CN108712473A - 一种在线学习新增课程的推送方法及其终端 - Google Patents

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张彩霞
王向东
王新东
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Abstract

本发明公开了一种在线学习新增课程的推送方法，包括：步骤1、获取用户在线学习的课程记录数据；步骤2、对课程记录数据根据课程的类别进行分类，利用模糊层次分析法获得反映用户对各类别课程感兴趣程度的权重值，根据所述权重值建立反映用户对各类别课程感兴趣程度的评价模型；步骤3、通过评价模型获得评价结果，并根据评价结果判定用户感兴趣课程类别，再将与所述用户感兴趣课程类别相同类别的在线学习课程推送给用户；其中，所述课程记录数据包括：课程类别，课程完成度，课程学习时长。同时，公开了一种在线学习新增课程的推送终端，本发明创造解决了现有在线学习方法和终端的不足，有利于提高用户的学习效率。可用于在线学习领域。

Description

一种在线学习新增课程的推送方法及其终端
技术领域
本发明涉及在线学习技术领域，特别涉及一种在线学习新增课程的推送方法及其终端。
背景技术
在线学习是指在由通讯技术、微电脑技术、计算机技术、人工智能、网络技术和多媒体技术等所构成的电子环境中进行的学习，是基于技术的学习。或者是通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习的方法。英文称为E-Learning，其中的“E”代表电子化的学习、有效率的学习、探索的学习、经验的学习、拓展的学习、延伸的学习、易使用的学习、增强的学习。
目前的在线学习方法是通过用户登陆学习平台，然后下载学习平台上的课程表，按照课程表进行在线学习。该学习方法效率低下，不能智能的为用户推送适合的课程。
发明内容
本发明的目的是：提供一种可根据用户的学习习惯自动推送适合的课程的方法和终端。
本发明解决其技术问题的解决方案是：一种在线学习新增课程的推送方法，包括：
步骤1、获取用户在线学习的课程记录数据；
步骤2、对课程记录数据根据课程的类别进行分类，利用模糊层次分析法获得反映用户对各类别课程感兴趣程度的权重值，根据所述权重值建立反映用户对各类别课程感兴趣程度的评价模型；
步骤3、通过评价模型获得评价结果，并根据评价结果判定用户感兴趣课程类别，再将与所述用户感兴趣课程类别相同类别的在线学习课程推送给用户；
其中，所述课程记录数据包括：课程类别，课程完成度，课程学习时长。
进一步，在步骤1和步骤2之间还包括步骤：对获取的课程记录数据进行过滤。
一种在线学习新增课程的推送终端，包括：处理器，显示设备，存储器，所述处理器，显示设备，存储器互相连接，所述存储器用于存储程序指令，所述处理器被配置调用和执行以下程序指令：
获取用户在线学习的课程记录数据；
对课程记录数据根据课程的类别进行分类，利用模糊层次分析法获得反映用户对各类别课程感兴趣程度的权重值，根据所述权重值建立反映用户对各类别课程感兴趣程度的评价模型；
通过评价模型获得评价结果，并根据评价结果判定用户感兴趣课程类别，再将与所述用户感兴趣课程类别相同类别的在线学习课程推送给用户；
其中，所述课程记录数据包括：课程类别，课程完成度，课程学习时长。
进一步，所述处理器还被配置调用和执行以下程序指令：对获取的课程记录数据进行过滤。
进一步，所述显示设备包括：PC显示器，手机显示屏，平板电脑显示屏任何一种。
本发明的有益效果是：本发明创造的方法得到的结果与用户的契合度达到80％以上，本发明创造的终端可智能的为用户推送适合的课程，解决了现有在线学习方法和终端的不足，有利于提高用户的学习效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单说明。显然，所描述的附图只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，本领域的技术人员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设计方案和附图。
图1是本发明方法的步骤流程图；
图2是本发明终端的系统连接示意图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整地描述，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明的实施例，本领域的技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属于本发明保护的范围。另外，文中所提到的所有联接/连接关系，并非单指构件直接相接，而是指可根据具体实施情况，通过添加或减少联接辅件，来组成更优的联接结构。本发明创造中的各个技术特征，在不互相矛盾冲突的前提下可以交互组合。
实施例1，参考图1，一种在线学习新增课程的推送方法，包括：
步骤1、获取用户在线学习的课程记录数据；
其中，所述课程记录数据包括：课程类别，课程完成度，课程学习时长。
步骤2、对课程记录数据根据课程的类别进行分类，利用模糊层次分析法获得反映用户对各类别课程感兴趣程度的权重值，根据所述权重值建立反映用户对各类别课程感兴趣程度的评价模型；
其中，课程完成度的权重值为0.65，课程学习时长的权重值为0.35；所述评价模型为：
Y＝x1*0.65+x2*0.35；
其中，x1为课程完成度，x2为课程学习时长；Y为评价结果，该评价结果值可反映出用户对课程感兴趣程度。
步骤3、通过评价模型获得评价结果，并根据评价结果判定用户感兴趣课程类别，再将与所述用户感兴趣课程类别相同类别的在线学习课程推送给用户。
作为上述实施方式的进一步优化，在步骤1和步骤2之间还包括步骤：对获取的课程记录数据进行过滤。
其中，一种在线学习新增课程的推送方法可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种在线学习新增课程的推送方法可运行的装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种在线学习新增课程的推送方法的示例，并不构成对一种在线学习新增课程的推送方法的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入显示设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种在线学习新增课程的推送方法运行装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种在线学习新增课程的推送方法可运行装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种在线学习新增课程的推送方法的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
参考图2，一种在线学习新增课程的推送终端，包括：处理器，显示设备，存储器，所述处理器，显示设备，存储器互相连接，所述存储器用于存储程序指令，所述处理器被配置调用和执行以下程序指令：
获取用户在线学习的课程记录数据；
对课程记录数据根据课程的类别进行分类，利用模糊层次分析法获得反映用户对各类别课程感兴趣程度的权重值，根据所述权重值建立反映用户对各类别课程感兴趣程度的评价模型；
通过评价模型获得评价结果，并根据评价结果判定用户感兴趣课程类别，再将与所述用户感兴趣课程类别相同类别的在线学习课程推送给用户；
作为上述实施方式的进一步优化，所述处理器还被配置调用和执行以下程序指令：对获取的课程记录数据进行过滤。
当所述一种在线学习新增课程的推送终端工作时，处理器可获取一段时间内用户在线学习的课程记录数据，本实施例中的一段时间为1个月，由于用户在这1个月内的课程学习记录数据会有一部分为垃圾记录，因此，需要对课程学习记录数据进行过滤，该过滤标准可预先设定，本实施例的过滤标准为学习时间少于10分钟且学习完成度小于5％的课程，通过这样过滤，可提高本终端的工作效率。
本实施例以获取的课程记录数据如表1所示为例，对本发明创造进行描述。
表1
课程类别 课程完成度 课程学习时长(min)
A 3％ 9
B 12％ 20
C 25％ 24
D 90％ 54
E 75％ 30
由于课程类别A的课程完成度少于5％，且课程学习时长少于10min，因此过滤掉课程类别A。
通过评价模型对课程B、C、D、E进行计算，得到对应的评价结果如表2所示：
表2
课程类别 评价结果
B 7.0780
C 8.5625
D 19.4850
E 10.9875
从表2可知，用户对课程类别D感兴趣程度最高，因此，处理器将与课程类别D相同类别的在线学习课程推送给用户，并通过显示设备显示推送的内容。
通过对1000个在线学习用户进行实验，发现本发明创造得到的结果与用户的契合度达到80％以上，因此，本发明创造可智能的为用户推送适合的课程，解决了现有在线学习方法和终端的不足，有利于提高用户的学习效率。
作为上述实施方式的进一步优化，所述显示设备包括：PC显示器，手机显示屏，平板电脑显示屏任何一种。
以上对本发明的较佳实施方式进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变型或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (5)

1.一种在线学习新增课程的推送方法，其特征在于，包括：
步骤1、获取用户在线学习的课程记录数据；
步骤2、对课程记录数据根据课程的类别进行分类，利用模糊层次分析法获得反映用户对各类别课程感兴趣程度的权重值，根据所述权重值建立反映用户对各类别课程感兴趣程度的评价模型；
步骤3、通过评价模型获得评价结果，并根据评价结果判定用户感兴趣课程类别，再将与所述用户感兴趣课程类别相同类别的在线学习课程推送给用户；
其中，所述课程记录数据包括：课程类别，课程完成度，课程学习时长。
2.根据权利要求1所述的一种在线学习新增课程的推送方法，其特征在于，在步骤1和步骤2之间还包括步骤：对获取的课程记录数据进行过滤。
3.一种在线学习新增课程的推送终端，包括：处理器，显示设备，存储器，所述处理器，显示设备，存储器互相连接，所述存储器用于存储程序指令，其特征在于：所述处理器被配置调用和执行以下程序指令：
获取用户在线学习的课程记录数据；
对课程记录数据根据课程的类别进行分类，利用模糊层次分析法获得反映用户对各类别课程感兴趣程度的权重值，根据所述权重值建立反映用户对各类别课程感兴趣程度的评价模型；
通过评价模型获得评价结果，并根据评价结果判定用户感兴趣课程类别，再将与所述用户感兴趣课程类别相同类别的在线学习课程推送给用户；
其中，所述课程记录数据包括：课程类别，课程完成度，课程学习时长。
4.根据权利要求3所述的一种在线学习新增课程的推送终端，其特征在于：所述处理器还被配置调用和执行以下程序指令：对获取的课程记录数据进行过滤。
5.根据权利要求3或4所述的一种在线学习新增课程的推送终端，其特征在于：所述显示设备包括：PC显示器，手机显示屏，平板电脑显示屏任何一种。
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