CN108932246A - 用户在线学习能力评估及题目推荐方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用户在线学习能力评估及题目推荐方法和系统，属于互联网技术领域。该方法包括步骤：A1、记录用户基础内容学习和解题的过程；A2、读取用户年级信息以及历史学习过程记录；A3、基于指标体系对学习过程进行评估；A4、根据评估生成后续学习题目推荐。本发明的技术方案通过评估用户历史和当前题目学习过程，能够推荐最优后续学习题目，以使用户更好的获得学习能力提升。

Description

用户在线学习能力评估及题目推荐方法和系统
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，特别涉及一种对用户在线学习的能力进行评估并根据能力进行题目推荐的方法和系统。
背景技术
目前评估小学数学思维能力的方法存在不少障碍。
其一，灌输式的教学使用户的思维缺乏灵活性。教师在日常教学过程中过分强调程序化和模式化，例题教学中归纳各种类型，要求用户按部就班地解题，压缩了用户自己思考和探索的机会，加之大量重复性练习，导致用户只会套用模式解题，很容易形成定势思维。
其二，思维发展不均衡使用户思维能力分化严重。小用户思维发展存在着个性差异，且每个用户的数学基础不尽相同，其思维方式也各有特点，难以做到动态能力评估因材施教，由此加剧了用户思维能力的两极分化。
其三，无法根据用户能力差异实现题目适配，提高用户学习自信和能力。
发明内容
针对现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是如何对用户能力进行评估并且根据评估结果进行推荐针对性的题目给用户进行学习的算法，以使用户获得较佳学习体验并提升学习能力。
为实现上述目的，一方面，本发明提供一种用户在线学习能力评估及题目推荐方法，该方法包括如下步骤：
A1、记录用户基础内容学习和解题的过程；
A2、读取用户年级信息以及历史学习过程记录；
A3、基于指标体系对学习过程进行评估；
A4、根据评估生成后续学习题目推荐。
在步骤 A1和步骤A2中获取了多种数据，后续对数据进行评估计算，根据计算结果再进行推荐。
步骤 A1记录当前学习数据包括进入时间t1、查看内容时间和时长d1、提交的时间和次数k1等，这些数据记为J1。
在步骤 A2 中，读取用户个体信息，包括年龄a、性别b、学习风格s，记为N2；读取历史学习记录包括进入时间t2、查看内容时间和时长d2、提交的时间和次数k2等，这些数据记为J2。
在步骤 A3 中，根据指标体系进行评估，采用E表示学习者评估值，E由用户个体信息N2、历史学习基础J1和当下学习状况J2三部分组成，即，E={ X2, J1, J2}={个体信息，学习基础，当下学习情况}，初始权重为Wx、W1与W2，Wx+W1+W2=1。
在步骤 A3 中，初始权重为Wn、W1与W2，且有Wn+W1+W2=1。
在步骤 A3 中，评估计算公式为：
公式结果即为用户能力评估值。
在步骤 A4 中，将评估结果转化为0-100的整数值T1，根据评估结果T1给用户推荐匹配能力的题目t。对于不同T1值其中有对应的推荐值。其中n为备选题目数量。
在步骤 A4 中，对应T1值分别根据备选题目数量n生成对应难度值Nk（值为0或1，当且仅当Nk落入题目难度范围时值为1）。计算结果t即为推荐题目。
本发明提供了一种以评估用户历史学习数据和自身个性数据产生评估值在此基础上推荐适合用户的后续学习题目的方法和系统，本发明的应用场景可以用在评估用户学习能力并进行推荐等互联网领域，或是其他有类似度量需要的非互联网领域；本技术方案用一个数值综合评估用户学习能力，根据学习能力推荐合适的题目，使用户能力获得循序渐进的稳步提升。
附图说明
图 1 是本发明的实施例一中的用户在线学习能力评估及题目推荐方法的流程示意图。

Claims (9)

1.一种用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
A1、记录用户基础内容学习和解题的过程；
A2、读取用户年级信息以及历史学习过程记录；
A3、基于指标体系对学习过程进行评估；
A4、根据评估生成后续学习题目推荐。
2.根据权利要求 1 所述的用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于 , 在步骤 A1和步骤A2中获取了多种数据，后续对数据进行评估计算，根据计算结果再进行推荐。
3.根据权利要求 2 所述的用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于，步骤A1记录当前学习数据包括进入时间t1、查看内容时间和时长d1、提交的时间和次数k1等，这些数据记为J1。
4.根据权利要求 3 所述的用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于，在步骤 A2 中，读取用户个体信息，包括年龄、性别、学习风格，记为N2；读取历史学习记录包括进入时间、查看内容时间和时长、提交的时间和次数等，这些数据记为J2。
5.根据权利要求 3 所述的用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于，在步骤 A3 中，根据指标体系进行评估，采用E表示学习者评估值，E由用户个体信息N2、历史学习基础J1和当下学习状况J2三部分组成，即，E={ X2, J1, J2}={个体信息，学习基础，当下学习情况}，初始权重为Wx、W1与W2，Wx+W1+W2=1。
6.根据权利要求 5 所述的用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于，在步骤 A3 中，初始权重为Wn、W1与W2，且有Wn+W1+W2=1。
7.根据权利要求 6 所述的用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于，在步骤 A3 中，评估计算公式为：
公式结果即为用户能力评估值。
8.据权利要求 7 所述的用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于，在步骤A4 中，将评估结果转化为0-100的整数值T1，根据评估结果T1给用户推荐匹配能力的题目t，对于不同T1值其中有对应的推荐值，其中n为备选题目数量。
9.根据权利要求 8 所述的用户在线学习能力评估及题目推荐方法，其特征在于，在步骤 A4 中，对应T1值分别根据备选题目数量n生成对应难度值Nk（值为0或1，当且仅当Nk落入题目难度范围时值为1），计算结果t即为推荐题目。
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