序，本发明对排序使用的具体方法不做限定。对于|S’|-|S|值相同的情况，可采取随机排序的方式进一步排序。

之前实施例中的步骤104及步骤105进一步为：

步骤505：按序每次推送一个习题，先将排在前面的习题推送给用户，如排序结果为习题1、习题3，则先将习题1发送给用户。

步骤506：判断用户是否做对推送的习题，若用户未做对推送的习题，则按序继续推送习题，若用户做对推送的习题，则停止按序推送习题，对于用户做对的习题，将其覆盖的知识点集与用户掌握的知识点集做并集处理，得到更新后用户掌握的知识点，重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

本实施例能够向用户优先推送适合提高用户学习效率的习题，能够节省用户学习时间。

如图6所示，图6为本发明一实施例的动态推荐习题的装置的结构图。本实施例可以通过逻辑电路或者芯片实现，或者安装于现有的高性能计算终端，例如手机、平板电脑、计算机等设备中，或者以功能模块的方式由软件实现各部件的功能。

具体的，动态推荐习题的装置包括：习题知识点确定模块601，用于确定习题库中各习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集；

学习进度确定模块602，用于确定用户掌握的知识点集；

筛选模块603，用于在习题库中筛选满足第一关系的习题，第一关系为|S’|-|S|<＝d；

其中，M为一待筛选习题依赖的知识点集，S为用户掌握的知识点集，表示包含于，|S|表示S集合内元素个数，d为预定阈值，S’为用户做对所述待筛选习题后掌握的知识点集，S’＝S∪N，N为所述待筛选习题覆盖的知识点集；

推送模块604，用于将满足第一关系的习题推送给用户；

更新模块605，用于根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集，由筛选模块重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

本实施例所述的装置能够使推荐的习题更精准，能够自适应用户的学习情况，使用户将时间花在最该练习的题目上，达到节约做题时间、提升学习效率的目的。

详细的说，习题知识点确定模块601具体用于建立知识点之间的依赖关系，确定各习题题目的知识点集；

根据知识点之间的依赖关系及各习题题目的知识点集确定各习题依赖的知识点集；对所述习题依赖的知识点集及所述习题题目的知识点集做并集处理，得到习题覆盖的知识点集。

学习进度确定模块602具体用于生成测试习题发送给用户，对于用户做对的测试习题，对其所覆盖的知识点集做并集处理，得到用户掌握的知识点。

所述更新模块605具体用于对用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集做并集处理，得到更新后用户掌握的知识点集。

如图7所示，本发明另一实施例中，动态推荐习题的装置还包括排序模块606，用于按预定规则对满足第一关系的习题进行排序；预定规则为按|S’|-|S|值从大到小的顺序排序，依赖知识点集内元素个数从大到小的顺序排序，依赖知识点集内元素个数从小到大的顺序排序中的任意一种。

所述推送模块604进一步用于按序每次推送一个习题；

所述更新模块605用于判断用户是否做对推送的习题，若用户未做对推送的习题，则由所述推送模块按序继续推送习题，若用户做对推送的习题，则停止按序推送习题，对于用户做对的习题，将其覆盖的知识点集与用户掌握的知识点集做并集处理，得到更新后用户掌握的知识点，由筛选模块603重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

本发明提供的动态推荐习题的装置能够根据用户掌握的知识点向用户推送适当的习题，用户做对推送的习题后，自动更新用户掌握的知识点，根据用户掌握的知识点重新推荐习题。本发明能够使推荐的习题更精准，能够自适应用户的学习情况，使用户将时间花在最该练习的题目上，能够达到节约做题时间、提升学习效率的目的。

以上所述仅用于说明本申请技术方案，任何本领域普通技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围应视权利要求范围为准。

Claims (12)

1.一种动态推荐习题的方法，其特征在于，所述方法包括：

确定习题库中各习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集；

确定用户掌握的知识点集；

在习题库中筛选满足第一关系的习题，第一关系为|S’|-|S|<＝d；

其中，M为一待筛选习题依赖的知识点集，S为用户掌握的知识点集，表示包含于，|S|表示S集合内元素个数，d为预定阈值，S’为用户做对所述待筛选习题后掌握的知识点集，S’＝S∪N，N为所述待筛选习题覆盖的知识点集；

将满足第一关系的习题推送给用户；

根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集，重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

2.如权利要求1所述的动态推荐习题的方法，其特征在于，确定习题库中各习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集进一步包括：

建立知识点之间的依赖关系，确定各习题题目的知识点集；

根据知识点之间的依赖关系及各习题题目的知识点集确定各习题依赖的知识点集；

对所述习题依赖的知识点集及所述习题题目的知识点集做并集处理，得到习题覆盖的知识点集。

3.如权利要求1所述的动态推荐习题的方法，其特征在于，确定用户掌握的知识点集进一步包括：

生成测试习题发送给用户；

对于用户做对的测试习题，对其所覆盖的知识点集做并集处理，得到用户掌握的知识点集。

4.如权利要求1所述的动态推荐习题的方法，其特征在于，在习题库中筛选出满足第一关系的习题后进一步包括：

按预定规则对满足第一关系的习题进行排序；

将满足第一关系的习题推送给用户，根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集，重新筛选满足第一关系的习题推送给用户进一步包括：

按序每次推送一个习题；

判断用户是否做对推送的习题，若用户未做对推送的习题，则按序继续推送习题，若用户做对推送的习题，则停止按序推送习题，将推送的习题覆盖的知识点集与用户掌握的知识点集做并集处理，得到更新后用户掌握的知识点集，重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

5.如权利要求4所述的动态推荐习题的方法，其特征在于，所述预定规则为按|S’|-|S|值从大到小的顺序排序，依赖知识点集内元素个数从大到小的顺序排序，依赖知识点集内元素个数从小到大的顺序排序中的任意一种。

6.如权利要求1所述的动态推荐习题的方法，其特征在于，根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集包括：

对用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集做并集处理，得到更新后用户掌握的知识点集。

7.一种动态推荐习题的装置，其特征在于，所述装置包括，

习题知识点确定模块，用于确定习题库中各习题依赖的知识点集及覆盖的知识点集；

学习进度确定模块，用于确定用户掌握的知识点集；

筛选模块，用于在习题库中筛选满足第一关系的习题，第一关系为|S’|-|S|<＝d；

其中，M为一待筛选习题依赖的知识点集，S为用户掌握的知识点集，表示包含于，|S|表示S集合内元素个数，d为预定阈值，S’为用户做对所述待筛选习题后掌握的知识点集，S’＝S∪N，N为所述待筛选习题覆盖的知识点集；

推送模块，用于将满足第一关系的习题推送给用户；

更新模块，用于根据用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集更新用户掌握的知识点集，由筛选模块重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

8.如权利要求7所述的动态推荐习题的装置，其特征在于，所述习题知识点确定模块具体用于：

建立知识点之间的依赖关系，确定各习题题目的知识点集；根据知识点之间的依赖关系及各习题题目的知识点集确定各习题依赖的知识点集；对所述习题依赖的知识点集及所述习题题目的知识点集做并集处理，得到习题覆盖的知识点集。

9.如权利要求7所述的动态推荐习题的装置，其特征在于，学习进度确定模块具体用于：

生成测试习题发送给用户，对于用户做对的测试习题，对其所覆盖的知识点集做并集处理，得到用户掌握的知识点集。

10.如权利要求7所述的动态推荐习题的装置，其特征在于，所述装置还包括排序模块，用于按预定规则对满足第一关系的习题进行排序；

所述推送模块进一步用于按序每次推送一个习题；

所述更新模块用于判断用户是否做对推送的习题，若用户未做对推送的习题，则由所述推送模块按序继续推送习题，若用户做对推送的习题，则停止按序推送习题，将推送的习题覆盖的知识点集与用户掌握的知识点集做并集处理，得到更新后用户掌握的知识点集，由筛选模块重新筛选满足第一关系的习题推送给用户。

11.如权利要求10所述的动态推荐习题的装置，其特征在于，所述预定规则为按|S’|-|S|值从大到小的顺序排序，依赖知识点集内元素个数从大到小的顺序排序，依赖知识点集内元素个数从小到大的顺序排序中的任意一种。

12.如权利要求7所述的动态推荐习题的装置，其特征在于，所述更新模块具体用于对用户做对的推送习题覆盖的知识点集及用户掌握的知识点集做并集处理，得到更新后用户掌握的知识点集。