CN108305193B - 动态课程的创建方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种动态课程的创建方法及系统。其中，动态课程的创建方法包括：获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，保存学习模型数据A1至数据库；分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，保存学习跟踪数据B1至数据库；根据学习模型数据A1和学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习。本发明提供的动态课程的创建方法，通过动态创建学习课程，实现创建的学习课程根据用户的日常学习情况及时地进行调整，满足用户不同学习阶段的学习，需求满足用户个性化的学习需求。进一步地，不需要教育工作者参与创建学习课程，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

Description

动态课程的创建方法及系统

技术领域

本发明涉及数字出版的教育出版技术领域，具体而言，涉及一种动态课程的创建方法及系统。

背景技术

数字出版的应用领域主要面向教育出版、专业出版及大众出版三个领域。在教育出版领域中，在线学习服务平台已经逐渐成为一种非常重要和典型的产品形态。

基于在线课程的学习，已经是在线学习服务平台提供学习方式的主要形式之一。但是，一方面现有的在线课程都是由编辑人员、老师根据自身经验组织的在线课程，其与个人经验水平的高低息息相关；另一方面，在线课程内容提供的资源都是统一的，不能满足用户个性化的学习需求，用户体验感不佳。再一方面，由于目前的在线课程在用户开始学习之前都已固定，不能及时地做到根据用户的学习情况进行调整，不能满足用户不同学习阶段的学习需求。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出了一种动态课程的创建方法。

本发明的另一个目的在于提出了一种动态课程的创建系统。

有鉴于此，本发明提出了一种动态课程的创建方法，包括：获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，保存学习模型数据A1至数据库；分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，保存学习跟踪数据B1至数据库；根据学习模型数据A1和学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习。

本发明提供的动态课程的创建方法，通过获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，再通过分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，保存学习模型数据A1和学习跟踪数据B1至数据库，以便根据学习模型数据A1和实时生成的用户学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，满足用户个性化的学习需求，通过动态创建学习课程，以供用户进行在线学习，实现创建的学习课程根据用户的日常学习情况及时地进行调整，满足用户不同学习阶段的学习需求。进一步地，不需要教育工作者参与创建学习课程，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

根据本发明上述的动态课程的创建方法，还可以具有如下附加的技术特征：

在上述技术方案中，优选地，获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1的步骤，具体包括：设置测试类资源，确定用户的学习偏好；分别计算学习偏好对应的综合比重；收集用户的基础信息；根据综合比重和基础信息，生成用户的学习模型数据A1。

在该技术方案中，通过设置测试类资源，确定用户的学习偏好，使得用户参与到确定学习偏好的过程中，提升了用户的使用体验，再分别计算学习偏好对应的综合比重，使得可以深入了解用户的学习喜好，再通过收集用户的基础信息，根据综合比重和基础信息，生成用户的学习模型数据A1，使得生成的用户的学习模型数据A1，满足用户的个性化学习需求，同时生成用户的学习模型数据A1的过程简单、方便，不需要教育工作者参与生成用户的学习模型数据A1，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在上述任一技术方案中，优选地，分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1的步骤，具体包括：设置测试类资源，实时记录用户对测试类资源的日常学习数据；分析日常学习数据，生成测试结果；根据测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1。

在该技术方案中，通过设置测试类资源，实时记录用户对测试类资源的日常学习数据，再通过分析日常学习数据，生成测试结果，根据测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1，使得用户参与到确定学习跟踪数据B1的过程中，提升了用户的使用体验，使得学习跟踪数据B1更加准确，同时生成用户的学习跟踪数据B1的过程简单、方便，不需要教育工作者参与生成用户的学习跟踪数据B1，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在上述任一技术方案中，优选地，根据学习模型数据A1和学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习的步骤，具体包括：根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并生成新的学习模型数据A2；根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划；根据学习计划，动态创建学习课程。

在该技术方案中，通过根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并生成新的学习模型数据A2，再根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划，最后根据学习计划，动态创建学习课程，实现学习模型数据可以根据用户的日常学习情况及时地进行调整，进而使得动态创建的学习课程更能满足用户不同学习阶段的学习需求，提升了用户的使用体验。

在上述任一技术方案中，优选地，该动态课程的创建方法还包括：接收用户进行在线学习的指令；记录用户进行在线学习的数据；根据用户进行在线学习的数据，修改日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2；以及根据学习模型数据A2和学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划。

在该技术方案中，通过接收用户进行在线学习的指令，并记录用户进行在线学习的数据，根据用户进行在线学习的数据，修改日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2，使得学习跟踪数据更加符合用户的日常学习情况，以及根据学习模型数据A2和学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划，使得生成的学习者的学习计划可以根据用户的日常学习情况及时地进行调整，进而使得动态创建的学习课程更能满足用户不同学习阶段的学习需求，提升了用户的使用体验。

在上述任一技术方案中，优选地，学习偏好包括以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间；基础信息包括以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段；学习跟踪数据包括以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习时长、学习日期、学习资源学科；学习计划包括以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平。

在该技术方案中，学习偏好包括但并不局限于以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间，通过学习偏好包括的各种信息，可以深入地了解用户的学习偏好。基础信息包括但并不局限于以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段，通过基础信息，可以使得生成的用户学习模型数据更加符合用户的自身特点。学习跟踪数据包括但并不局限于以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习时长、学习日期、学习资源学科，通过学习跟踪数据包括的各种信息，可以使得学习跟踪数据更加符合用户的日常学习情况，提升了用户的使用体验。学习计划包括但并不局限于以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平，通过学习计划包括的各种信息，使得生成的学习计划更加符合用户的自身特点和日常学习情况，进一步地提升了用户的使用体验。

本发明还提出了一种动态课程的创建系统，包括：学习模型分析装置，用于获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1；还用于保存学习模型数据A1至数据库；日常学习数据跟踪分析装置，用于分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1；还用于保存学习跟踪数据B1至数据库；动态课程组建装置，用于根据学习模型数据A1和学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习。

本发明提供的动态课程的创建系统，通过学习模型分析装置，获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，并保存学习模型数据A1至数据库，再通过日常学习数据跟踪分析装置，分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，并保存学习跟踪数据B1至数据库，通过动态课程组建装置，根据学习模型数据A1和实时生成的用户学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，满足用户个性化的学习需求，通过动态创建学习课程，以供用户进行在线学习，实现创建的学习课程根据用户的日常学习情况及时地进行调整，满足用户不同学习阶段的学习需求。进一步地，不需要教育工作者参与创建学习课程，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

根据本发明上述的动态课程的创建系统，还可以具有如下附加的技术特征：

在上述技术方案中，优选地，学习模型分析装置具体用于：设置测试类试题，确定用户的学习偏好；分别计算学习偏好对应的综合比重；收集用户的基础信息；根据综合比重和基础信息，生成用户的学习模型数据A1。

在该技术方案中，通过学习模型分析装置，设置测试类资源，确定用户的学习偏好，使得用户参与到确定学习偏好的过程中，提升了用户的使用体验，再分别计算学习偏好对应的综合比重，使得可以深入了解用户的学习喜好，再通过收集用户的基础信息，根据综合比重和基础信息，生成用户的学习模型数据A1，使得生成的用户的学习模型数据A1，满足用户的个性化学习需求，同时生成用户的学习模型数据A1的过程简单、方便，不需要教育工作者参与生成用户的学习模型数据A1，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在上述任一技术方案中，优选地，日常学习数据跟踪装置具体用于：设置测试类资源，实时记录用户对测试类资源的日常学习数据；分析日常学习数据，生成测试结果；根据测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1。

在该技术方案中，通过日常学习数据跟踪装置，设置测试类资源，实时记录用户对测试类资源的日常学习数据，再通过分析日常学习数据，生成测试结果，根据测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1，使得用户参与到确定学习跟踪数据B1的过程中，提升了用户的使用体验，使得学习跟踪数据B1更加准确，同时生成用户的学习跟踪数据B1的过程简单、方便，不需要教育工作者参与生成用户的学习跟踪数据B1，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在上述任一技术方案中，优选地，动态课程组建装置，具体用于：根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并实时生成新的学习模型数据A2；根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划；根据学习计划，动态创建学习课程。

在该技术方案中，通过动态课程组建装置，根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并生成新的学习模型数据A2，再根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划，最后根据学习计划，动态创建学习课程，实现学习模型数据可以根据用户的日常学习情况及时地进行调整，进而使得动态创建的学习课程更能满足用户不同学习阶段的学习需求，提升了用户的使用体验。

在上述任一技术方案中，优选地，动态课程组建装置，还用于接收用户进行在线学习的指令；还用于记录用户进行在线学习的数据；还用于根据用户进行在线学习的数据，修改日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2；以及还用于根据学习模型数据A2和学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划。

在该技术方案中，通过动态课程组建装置，接收用户进行在线学习的指令，并记录用户进行在线学习的数据，根据用户进行在线学习的数据，修改日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2，使得学习跟踪数据更加符合用户的日常学习情况，以及根据学习模型数据A2和学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划，使得生成的学习者的学习计划可以根据用户的日常学习情况及时地进行调整，进而使得动态创建的学习课程更能满足用户不同学习阶段的学习需求，提升了用户的使用体验。

在上述任一技术方案中，优选地，学习偏好包括以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间；基础信息包括以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段；学习跟踪数据包括以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习时长、学习日期、学习资源学科；学习计划包括以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平。

在该技术方案中，学习偏好包括但并不局限于以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间，通过学习偏好包括的各种信息，可以深入地了解用户的学习偏好。基础信息包括但并不局限于以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段，通过基础信息，可以使得生成的用户学习模型数据更加符合用户的自身特点。学习跟踪数据包括但并不局限于以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习时长、学习日期、学习资源学科，通过学习跟踪数据包括的各种信息，可以使得学习跟踪数据更加符合用户的日常学习情况，提升了用户的使用体验。学习计划包括但并不局限于以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平，通过学习计划包括的各种信息，使得生成的学习计划更加符合用户的自身特点和日常学习情况，进一步地提升了用户的使用体验。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明的一个实施例的动态课程的创建方法的流程示意图；

图2是本发明的另一个实施例的动态课程的创建方法的流程示意图；

图3是本发明的一个实施例的动态课程的创建系统的示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。

如图1所示，本发明的一个实施例的动态课程的创建方法的流程示意图：

步骤102，获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，保存学习模型数据A1至数据库；

步骤104，分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，保存学习跟踪数据B1至数据库；

步骤106，根据学习模型数据A1和学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习。

本发明提供的动态课程的创建方法，通过获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，再通过分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，保存学习模型数据A1和学习跟踪数据B1至数据库，以便根据学习模型数据A1和实时生成的用户学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，满足用户个性化的学习需求，通过动态创建学习课程，以供用户进行在线学习，实现创建的学习课程根据用户的日常学习情况及时地进行调整，满足用户不同学习阶段的学习需求。进一步地，不需要教育工作者参与创建学习课程，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在本发明的一个实施例中，优选地，获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1的步骤，具体包括：设置测试类资源，确定用户的学习偏好；分别计算学习偏好对应的综合比重；收集用户的基础信息；根据综合比重和基础信息，生成用户的学习模型数据A1。

在该实施例中，通过设置测试类资源，确定用户的学习偏好，使得用户参与到确定学习偏好的过程中，提升了用户的使用体验，再分别计算学习偏好对应的综合比重，使得可以深入了解用户的学习喜好，再通过收集用户的基础信息，根据综合比重和基础信息，生成用户的学习模型数据A1，使得生成的用户的学习模型数据A1，满足用户的个性化学习需求，同时生成用户的学习模型数据A1的过程简单、方便，不需要教育工作者参与生成用户的学习模型数据A1，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在本发明的一个实施例中，优选地，分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1的步骤，具体包括：设置测试类资源，实时记录用户对测试类资源的日常学习数据；分析日常学习数据，生成测试结果；根据测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1。

在该实施例中，通过设置测试类资源，实时记录用户对测试类资源的日常学习数据，再通过分析日常学习数据，生成测试结果，根据测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1，使得用户参与到确定学习跟踪数据B1的过程中，提升了用户的使用体验，使得学习跟踪数据B1更加准确，同时生成用户的学习跟踪数据B1的过程简单、方便，不需要教育工作者参与生成用户的学习模型数据A1，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

具体实施例中，某用户的测试类资源的测试结果见表1所示，通过表1可以直观地知道用户对测试类资源进行测试的错误率和正确率。

表1某用户的测试类资源的测试结果

在本发明的一个实施例中，优选地，根据学习模型数据A1和学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习的步骤，具体包括：根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并生成新的学习模型数据A2；根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划；根据学习计划，动态创建学习课程。

在该实施例中，通过根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并生成新的学习模型数据A2，再根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划，最后根据学习计划，动态创建学习课程，实现学习模型数据可以根据用户的日常学习情况及时地进行调整，进而使得动态创建的学习课程更能满足用户不同学习阶段的学习需求，提升了用户的使用体验。

具体实施例中，用户的学习计划见表2所示，所述学习偏好包括：学习资源的偏好类型，学习资源的偏好类型包括但并不局限于以下至少之一或其组合：图像、动画、音频、视频、文本。

表2用户的学习计划

如图2所示，本发明的另一个实施例的动态课程的创建方法的流程示意图：

步骤202，获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，保存学习模型数据A1至数据库；

步骤204，分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，保存学习跟踪数据B1至数据库；

步骤206，根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并生成新的学习模型数据A2；

步骤208，根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划；

步骤210，根据学习计划，动态创建学习课程；

步骤212，接收用户进行在线学习的指令；

步骤214，记录用户进行在线学习的数据；

步骤216，根据用户进行在线学习的数据，修改日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2；以及

步骤218，根据学习模型数据A2和学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划。

在该实施例中，通过接收用户进行在线学习的指令，并记录用户进行在线学习的数据，根据用户进行在线学习的数据，修改日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2，使得学习跟踪数据更加符合用户的日常学习情况，以及根据学习模型数据A2和学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划，使得生成的学习者的学习计划可以根据用户的日常学习情况及时地进行调整，进而使得动态创建的学习课程更能满足用户不同学习阶段的学习需求，提升了用户的使用体验。

在本发明的一个实施例中，优选地，学习偏好包括以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间；基础信息包括以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段；学习跟踪数据包括以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习时长、学习日期、学习资源学科；学习计划包括以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平。

在该实施例中，学习偏好包括但并不局限于以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间，通过学习偏好包括的各种信息，可以深入地了解用户的学习偏好。基础信息包括但并不局限于以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段，通过基础信息，可以使得生成的用户学习模型数据更加符合用户的自身特点。学习跟踪数据包括但并不局限于以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习时长、学习日期、学习资源学科，通过学习跟踪数据包括的各种信息，可以使得学习跟踪数据更加符合用户的日常学习情况，提升了用户的使用体验。学习计划包括但并不局限于以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平，通过学习计划包括的各种信息，使得生成的学习计划更加符合用户的自身特点和日常学习情况，进一步地提升了用户的使用体验。

具体实施例中，将用户的学习模型数据保存到数据库，学习资源的偏好类型包括但并不局限于以下至少之一或其组合：图像、动画、音频、视频、文本。

用户的学习偏好信息见表3所示，用户的基础信息见表4所示。

表3用户的学习偏好信息

表4用户的基础信息

如图3所示，本发明的一个实施例的动态课程的创建系统300的示意图：

学习模型分析装置302，用于获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1；还用于保存学习模型数据A1至数据库；

日常学习数据跟踪分析装置304，用于分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1；还用于保存学习跟踪数据B1至数据库；

动态课程组建装置306，用于根据学习模型数据A1和学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习。

本发明提供的动态课程的创建系统，通过学习模型分析装置302，获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，并保存学习模型数据A1至数据库，再通过日常学习数据跟踪分析装置304，分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，并保存学习跟踪数据B1至数据库，通过动态课程组建装置306，根据学习模型数据A1和实时生成的用户学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，满足用户个性化的学习需求，通过动态创建学习课程，以供用户进行在线学习，实现创建的学习课程根据用户的日常学习情况及时地进行调整，满足用户不同学习阶段的学习需求。进一步地，不需要教育工作者参与创建学习课程，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在本发明的一个实施例中，优选地，学习模型分析装置具体用于：设置测试类试题，确定用户的学习偏好；分别计算学习偏好对应的综合比重；收集用户的基础信息；根据综合比重和基础信息，生成用户的学习模型数据A1。

在该实施例中，通过学习模型分析装置，设置测试类资源，确定用户的学习偏好，使得用户参与到确定学习偏好的过程中，提升了用户的使用体验，再分别计算学习偏好对应的综合比重，使得可以深入了解用户的学习喜好，再通过收集用户的基础信息，根据综合比重和基础信息，生成用户的学习模型数据A1，使得生成的用户的学习模型数据A1，满足用户的个性化学习需求，同时生成用户的学习模型数据A1的过程简单、方便，不需要教育工作者参与生成用户的学习模型数据A1，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在本发明的一个实施例中，优选地，日常学习数据跟踪装置具体用于：设置测试类资源，实时记录用户对测试类资源的日常学习数据；分析日常学习数据，生成测试结果；根据测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1。

在该实施例中，通过日常学习数据跟踪装置，设置测试类资源，实时记录用户对测试类资源的日常学习数据，再通过分析日常学习数据，生成测试结果，根据测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1，使得用户参与到确定学习跟踪数据B1的过程中，提升了用户的使用体验，使得学习跟踪数据B1更加准确，同时生成用户的学习跟踪数据B1的过程简单、方便，不需要教育工作者参与生成用户的学习模型数据A1，进而降低了创建动态课程的成本，提升了产品的市场竞争力。

在本发明的一个实施例中，优选地，动态课程组建装置，具体用于：根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并实时生成新的学习模型数据A2；根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划；根据学习计划，动态创建学习课程。

在该实施例中，通过动态课程组建装置，根据日常学习跟踪数据B1，修改学习模型数据A1，并生成新的学习模型数据A2，再根据学习模型数据A2和日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划，最后根据学习计划，动态创建学习课程，实现学习模型数据可以根据用户的日常学习情况及时地进行调整，进而使得动态创建的学习课程更能满足用户不同学习阶段的学习需求，提升了用户的使用体验。

在本发明的一个实施例中，优选地，动态课程组建装置，还用于接收用户进行在线学习的指令；还用于记录用户进行在线学习的数据；还用于根据用户进行在线学习的数据，修改日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2；以及还用于根据学习模型数据A2和学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划。

在该实施例中，通过动态课程组建装置，接收用户进行在线学习的指令，并记录用户进行在线学习的数据，根据用户进行在线学习的数据，修改日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2，使得学习跟踪数据更加符合用户的日常学习情况，以及根据学习模型数据A2和学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划，使得生成的学习者的学习计划可以根据用户的日常学习情况及时地进行调整，进而使得动态创建的学习课程更能满足用户不同学习阶段的学习需求，提升了用户的使用体验。

在本发明的一个实施例中，优选地，学习偏好包括以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间；基础信息包括以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段；学习跟踪数据包括以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习时长、学习日期、学习资源学科；学习计划包括以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平。

在该实施例中，学习偏好包括但并不局限于以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间，通过学习偏好包括的各种信息，可以深入地了解用户的学习偏好。基础信息包括但并不局限于以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段，通过基础信息，可以使得生成的用户学习模型数据更加符合用户的自身特点。学习跟踪数据包括但并不局限于以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习时长、学习日期、学习资源学科，通过学习跟踪数据包括的各种信息，可以使得学习跟踪数据更加符合用户的日常学习情况，提升了用户的使用体验。学习计划包括但并不局限于以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平，通过学习计划包括的各种信息，使得生成的学习计划更加符合用户的自身特点和日常学习情况，进一步地提升了用户的使用体验。

在本发明所述的实施例中，在上述实施例中，所述学习偏好、所述基础信息、所述学习跟踪数据、所述学习计划均不限于所列信息，其他与所述学习偏好、所述基础信息、所述学习跟踪数据、所述学习计划相关的信息均在本申请保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种动态课程的创建方法，其特征在于，包括：

获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1，保存所述学习模型数据A1至数据库；

分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1，保存所述学习跟踪数据B1至数据库；

根据所述学习模型数据A1和所述学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习；

获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1的步骤，具体包括：

设置测试类资源，确定用户的学习偏好；

分别计算所述学习偏好对应的综合比重；

收集用户的基础信息；

根据所述综合比重和所述基础信息，生成用户的学习模型数据A1；

所述学习偏好包括以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间；

所述学习跟踪数据包括以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习日期、学习资源学科。

2.根据权利要求1所述的动态课程的创建方法，其特征在于，分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1的步骤，具体包括：

设置测试类资源，实时记录用户对所述测试类资源的日常学习数据；

分析所述日常学习数据，生成测试结果；

根据所述测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1。

3.根据权利要求1所述的动态课程的创建方法，其特征在于，根据所述学习模型数据A1和所述学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习的步骤，具体包括：

根据所述日常学习跟踪数据B1，修改所述学习模型数据A1，并生成新的学习模型数据A2；

根据所述学习模型数据A2和所述日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划；

根据所述学习计划，动态创建学习课程。

4.根据权利要求3所述的动态课程的创建方法，其特征在于，还包括：

接收用户进行在线学习的指令；

记录用户进行在线学习的数据；

根据所述用户进行在线学习的数据，修改所述日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2；以及

根据所述学习模型数据A2和所述学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划。

5.根据权利要求1所述的动态课程的创建方法，其特征在于，

所述基础信息包括以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段；

所述学习跟踪数据还包括：学习时长；

所述学习计划包括以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平。

6.一种动态课程的创建系统，其特征在于，包括：

学习模型分析装置，用于获取用户的个性化数据，生成用户的学习模型数据A1；还用于保存所述学习模型数据A1至数据库；

日常学习数据跟踪分析装置，用于分析用户的日常学习数据，实时生成用户的学习跟踪数据B1；还用于保存所述学习跟踪数据B1至数据库；

动态课程组建装置，用于根据所述学习模型数据A1和所述学习跟踪数据B1，生成用户的学习计划，动态创建学习课程，以供用户进行在线学习；

所述学习模型分析装置具体用于：

设置测试类试题，确定用户的学习偏好；

分别计算所述学习偏好对应的综合比重；

收集用户的基础信息；

根据所述综合比重和所述基础信息，生成用户的学习模型数据A1；

其中，所述学习偏好包括以下至少之一或其组合：学习信息的思考偏好方式、学习信息的理解偏好方式、学习信息的收集偏好方式、学习信息的处理信息方式、学习资源的偏好类型、学习资源的偏好时间；

所述学习跟踪数据包括以下至少之一或其组合：学习资源类型、学习资源名称、学习日期、学习资源学科。

7.根据权利要求6所述的动态课程的创建系统，其特征在于，所述日常学习数据跟踪装置具体用于：

设置测试类资源，实时记录用户对所述测试类资源的日常学习数据；

分析所述日常学习数据，生成测试结果；

根据所述测试结果，生成用户的学习跟踪数据B1。

8.根据权利要求6所述的动态课程的创建系统，其特征在于，所述动态课程组建装置，具体用于：

根据所述日常学习跟踪数据B1，修改所述学习模型数据A1，并实时生成新的学习模型数据A2；

根据所述学习模型数据A2和所述日常学习跟踪数据B1，生成学习者的学习计划；

根据所述学习计划，动态创建学习课程。

9.根据权利要求8所述的动态课程的创建系统，其特征在于，

所述动态课程组建装置，还用于接收用户进行在线学习的指令；

还用于记录用户进行在线学习的数据；

还用于根据所述用户进行在线学习的数据，修改所述日常学习跟踪数据B1，并生成新的学习跟踪数据B2；以及还用于根据所述学习模型数据A2和所述学习跟踪数据B2，继续生成学习者的学习计划。

10.根据权利要求6所述的动态课程的创建系统，其特征在于，

所述基础信息包括以下至少之一或其组合：姓名、性别、年级、班级、邮箱、关注学科、学习内容版本、学习阶段；

所述学习跟踪数据还包括：学习时长；

所述学习计划包括以下至少之一或其组合：推送资源数量、资源学科、知识点名称、推送资源难度、推送资源学习水平。