CN108629497A - 课程内容掌握程度评价方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种课程内容掌握程度评价方法和装置，其中，方法包括：采集用户在课程展示过程中的行为数据；确定课程展示过程中的知识点，获取知识点的内容结构信息；根据行为数据和内容结构信息确定用户对知识点的掌握程度；根据用户对知识点的掌握程度，确定用户对课程内容的掌握程度。该方法能够根据用户在课程展示过程中的行为数据，例如用户语音数据、操作数据、图像数据等，确定课程内容所涉及知识点的掌握程度，可以提升课程内容掌握程度评价的效率。

Description

课程内容掌握程度评价方法和装置

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种课程内容掌握程度评价方法和装置。

背景技术

在课程展示过程中，对知识点的掌握程度进行评价，可以实现因材施教，根据学生的学习能力进行有针对性地教学。

现有技术中，由教师对学生已做的习题进行审阅，统计每个知识点的掌握程度。在直播教学或者面对面教学的课程展示过程中，还可以根据课程展示过程中学生的反馈情况，确定掌握程度。可见，现有技术中，均需要由人工统计，或者结合人工经验确定学生的掌握程度，因此这种方式下，由人工对每个知识点的掌握程度进行评价，效率较低。

发明内容

本发明提供一种课程内容掌握程度评价方法和装置，能够解决现有技术中对知识点掌握程度评价效率较低的技术问题。

为此，本发明实施例提出一种课程内容掌握程度评价方法，以实现根据用户在课程展示过程中的行为数据，例如用户语音数据、操作数据、图像数据等，确定课程展示过程中的知识点的掌握程度，可以提升课程内容掌握程度评价的效率。

本发明实施例提出一种课程内容掌握程度评价装置。

本发明实施例提出一种终端设备。

本发明实施例提出一种非暂时性计算机可读存储介质。

本发明一方面实施例提出了一种课程内容掌握程度评价方法，包括：

采集用户在课程展示过程中的行为数据；

确定课程展示过程中的知识点，获取所述知识点的内容结构信息；

根据所述行为数据和所述内容结构信息确定所述用户对所述知识点的掌握程度；

根据所述用户对所述知识点的掌握程度，确定所述用户对课程内容的掌握程度。

本发明实施例的课程内容掌握程度评价方法，通过采集用户在课程展示过程中的行为数据；确定课程展示过程中的知识点，获取知识点的内容结构信息；根据行为数据和内容结构信息确定用户对知识点的掌握程度；根据用户对知识点的掌握程度，确定用户对课程内容的掌握程度。本实施例中，通过根据用户在课程展示过程中的行为数据，例如用户语音数据、操作数据、图像数据等，确定课程展示过程中的知识点的掌握程度，可以提升课程内容掌握程度评价的效率。

本发明又一方面实施例提出了一种课程内容掌握程度评价装置，包括：

采集模块，用于采集用户在课程展示过程中的行为数据；

确定模块，用于确定课程展示过程中的知识点，获取所述知识点的内容结构信息；

分析模块，用于根据所述行为数据和所述内容结构信息确定所述用户对所述知识点的掌握程度；

评价模块，用于根据所述用户对所述知识点的掌握程度，确定所述用户对课程内容的掌握程度。

本发明实施例的课程内容掌握程度评价装置，通过采集用户在课程展示过程中的行为数据；确定课程展示过程中的知识点，获取知识点的内容结构信息；根据行为数据和内容结构信息确定用户对知识点的掌握程度；根据用户对知识点的掌握程度，确定用户对课程内容的掌握程度。本实施例中，通过根据用户在课程展示过程中的行为数据，例如用户语音数据、操作数据、图像数据等，确定课程展示过程中的知识点的掌握程度，可以提升课程内容掌握程度评价的效率。

本发明又一方面实施例提出了一种终端设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如本发明前述实施例提出的课程内容掌握程度评价方法。

本发明又一方面实施例提出了一种非暂时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本发明前述实施例提出的课程内容掌握程度评价方法。

附图说明

本发明实施例上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例一所提供的课程内容掌握程度评价方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的应用场景示意图；

图3为本发明实施例二所提供的课程内容掌握程度评价方法的流程示意图；

图4为本发明实施例三所提供的课程内容掌握程度评价方法的流程示意图；

图5为本发明实施例四所提供的课程内容掌握程度评价装置的结构示意图；

图6为本发明实施例五所提供的课程内容掌握程度评价装置的结构示意图；

图7是图示根据本发明实施例的终端设备的硬件结构示意图；

图8是图示根据本发明实施例的非暂时性计算机可读存储介质的示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

针对现有技术中由人工对每个知识点的掌握程度进行评价，效率较低的技术问题，本发明实施例中，通过根据用户在课程展示过程中的行为数据，例如用户语音数据、操作数据、图像数据等，确定课程展示过程中的知识点的掌握程度，可以提升课程内容掌握程度评价的效率。

下面参考附图描述本发明实施例的课程内容掌握程度评价方法和装置。

图1为本发明实施例一所提供的课程内容掌握程度评价方法的流程示意图。该课程内容掌握程度评价方法，可以应用于在线学习和测评。

如图1所示，该课程内容掌握程度评价方法包括以下步骤：

步骤101，采集用户在课程展示过程中的行为数据。

本发明实施例中，行为数据可以包括用户语音数据、用户操作数据和/或用户图像数据等。

当行为数据为用户语音数据时，例如，用户在线进行英文口语或单词测评，可以通过拾音装置，采集用户语音数据。

当行为数据为用户操作数据时，例如，用户在线进行数学模拟考试，由于模式考试具有选择题、填空题、应用题等试题，因此，用户可以输入答案或选中答案，此时，可以采集用户操作数据。或者，用户在线进行课前预习、课中练习、课后复习时，可以具有相应的习题，用户可以输入相应的答案或选中答案，此时，可以采集用户操作数据。

当行为数据为用户图像数据时，可以理解的是，在课程展示过程中，用户可能发生走神的情况，即用户的注意力集中程度较低，当用户的注意力集中程度较低时，可能发生课程内容过于简单，而用户没兴趣进行学习的情况，或者，发生课程内容过于复杂，而用户无法理解的情况。因此，本发明实施例中，可以利用图像传感器，对用户图像数据进行采集，以触发后续知识点的掌握程度的确定过程。

可选地，在课程展示过程中，为了提升课程内容的掌握程度评价的准确性，可以实时采集用户在课程展示过程中的行为数据。

步骤102，确定课程展示过程中的知识点，获取知识点的内容结构信息。

本发明实施例中，知识点的内容结构信息可以包括知识点对应的标准语音数据和/或标准答案数据等信息。例如，用户在线进行英文口语或单词测评时，内容结构信息可以为标准语音数据，或者，用户在线进行考试、课前预习、课中练习、课后复习时，内容结构信息可以为标准答案数据。

可以理解的是，知识点为课程内容中的重点、难点和/或关键点，例如，对于语言类的课程，知识点可以包括单词、短语、句子、语法等。可选地，在课程展示过程中，可以确定已展示的课程内容，而后对已展示的课程内容进行识别和分析，可以确定课程展示过程中的知识点。

举例而言，当课程内容为：An inch of time is worth an inch of gold。可知该课程内容的中文含义为：一寸光阴一寸金，由于该课程内容为谚语，因此，知识点可以为该课程内容的整个句子。或者，当用户在线进行英文单词测评时，知识点可以为不同的单词。

作为一种可能的实现方式，可以预先获取大量的课程内容，作为训练样本，而后对训练样本中的各个知识点进行标注，利用标注后的训练样本训练识别模型。在确定课程展示过程中已展示的课程内容时，可以将课程内容输入至所述识别模型，确定课程展示过程中的知识点。在确定课程展示过程中的知识点后，可以在线获取知识点对应的内容结构信息。

步骤103，根据行为数据和内容结构信息确定用户对知识点的掌握程度。

本发明实施例中，当行为数据为用户语音数据时，内容结构信息可以为标准语音数据，其中，该标准语音数据的个数可以为多个，具体地，可以预先根据课程内容，预测用户可能说出的语音数据，得到多个标准语音数据，并且可以标注每个标准语音数据对应的分值。

在得到用户语音数据后，可以将多个标准语音数据与用户语音数据进行比对，确定匹配的标准语音数据，而后根据匹配的标准语音数据对应的预先标注的分值，确定用户对知识点的掌握程度，操作简单，且可以有效提升知识点掌握程度的确定效率。其中，分值越高，表明掌握程度越高，而分值越低，表明掌握程度越低。

或者，当行为数据为用户语音数据时，内容结构信息可以为标准语音数据，其中，该标准语音数据可以为该知识点对应的唯一的标准语音数据，例如，当用户在线进行英文口语或单词测评时，知识点对应的标准语音数据可以为标准的英式发音对应的语音数据或者为标准的美式发音对应的语音数据。

具体地，在获取与知识点对应的标准语音数据后，可以将标准语音数据与用户语音数据比对，得到语音差异程度，而后根据语音差异程度，可以确定用户对知识点的掌握程度。其中，差异程度越大，掌握程度越低，而差异程度越小，掌握程度越高。

举例而言，当用户在线进行英文单词测评时，课程内容为英文单词，当用户说出的语音数据为：population时，可以获取与population所关联的标准语音数据，而后将标准语音数据与用户语音数据进行比对，可以得到语音差异程度，从而根据语音差异程度，可以确定population的掌握程度。

本发明实施例中，当行为数据为用户操作数据时，内容结构信息为标准答案数据。可以根据用户操作数据，确定输入或选中的用户答案，而后可以将标准答案数据与相应的用户答案进行比对，得到答案差异程度。从而可以根据答案差异程度，确定用户对知识点的掌握程度。其中，答案差异程度越大，掌握程度越低，而答案差异程度越小，掌握程度越高。

本发明实施例中，当行为数据为用户图像数据时，还可以对用户图像数据进行识别，得到用户表情和/或用户动作，根据用户表情和/或用户动作，可以确定用户的注意力集中程度。

例如，在课程展示过程中，当用户发生走神的情况时，此时，在预设时间段内，用户表情是不变的，或者用户表情的相似程度较高，则可以根据用户表情，确定用户的注意力集中程度。或者，在课程展示过程中，当用户一心二用，做其他事情时，比如打游戏，此时，可以根据用户动作，确定用户的注意力集中程度。

在确定用户的注意力集中程度后，可以根据用户对知识点的掌握程度，以及根据用户的注意力集中程度，确定知识点与用户的学习能力的匹配度。

可以理解的是，当用户的注意力集中程度较低时，如果用户对知识点的掌握程度较高，则表明该知识点的难度较低，用户的学习能力较高，而如果用户对知识点的掌握程度较低，则表明最近该知识点的难度较高，用户的学习能力较低。

步骤104，根据用户对知识点的掌握程度，确定用户对课程内容的掌握程度。

本发明实施例中，在确定用户对课程展示过程中的知识点的掌握程度后，可以确定用户对课程内容的掌握程度。

作为一种可能的实现方式，可以预先设置每个知识点对应的权重，在确定每个知识点的掌握程度后，可以将该知识点的掌握程度乘以对应的权重，得到乘积值，最后将各个乘积值进行累加，得到用户对课程内容的掌握程度。

举例而言，当用户在线进行英文单词测评时，假设课程内容中涉及的知识点为：population、congratulation、celebration，且用户对population的掌握程度为85％，对congratulation的掌握程度为90％，对celebration的掌握程度为95％，以及population、congratulation、celebration对应的权重分别为30％、40％、30％，则用户对课程内容的掌握程度为：85％*30％+90％*40％+95％*30％＝90％。

作为一种示例，参见图2，图2为本发明实施例的应用场景示意图。用户可以通过电子设备(智能手机、个人电脑、Pad等)进行在线学习或测评，图2仅以电子设备为个人电脑示例。

当用户进行在线学习或测评时，可以通过摄像装置采集用户在课程展示过程中的行为数据，其中，摄像装置可以为电子设备内置的摄像装置，或者为电子设备外接的摄像装置，对此不作限制。摄像装置在采集到行为数据后，可以将行为数据发送至电子设备中的处理器，处理器可以根据知识点的内容结构信息，对行为数据进行分析，确定用户对知识点的掌握程度，从而可以根据用户对知识点的掌握程度，确定用户对课程内容的掌握程度。

本实施例的课程内容掌握程度评价方法，通过采集用户在课程展示过程中的行为数据；确定课程展示过程中的知识点，获取知识点的内容结构信息；根据行为数据和内容结构信息确定用户对知识点的掌握程度；根据用户对知识点的掌握程度，确定用户对课程内容的掌握程度。本实施例中，通过根据用户在课程展示过程中的行为数据，例如用户语音数据、操作数据、图像数据等，确定课程展示过程中的知识点的掌握程度，可以提升课程内容掌握程度评价的效率。

作为一种可能的实现方式，参见图3，在图1所示实施例的基础上，将标准语音数据与用户语音数据进行比对，得到语音差异程度，具体可以包括以下步骤：

步骤201，对用户语音数据进行分析，获取对应的各音节。

作为一种可能的实现方式，可以利用预先训练的声学模型，对用户语音数据进行识别，获取对应的各音节。

具体地，可以预先获取大量语音数据，作为训练样本，而后对训练样本中的各音节进行标注，利用标注后的训练样本对声学模型进行训练。在确定用户语音数据后，可以将用户语音数据输入至训练后的声学模型，获取用户语音数据对应的各音节。

举例而言，用户的语音数据为：population，利用训练后的对语音数据进行分析，可以得到四个音节，为po’pu’la’tion。

步骤202，将各音节与标准语音数据中的相应音节进行比对，确定单个音节的差异程度。

可选地，在确定用户语音数据对应的各音节后，可以将用户语音数据中的各音节与标准数据中的相应音节进行比对，确定单个音节的差异程度。

步骤203，根据各音节的差异程度，得到语音差异程度。

作为一种可能的实现方式，可以预先设置每个音节对应的权重，在确定每个音节的差异程度后，可以将该音节的差异程度乘以对应的权重，得到乘积值，最后将各个乘积值进行累加，得到语音差异程度。

仍以上述例子示例，假设po的差异程度为5％，pu的差异程度为20％，la的差异程度为15％，tion的差异程度为5％，且po、pu、la、tion对应的权重分别为20％、30％、40％、10％，则语音的差异程度为：5％*20％+20％*30％+15％*40％+5％*10％＝13.5％。

本实施例的课程内容掌握程度评价方法，通过对用户语音数据进行分析，获取对应的各音节，将各音节与标准语音数据中的相应音节进行比对，确定单个音节的差异程度，根据各音节的差异程度，得到语音差异程度。由此，可以确定语音差异程度，从而可以触发后续知识点的掌握程度的确定过程。

作为一种可能的实现方式，参见图4，在图1所示实施例的基础上，步骤104具体可以包括以下子步骤：

步骤301，根据已获取到掌握程度的知识点与未获取到掌握程度的知识点之间的关联关系，以及已获取到掌握程度的知识点对应的掌握程度，对未获取到掌握程度的知识点进行掌握程度预测，得到预测程度。

其中，关联关系，可以是根据所述已获取到掌握程度的知识点与所述未获取到掌握程度的知识点关联的课程内容的重复程度确定的。

举例而言，当已获取到掌握程度的知识点包含知识点A(go to school)和知识点B(in the morning)，而未获取到掌握程度的知识点为知识点C(I go to school in themorning)时，由于知识点C与知识点A和B的重复程度较高，此时，可以确定知识点A和B，与知识点C之间存在关联关系。因此，可以根据知识点A和B对应的掌握程度，对知识点C进行掌握程度预测。

假设用户对知识点A的掌握程度较高，同时对知识点B的掌握程度较高，则可以确定知识点C对应的掌握程度也较高。也就是说，当用户掌握知识点A和知识点B时，该用户也掌握了知识点C。

或者，关联关系，可以是同一用户对已获取到掌握程度的知识点的掌握程度，以及对未获取到掌握程度的知识点的掌握程度之间的关联性确定的。

举例而言，大量掌握知识点A和知识点B的用户，对知识点C也是掌握的，此时，可以确定知识点A和B，与知识点C之间存在关联关系。因此，可以根据知识点A和知识点B的掌握程度，对知识点C的掌握程度进行预测。也就是说，当用户掌握知识点A和B的时，该用户也掌握了知识点C。

或者，关联关系，可以是查询预设的知识图谱，根据在所述知识图谱中，所述已获取到掌握程度的知识点与所述未获取到掌握程度的知识点之间的依赖关系确定的。

举例而言，如果知识点A依赖知识点B，则认为知识点B是知识点A的认知基础，在知识点B掌握后，才能掌握知识点A。比如知识点A是英文单词：animal，知识点B是：animals，由于知识点B是知识点A的复数形式，则可以确定知识点B依赖知识点A，因此，在获取到知识点A对应的掌握程度后，可以对未获取到掌握程度的知识点B进行掌握程度预测，得到预测程度。

可选地，即使用户未习得知识点B，但是用户习得知识点A，且对知识点A的掌握程度较高时，可以根据知识点A和知识点B之间的依赖关系，以及知识点A对应的掌握程度，对知识点B进行掌握程度预测。也就是说，当用户掌握知识点A时，该用户对于知识点B也是掌握的，而用户未掌握知识点A时，该用户对于知识点B也是未掌握的。

本发明实施例中，可以根据规则模型、协同过滤、机器学习模型，对未获取到掌握程度的知识点进行掌握程度预测，当然，还可以使用其他方法对未获取到掌握程度的知识点进行掌握程度预测，对此不作限制。

因此，本发明实施例中，根据已获取到掌握程度的知识点与未获取到掌握程度的知识点之间的关联关系，以及已获取到掌握程度的知识点对应的掌握程度，对未获取到掌握程度的知识点进行掌握程度预测，得到预测程度，由于无需对所有的知识点进行掌握程度计算，可以有效提升知识点掌握程度的确定效率。

步骤302，根据掌握程度和预测程度，确定用户对课程内容的掌握程度。

本发明实施例中，对未获取到掌握程度的知识点进行掌握程度预测后，可以根据已获取到掌握程度知识点的掌握程度和未获取到掌握程度的知识点的预测程度，确定用户对课程内容的掌握程度。

作为一种可能的实现方式，可以预先设置每个知识点对应的权重，在确定每个知识点的掌握程度或预测程度后，可以将该知识点的掌握程度或预测程度乘以对应的权重，得到乘积值，最后将各个乘积值进行累加，得到用户对课程内容的掌握程度。

本实施例的课程内容掌握程度评价方法，通过根据已获取到掌握程度的知识点与未获取到掌握程度的知识点之间的关联关系，以及已获取到掌握程度的知识点对应的掌握程度，对未获取到掌握程度的知识点进行掌握程度预测，得到预测程度，根据掌握程度和预测程度，确定用户对课程内容的掌握程度。本实施例中，由于无需对所有的知识点进行掌握程度计算，可以有效提升知识点掌握程度的确定效率。

作为一种应用场景，在确定用户对课程内容的掌握程度后，还可以根据确定出的掌握程度，从未展示的课程内容中，选取与掌握程度匹配的课程内容作为待展示的课程内容。本实施例中，可以根据用户对知识点掌握程度，确定待展示的课程内容，即根据用户学习能力确定待展示的课程内容，从而可以实现因材施教，有针对性地教学，提升用户对知识点的吸收率以及对知识点的掌握程度。

例如，当已展示的课程内容的掌握程度较低时，可以从未展示的课程内容中，选取难度较低的课程内容，作为待展示的课程内容。

当已展示的课程内容的掌握程度中等时，可以从未展示的课程内容中，选取难度中等的课程内容，作为待展示的课程内容。

当已展示的课程内容的掌握程度较高时，可以从未展示的课程内容中，选取难度较高的课程内容，作为待展示的课程内容。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种课程内容掌握程度评价装置。

图5为本发明实施例四所提供的课程内容掌握程度评价装置的结构示意图。

如图5所示，该课程内容掌握程度评价装置100包括：采集模块101、确定模块102、分析模块103，以及评价模块104。其中，

采集模块101，用于采集用户在课程展示过程中的行为数据。

确定模块102，用于确定课程展示过程中的知识点，获取知识点的内容结构信息。

分析模块103，用于根据行为数据和内容结构信息确定用户对知识点的掌握程度。

作为一种可能的实现方式，行为数据包括：用户语音数据；则内容结构信息为标准语音数据；分析模块103，具体用于将标准语音数据与用户语音数据进行比对，得到语音差异程度；根据语音差异程度，确定用户对知识点的掌握程度。

具体地，分析模块103，具体用于对用户语音数据进行分析，获取对应的各音节；将各音节与标准语音数据中的相应音节进行比对，确定单个音节的差异程度；根据各音节的差异程度，得到语音差异程度。

作为另一种可能的实现方式，行为数据包括：用户语音数据；则内容结构信息为标准语音数据；分析模块103，具体用于将标准语音数据与用户语音数据进行比对，得到匹配的标准语音数据；根据匹配的标准语音数据对应的预先标注的分值，确定用户对知识点的掌握程度。

作为又一种可能的实现方式，行为数据包括：用户操作数据；则内容结构信息为标准答案数据；分析模块103，具体用于根据用户操作数据，确定输入或选中的用户答案；将标准答案与用户答案进行比对，得到答案差异程度；根据答案差异程度，确定用户对知识点的掌握程度。

作为再一种可能的实现方式，行为数据包括：用户图像数据；分析模块103，还用于在根据答案差异程度，确定用户对知识点的掌握程度之后，对用户图像数据进行识别，以得到用户表情和/或用户动作；根据用户表情和/或用户动作，确定用户的注意力集中程度；根据用户对知识点的掌握程度，以及注意力集中程度，确定知识点与用户的学习能力的匹配度。

评价模块104，用于根据用户对知识点的掌握程度，确定用户对课程内容的掌握程度。

作为一种可能的实现方式，评价模块104，具体用于根据已获取到掌握程度的知识点与未获取到掌握程度的知识点之间的关联关系，以及已获取到掌握程度的知识点对应的掌握程度，对未获取到掌握程度的知识点进行掌握程度预测，得到预测程度；根据掌握程度和预测程度，确定用户对课程内容的掌握程度。

其中，关联关系是根据已获取到掌握程度的知识点与未获取到掌握程度的知识点涉关联的课程内容的重复程度确定的；

或者，关联关系，是同一用户对已获取到掌握程度的知识点的掌握程度，以及对未获取到掌握程度的知识点的掌握程度之间的关联性确定的；

或者，关联关系，是查询预设的知识图谱，根据在知识图谱中，已获取到掌握程度的知识点与未获取到掌握程度的知识点之间的依赖关系确定的。

进一步地，在本发明实施例的一种可能的实现方式中，参见图6，在图5所示实施例的基础上，该课程内容掌握程度评价装置100还可以包括：选取模块105。

选取模块105，用于在确定用户对课程内容的掌握程度之后，根据掌握程度，从未展示的课程内容中，选取与掌握程度匹配的课程内容作为待展示的课程内容。

需要说明的是，前述对课程内容掌握程度评价方法实施例的解释说明也适用于该实施例的课程内容掌握程度评价装置100，此处不再赘述。

本实施例的课程内容掌握程度评价装置，通过采集用户在课程展示过程中的行为数据；确定课程展示过程中的知识点，获取知识点的内容结构信息；根据行为数据和内容结构信息确定用户对知识点的掌握程度；根据用户对知识点的掌握程度，确定用户对课程内容的掌握程度。本实施例中，通过根据用户在课程展示过程中的行为数据，例如用户语音数据、操作数据、图像数据等，确定课程展示过程中的知识点的掌握程度，可以提升课程内容掌握程度评价的效率。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种终端设备。

图7是图示根据本发明实施例的终端设备的硬件结构示意图。

终端设备可以以各种形式来实施，本发明中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、导航装置、车载终端设备、车载显示终端、车载电子后视镜等等的移动终端设备以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端设备。

如图7所示，终端设备1100可以包括无线通信单元1110、A/V(音频/视频)输入单元1120、用户输入单元1130、感测单元1140、输出单元1150、存储器1160、接口单元1170、控制器1180和电源单元1190等等。图7示出了具有各种组件的终端设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件。可以替代地实施更多或更少的组件。

其中，无线通信单元1110允许终端设备1100与无线通信系统或网络之间的无线电通信。A/V输入单元1120用于接收音频或视频信号。用户输入单元1130可以根据用户输入的命令生成键输入数据以控制终端设备的各种操作。感测单元1140检测终端设备1100的当前状态、终端设备1100的位置、用户对于终端设备1100的触摸输入的有无、终端设备1100的取向、终端设备1100的加速或减速移动和方向等等，并且生成用于控制终端设备1100的操作的命令或信号。接口单元1170用作至少一个外部装置与终端设备1100连接可以通过的接口。输出单元1150被构造为以视觉、音频和/或触觉方式提供输出信号。存储器1160可以存储由控制器1180执行的处理和控制操作的软件程序等等，或者可以暂时地存储己经输出或将要输出的数据。存储器1160可以包括至少一种类型的存储介质。而且，终端设备1100可以与通过网络连接执行存储器1160的存储功能的网络存储装置协作。控制器1180通常控制终端设备的总体操作。另外，控制器1180可以包括用于再现或回放多媒体数据的多媒体模块。控制器1180可以执行模式识别处理，以将在触摸屏上执行的手写输入或者图片绘制输入识别为字符或图像。电源单元1190在控制器1180的控制下接收外部电力或内部电力并且提供操作各元件和组件所需的适当的电力。

本发明提出的课程内容掌握程度评价方法的各种实施方式可以以使用例如计算机软件、硬件或其任何组合的计算机可读介质来实施。对于硬件实施，本发明提出的课程内容掌握程度评价方法的各种实施方式可以通过使用特定用途集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行这里描述的功能的电子单元中的至少一种来实施，在一些情况下，本发明提出的课程内容掌握程度评价方法的各种实施方式可以在控制器1180中实施。对于软件实施，本发明提出的课程内容掌握程度评价方法的各种实施方式可以与允许执行至少一种功能或操作的单独的软件模块来实施。软件代码可以由以任何适当的编程语言编写的软件应用程序(或程序)来实施，软件代码可以存储在存储器1160中并且由控制器1180执行。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种非暂时性计算机可读存储介质。

图8是图示根据本发明实施例的非暂时性计算机可读存储介质的示意图。

如图8所示，根据本发明实施例的计算机可读存储介质200，其上存储有非暂时性计算机可读指令201。当该非暂时性计算机可读指令201由处理器运行时，执行前述的本发明各实施例的课程内容掌握程度评价方法的全部或部分步骤。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，所述方法包括：

采集用户在课程展示过程中的行为数据；

确定课程展示过程中的知识点，获取所述知识点的内容结构信息；

根据所述行为数据和所述内容结构信息确定所述用户对所述知识点的掌握程度；

根据所述用户对所述知识点的掌握程度，确定所述用户对课程内容的掌握程度。

2.根据权利要求1所述的课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，所述行为数据包括：用户语音数据；则所述内容结构信息为标准语音数据；所述根据所述行为数据和所述内容结构信息确定所述用户对所述知识点的掌握程度，包括：

将所述标准语音数据与所述用户语音数据进行比对，得到语音差异程度；

根据所述语音差异程度，确定所述用户对所述知识点的掌握程度。

3.根据权利要求2所述的课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，所述将所述标准语音数据与所述用户语音数据进行比对，得到语音差异程度，包括：

对所述用户语音数据进行分析，获取对应的各音节；

将所述各音节与所述标准语音数据中的相应音节进行比对，确定单个音节的差异程度；

根据各音节的差异程度，得到所述语音差异程度。

4.根据权利要求1所述的课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，所述行为数据包括：用户语音数据；则所述内容结构信息为标准语音数据；所述根据所述行为数据和所述内容结构信息确定所述用户对所述知识点的掌握程度包括：

将所述标准语音数据与所述用户语音数据进行比对，得到匹配的标准语音数据；

根据匹配的标准语音数据对应的预先标注的分值，确定所述用户对所述知识点的掌握程度。

5.根据权利要求1所述的课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，所述行为数据包括：用户操作数据；则所述内容结构信息为标准答案数据；所述根据所述行为数据和所述内容结构信息确定所述用户对所述知识点的掌握程度，包括：

根据所述用户操作数据，确定输入或选中的用户答案；

将所述标准答案数据与所述用户答案进行比对，得到答案差异程度；

根据答案差异程度，确定所述用户对所述知识点的掌握程度。

6.根据权利要求2-5任一项所述的课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，所述行为数据包括：用户图像数据；所述根据答案差异程度，确定所述用户对所述知识点的掌握程度之后，还包括：

对所述用户图像数据进行识别，以得到用户表情和/或用户动作；

根据所述用户表情和/或用户动作，确定所述用户的注意力集中程度；

根据所述用户对所述知识点的掌握程度，以及所述注意力集中程度，确定所述知识点与所述用户的学习能力的匹配度。

7.根据权利要求1所述的课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，所述根据所述用户对所述知识点的掌握程度，确定所述用户对课程内容的掌握程度，包括：

根据已获取到掌握程度的知识点与未获取到掌握程度的知识点之间的关联关系，以及已获取到掌握程度的知识点对应的掌握程度，对未获取到掌握程度的知识点进行掌握程度预测，得到预测程度；

根据所述掌握程度和所述预测程度，确定所述用户对课程内容的掌握程度。

8.根据权利要求7所述的课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，

所述关联关系是根据所述已获取到掌握程度的知识点与所述未获取到掌握程度的知识点关联的课程内容的重复程度确定的；

或者，所述关联关系，是同一用户对所述已获取到掌握程度的知识点的掌握程度，以及对所述未获取到掌握程度的知识点的掌握程度之间的关联性确定的；

或者，所述关联关系，是查询预设的知识图谱，根据在所述知识图谱中，所述已获取到掌握程度的知识点与所述未获取到掌握程度的知识点之间的依赖关系确定的。

9.根据权利要求1-8任一项所述的课程内容掌握程度评价方法，其特征在于，所述确定所述用户对课程内容的掌握程度之后，还包括：

根据所述掌握程度，从未展示的课程内容中，选取与所述掌握程度匹配的课程内容作为待展示的课程内容。

10.一种课程内容掌握程度评价装置，其特征在于，所述装置包括：

采集模块，用于采集用户在课程展示过程中的行为数据；

确定模块，用于确定课程展示过程中的知识点，获取所述知识点的内容结构信息；

分析模块，用于根据所述行为数据和所述内容结构信息确定所述用户对所述知识点的掌握程度；

评价模块，用于根据所述用户对所述知识点的掌握程度，确定所述用户对课程内容的掌握程度。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-9中任一所述的课程内容掌握程度评价方法。

12.一种非暂时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的课程内容掌握程度评价方法。