CN109003493A - 一种课程推荐方法及学习设备 - Google Patents

Abstract

一种课程推荐方法及学习设备，该方法包括：检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目及出版社；根据系统时间自动匹配出当前学期，当前学期为春季学期或秋季学期；获取当前学期、年级、科目及出版社同时匹配的课程版本的章目录；当学生在学习水平测评页面中选取已学到该课程版本的章目录中的第N章时，将该课程版本的前N章内容作为学习水平测试范围；N为大于或等于1的整数；从该学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题；统计学生作答完毕测试题的得分值，并根据得分值，向学生推荐相应的课程。实施本发明实施例，能够让学生准确地获得适合其实际学习水平的课程，从而有利于提升辅导效果。

Description

一种课程推荐方法及学习设备

技术领域

本发明涉及在线教育技术领域，具体涉及一种课程推荐方法及学习设备。

背景技术

当前，在线教育是未来培训行业的发展趋势，与线下培训班相比，在线教育虽然具有学习方便、性价比高、名师教学等优势，但也存在相应的缺点。例如，当在线教育存在多层课程体系(如课程有基础班、提高班以及培优班)时，学生无法准确地获得适合自己的实际学习水平的课程，进而也就达不到很好的辅导效果。

发明内容

本发明实施例公开了一种课程推荐方法及学习设备，能够让学生准确地获得适合其实际学习水平的课程，从而有利于提升辅导效果。

本发明实施例第一方面公开一种课程推荐方法，所述方法包括：

学习设备检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目以及出版社；

所述学习设备根据系统时间自动匹配出当前学期，所述当前学期为春季学期或秋季学期；

所述学习设备获取所述当前学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的课程版本的章目录；

若所述学生在所述学习水平测评页面中选取已学到所述课程版本的章目录中的第N章时，将所述当前学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的课程版本的前N章内容作为学习水平测试范围；所述N为大于或等于1的整数；

所述学习设备从所述学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题；

所述学习设备统计所述学生作答完毕所述测试题的得分值，并根据所述得分值，向所述学生推荐相应的课程。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述方法还包括：

若所述学生在所述学习水平测评页面中选取已学完所述课程版本时，将所述课程版本的全部内容作为学习水平测试范围。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述方法还包括：

若所述学生在所述学习水平测评页面中选取尚未学习所述课程版本时，将上一学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的另一课程版本的全部内容作为学习水平测试范围；其中，所述上一学期是指所述当前学期的前一学期。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述学习设备从所述学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题，包括：

所述学习设备从所述学习水平测试范围中确定出知识点集合，所述知识点集合中的每一知识点分别携带有标签；其中，每一知识点携带的标签用于表示对所述知识点的学习要求，所述学习要求为了解、理解或掌握三种中的任一种；

所述学习设备从所述知识点集合中选取出携带有用于表示对所述知识点的学习要求为理解的标签的第一类知识点，以及从所述知识点集合中选取出携带有用于表示对所述知识点的学习要求为掌握的标签的第二类知识点；

所述学习设备根据所述第一类知识点和所述第二类知识点，生成测试题；

其中，所述测试题包含简单题、中等题以及难题三类题；所述测试题中包含的所述简单题、中等题以及难题三类题的数量比例满足预设数量比例。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述学习设备根据所述得分值，向所述学生推荐相应的课程，包括：

若所述得分值低于或等于60分，所述学习设备向所述学生推荐基础班对应的课程；

或者，若所述得分值大于60分且低于或等于80分，所述学习设备向所述学生推荐提高班对应的课程；

或者，若所述得分值大于80分，所述学习设备向所述学生推荐培优班对应的课程。

本发明实施例第二方面公开一种学习设备，包括：

检测单元，用于检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目以及出版社；

匹配单元，用于根据所述学习设备的系统时间自动匹配出当前学期，所述当前学期为春季学期或秋季学期；

获取单元，用于获取所述当前学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的课程版本的章目录；

处理单元，用于在所述学生在所述学习水平测评页面中选取已学到所述课程版本的章目录中的第N章时，将所述当前学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的课程版本的前N章内容作为学习水平测试范围；所述N为大于或等于1的整数；

生成单元，用于从所述学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题；

统计单元，用于统计所述学生作答完毕所述测试题的得分值；

推荐单元，用于根据所述得分值，向所述学生推荐相应的课程。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中：

所述处理单元，还用于在所述学生在所述学习水平测评页面中选取已学完所述课程版本时，将所述课程版本的全部内容作为学习水平测试范围。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中：

所述处理单元，还用于在所述学生在所述学习水平测评页面中选取尚未学习所述课程版本时，将上一学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的另一课程版本的全部内容作为学习水平测试范围；其中，所述上一学期是指所述当前学期的前一学期。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述生成单元包括：

确定子单元，用于从所述学习水平测试范围中确定出知识点集合，所述知识点集合中的每一知识点分别携带有标签；其中，每一知识点携带的标签用于表示对所述知识点的学习要求，所述学习要求为了解、理解或掌握三种中的任一种；

选取子单元，用于从所述知识点集合中选取出携带有用于表示对所述知识点的学习要求为理解的标签的第一类知识点，以及从所述知识点集合中选取出携带有用于表示对所述知识点的学习要求为掌握的标签的第二类知识点；

生成子单元，用于根据所述第一类知识点和所述第二类知识点，生成测试题；

其中，所述测试题包含简单题、中等题以及难题三类题；所述测试题中包含的所述简单题、中等题以及难题三类题的数量比例满足预设数量比例。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述推荐单元，具体用于：

若所述得分值低于或等于60分，向所述学生推荐基础班对应的课程；

或者，若所述得分值大于60分且低于或等于80分，向所述学生推荐提高班对应的课程；

或者，若所述得分值大于80分，向所述学生推荐培优班对应的课程。

本发明实施例第三方面公开一种学习设备，包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的所述课程推荐方法。

本发明实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的所述课程推荐方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过在线测评的方式可以准确地掌握学生在其所处的学习阶段的实际学习水平，进而可以向学生推荐适合其实际学习水平的课程，使得学生可以准确地获得适合自己的实际学习水平的课程，让学生有针对性的去学习，从而有利于提升辅导效果。本申请实施例不但解决了在线教育有多层课程体系时学生无法准确地获得适合自己的实际学习水平的课程的问题，还将在一定程度上提高在线课程的报班率！

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是本发明实施例公开的一种学习互动方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种学习互动方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种学习水平测评页面的示意图；

图4是本发明实施例公开的一种推荐课程界面的示意图；

图5是本发明实施例公开的一种学习设备的结构示意图；

图6是本发明实施例公开的另一种学习设备的结构示意图；

图7是本发明实施例公开的另一种学习设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例公开了一种课程推荐方法及系统，能够让学生准确地获得适合其实际学习水平的课程，从而有利于提升辅导效果。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种课程推荐方法的流程示意图。如图1所示，该课程推荐方法可以包括以下步骤：

101、学习设备检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目以及出版社。

本发明实施例中，学习设备可以是家教设备(如家教机)或学习机；或者，学习设备也可以是个人电脑或移动互联网设备，本发明实施例不作限定。

102、学习设备根据系统时间自动匹配出当前学期，当前学期为春季学期或秋季学期。

103、学习设备获取当前学期、年级、科目以及出版社同时匹配的课程版本的章目录。

104、如果学生在学习水平测评页面中选取已学到该课程版本的章目录中的第N章时，将当前学期、该年级、该科目以及该出版社同时匹配的该课程版本的前N章内容作为学习水平测试范围；其中，N为大于或等于1的整数。

105、学习设备从该学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题。

106、学习设备统计学生作答完毕上述测试题的得分值，并根据得分值，向学生推荐相应的课程。

在图1所描述的方法中，通过在线测评的方式可以准确地掌握学生在其所处的学习阶段的实际学习水平，进而可以向学生推荐适合其实际学习水平的课程，使得学生可以准确地获得适合自己的实际学习水平的课程，让学生有针对性的去学习，从而有利于提升辅导效果。本申请实施例不但解决了在线教育有多层课程体系时学生无法准确地获得适合自己的实际学习水平的课程的问题，还将在一定程度上提高在线课程的报班率！

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种课程推荐方法的流程示意图。如图2所示，该课程推荐方法可以包括以下步骤：

201、学习设备检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目以及出版社。

本发明实施例中，学习水平测评页面可以如图3所示，学习设备可以检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目以及出版社。

202、学习设备根据系统时间自动匹配出当前学期，当前学期为春季学期或秋季学期。

203、学习设备获取当前学期、该年级、该科目以及该出版社同时匹配的课程版本的章目录。

如图3所示，当前学期、该年级、该科目以及该出版社同时匹配的课程版本的章目录可以包括第一章(一元二次方程)，第二章(解一元二次方程)，第三章(实际问题与一元二次方程)，……，等等。

204、学习设备确定学习水平测试范围，即如果学生在学习水平测评页面中选取已学到上述课程版本的章目录中的第N章时，学习设备执行步骤205、步骤209～步骤210；如果学生在学习水平测评页面中选取已学完上述课程版本时，执行步骤206、步骤209～步骤210；如果学生在学习水平测评页面中选取尚未学习上述课程版本时，执行步骤207、步骤209～步骤210。

如图3所示，如果学生已学到上述课程版本的章目录中的第N章，那么学生可以在学习水平测评页面中选取已学到上述课程版本的章目录中的第N章(如第三章)；如果学生已学完上述课程版本，那么学生可以在学习水平测评页面中选取已学完上述课程版本；如果学生还没有开始学上述课程版本，那么学生可以在学习水平测评页面中选取尚未学习上述课程版本。

205、学习设备将当前学期、该年级、该科目以及该出版社同时匹配的上述课程版本的前N章内容作为学习水平测试范围，并执行步骤209～步骤210；N为大于或等于1的整数。

206、学习设备将上述课程版本的全部内容作为学习水平测试范围，并执行步骤209～步骤210。

207、学习设备将上一学期、该年级、该科目以及该出版社同时匹配的另一课程版本的全部内容作为学习水平测试范围，并执行步骤209～步骤210；其中，上一学期是指当前学期的前一学期。

208、学习设备从学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题。

本发明实施例中，学习设备从学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题，包括：

学习设备从学习水平测试范围中确定出知识点集合，知识点集合中的每一知识点分别携带有标签；其中，每一知识点携带的标签用于表示对该知识点的学习要求，该学习要求为了解、理解或掌握三种中的任一种；

学习设备从知识点集合中选取出携带有用于表示对知识点的学习要求为理解的标签的第一类知识点，以及从知识点集合中选取出携带有用于表示对知识点的学习要求为掌握的标签的第二类知识点；

学习设备根据第一类知识点和第二类知识点，生成测试题；

其中，测试题包含简单题、中等题以及难题三类题；测试题中包含的简单题、中等题以及难题三类题的数量比例满足预设数量比例，例如，测试题中包含的简单题、中等题以及难题三类题的数量比例满足预设数量比例：3:5:2。

209、学习设备统计学生作答完毕测试题的得分值，并根据得分值，向学生推荐相应的课程。

本发明实施例中，学习设备根据得分值，向学生推荐相应的课程，包括：

若得分值低于或等于60分，学习设备向学生推荐基础班对应的课程；

或者，若得分值大于60分且低于或等于80分，学习设备向学生推荐提高班对应的课程；

或者，若得分值大于80分，学习设备向学生推荐培优班对应的课程。

本发明实施例中，学习设备的推荐课程界面可以如图4所示，该推荐课程界面可以包括以下内容：

1)本次得分：*分；

2)用时：*分钟；

3)提示语(鼓励)：得分＜60分：革命尚未成功，学习还需加倍努力！60分≤得分≤80分：再接再厉，做最好的自己！得分＞80分：干的漂亮，我很看好你哦！

4)结果分析区(有助于学生了解自己薄弱点是基础知识问题还是运用能力)：易中难三类题的做题情况分析如：例如，简单题：8/10表示简单题10个答对8道。

5)推荐课程。

在图2所描述的方法中，通过在线测评的方式可以准确地掌握学生在其所处的学习阶段的实际学习水平，进而可以向学生推荐适合其实际学习水平的课程，使得学生可以准确地获得适合自己的实际学习水平的课程，让学生有针对性的去学习，从而有利于提升辅导效果。本申请实施例不但解决了在线教育有多层课程体系时学生无法准确地获得适合自己的实际学习水平的课程的问题，还将在一定程度上提高在线课程的报班率！

作为一种可选的实施方式，学习设备执行步骤209之后，还可以执行以下操作：

学习设备检测是否无线连接该学生佩戴的可穿戴设备，如果是，学习设备启动该学生佩戴的可穿戴设备的录音咪头对环境音源进行监控，并且该学生佩戴的可穿戴设备可以校验监控到的环境音源与数据库中的儿童哭泣音源是否相匹配，若匹配，该学生佩戴的可穿戴设备播放目标音乐，目标音乐用于吸引转移学生的注意力，缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪。

由于录音咪头监控到的环境音源会含有背景噪声，因此，可穿戴设备可以先对含有背景噪声的环境音源进行预离散采样和量化得到数据帧，并对数据帧构建基于Morlet小波函数的小波神经网络，对于小波神经网络参数构建粒子群适应度函数，再通过粒子群算法得到小波神经网络的最优参数，将数据帧输入小波神经网络进行滤波，从而去除噪声，提取得到语音信号；进一步地，可穿戴设备可以校验提取出的语音信号的声纹特征是否与数据库中的儿童哭泣音源的声纹特征相匹配，如果相匹配，可穿戴设备播放目标音乐，目标音乐用于吸引转移学生的注意力，缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪。其中，实施上述实施方式，可以提高对不同环境声源的噪声特征的适应度。

其中，可穿戴设备校验提取出的语音信号的声纹特征是否与数据库中的儿童哭泣音源的声纹特征相匹配，包括：

可穿戴设备对提取出的语音信号进行预处理，预处理包括预加重、分帧和加窗处理；

可穿戴设备从预处理后的语音信号中提取声纹特征MFCC、LPCC、△MFCC、△LPCC、能量、能量的一阶差分以及GFCC共同组成第一多维特征向量，其中：MFCC为梅尔频率倒谱系数，LPCC为线性预测倒谱系数，△MFCC为MFCC的一阶差分，△LPCC为LPCC的一阶差分，GFCC为Gammatone滤波器倒谱系数；

可穿戴设备判断第一多维特征向量是否与数据库中的儿童哭泣音源的声纹特征对应的第二多维向量完全匹配，如果完全匹配，则准确地校验出提取出的语音信号的声纹特征与数据库中的儿童哭泣音源的声纹特征相匹配。

本发明实施例中，目标音乐可以是可穿戴设备预设的用于吸引转移学生的注意力，缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪的音乐；或者，也可以是可穿戴设备从云端获取的用于吸引转移学生的注意力，缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪的音乐，本发明实施例不作限定。

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的一种学习设备的结构示意图。如图5所示，该学习设备可以包括：

检测单元501，用于检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目以及出版社；

匹配单元502，用于根据学习设备的系统时间自动匹配出当前学期，当前学期为春季学期或秋季学期；

获取单元503，用于获取当前学期、该年级、该科目以及该出版社同时匹配的课程版本的章目录；

处理单元504，用于在学生在学习水平测评页面中选取已学到上述课程版本的章目录中的第N章时，将当前学期、该年级、该科目以及该出版社同时匹配的课程版本的前N章内容作为学习水平测试范围；N为大于或等于1的整数；

生成单元505，用于从学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题；

统计单元506，用于统计学生作答完毕上述测试题的得分值；

推荐单元507，用于根据得分值，向学生推荐相应的课程。

作为一种可选的实施方式，在图5所描述的学习设备中：

处理单元504，还用于在学生在学习水平测评页面中选取已学完上述课程版本时，将上述课程版本的全部内容作为学习水平测试范围。

作为一种可选的实施方式，在图5所描述的学习设备中：

处理单元504，还用于在学生在学习水平测评页面中选取尚未学习上述课程版本时，将上一学期、该年级、该科目以及该出版社同时匹配的另一课程版本的全部内容作为学习水平测试范围；其中，上一学期是指当前学期的前一学期。

作为一种可选的实施方式，在图5所描述的学习设备中，推荐单元507具体用于：

若得分值低于或等于60分，向学生推荐基础班对应的课程；

或者，若得分值大于60分且低于或等于80分，向学生推荐提高班对应的课程；

或者，若得分值大于80分，向学生推荐培优班对应的课程。

在图5所描述的学习设备中，通过在线测评的方式可以准确地掌握学生在其所处的学习阶段的实际学习水平，进而可以向学生推荐适合其实际学习水平的课程，使得学生可以准确地获得适合自己的实际学习水平的课程，让学生有针对性的去学习，从而有利于提升辅导效果。本申请实施例不但解决了在线教育有多层课程体系时学生无法准确地获得适合自己的实际学习水平的课程的问题，还将在一定程度上提高在线课程的报班率！

请参阅图6，图6是本发明实施例公开的另一种学习设备的结构示意图。其中，图6所示的学习设备是由于图5所示的学习设备进行优化得到的。图6所示的学习设备包括图5所示的学习设备的所有单元。其中，生成单元505包括：

确定子单元5051，用于从学习水平测试范围中确定出知识点集合，知识点集合中的每一知识点分别携带有标签；其中，每一知识点携带的标签用于表示对该知识点的学习要求，学习要求为了解、理解或掌握三种中的任一种；

选取子单元5052，用于从知识点集合中选取出携带有用于表示对知识点的学习要求为理解的标签的第一类知识点，以及从知识点集合中选取出携带有用于表示对知识点的学习要求为掌握的标签的第二类知识点；

生成子单元5053，用于根据第一类知识点和第二类知识点，生成测试题；

其中，测试题包含简单题、中等题以及难题三类题；测试题中包含的简单题、中等题以及难题三类题的数量比例满足预设数量比例。

作为一种可选的实施方式，在图5所描述的学习设备中，处理单元504还用于在推荐单元507根据得分值，向学生推荐相应的课程之后，执行以下操作：

检测是否无线连接该学生佩戴的可穿戴设备，如果是，启动该学生佩戴的可穿戴设备的录音咪头对环境音源进行监控，并且该学生佩戴的可穿戴设备可以校验监控到的环境音源与数据库中的儿童哭泣音源是否相匹配，若匹配，该学生佩戴的可穿戴设备播放目标音乐，目标音乐用于吸引转移学生的注意力，缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪。

由于录音咪头监控到的环境音源会含有背景噪声，因此，可穿戴设备可以先对含有背景噪声的环境音源进行预离散采样和量化得到数据帧，并对数据帧构建基于Morlet小波函数的小波神经网络，对于小波神经网络参数构建粒子群适应度函数，再通过粒子群算法得到小波神经网络的最优参数，将数据帧输入小波神经网络进行滤波，从而去除噪声，提取得到语音信号；进一步地，可穿戴设备可以校验提取出的语音信号的声纹特征是否与数据库中的儿童哭泣音源的声纹特征相匹配，如果相匹配，可穿戴设备播放目标音乐，目标音乐用于吸引转移学生的注意力，缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪。其中，实施上述实施方式，可以提高对不同环境声源的噪声特征的适应度。

其中，可穿戴设备校验提取出的语音信号的声纹特征是否与数据库中的儿童哭泣音源的声纹特征相匹配，包括：

可穿戴设备对提取出的语音信号进行预处理，预处理包括预加重、分帧和加窗处理；

可穿戴设备从预处理后的语音信号中提取声纹特征MFCC、LPCC、△MFCC、△LPCC、能量、能量的一阶差分以及GFCC共同组成第一多维特征向量，其中：MFCC为梅尔频率倒谱系数，LPCC为线性预测倒谱系数，△MFCC为MFCC的一阶差分，△LPCC为LPCC的一阶差分，GFCC为Gammatone滤波器倒谱系数；

可穿戴设备判断第一多维特征向量是否与数据库中的儿童哭泣音源的声纹特征对应的第二多维向量完全匹配，如果完全匹配，则准确地校验出提取出的语音信号的声纹特征与数据库中的儿童哭泣音源的声纹特征相匹配。

本发明实施例中，目标音乐可以是可穿戴设备预设的用于吸引转移学生的注意力，缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪的音乐；或者，也可以是可穿戴设备从云端获取的用于吸引转移学生的注意力，缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪的音乐，本发明实施例不作限定。

其中，实施图6所描述的学习设备，可以缓解学生在学习上遇到困难时产生的情绪。

请参阅图7，图7是本发明实施例公开的另一种学习设备的结构示意图。如图7所示，该学习设备可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器701；

与存储器701耦合的处理器702；

其中，处理器702调用存储器701中存储的可执行程序代码，执行图1或图2所描述的方法。

本发明实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行图1或图2所描述的方法。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本发明实施例公开的一种课程推荐方法及学习设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种课程推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

学习设备检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目以及出版社；

所述学习设备根据系统时间自动匹配出当前学期，所述当前学期为春季学期或秋季学期；

所述学习设备获取所述当前学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的课程版本的章目录；

若所述学生在所述学习水平测评页面中选取已学到所述课程版本的章目录中的第N章时，将所述当前学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的课程版本的前N章内容作为学习水平测试范围；所述N为大于或等于1的整数；

所述学习设备从所述学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题；

所述学习设备统计所述学生作答完毕所述测试题的得分值，并根据所述得分值，向所述学生推荐相应的课程。

2.根据权利要求1所述的课程推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述学生在所述学习水平测评页面中选取已学完所述课程版本时，将所述课程版本的全部内容作为学习水平测试范围。

3.根据权利要求2或所述的课程推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述学生在所述学习水平测评页面中选取尚未学习所述课程版本时，将上一学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的另一课程版本的全部内容作为学习水平测试范围；其中，所述上一学期是指所述当前学期的前一学期。

4.根据权利要求3所述的课程推荐方法，其特征在于，所述学习设备从所述学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题，包括：

所述学习设备从所述学习水平测试范围中确定出知识点集合，所述知识点集合中的每一知识点分别携带有标签；其中，每一知识点携带的标签用于表示对所述知识点的学习要求，所述学习要求为了解、理解或掌握三种中的任一种；

所述学习设备从所述知识点集合中选取出携带有用于表示对所述知识点的学习要求为理解的标签的第一类知识点，以及从所述知识点集合中选取出携带有用于表示对所述知识点的学习要求为掌握的标签的第二类知识点；

所述学习设备根据所述第一类知识点和所述第二类知识点，生成测试题；

其中，所述测试题包含简单题、中等题以及难题三类题；所述测试题中包含的所述简单题、中等题以及难题三类题的数量比例满足预设数量比例。

5.根据权利要求1～4任一项所述的课程推荐方法，其特征在于，所述学习设备根据所述得分值，向所述学生推荐相应的课程，包括：

若所述得分值低于或等于60分，所述学习设备向所述学生推荐基础班对应的课程；

或者，若所述得分值大于60分且低于或等于80分，所述学习设备向所述学生推荐提高班对应的课程；

或者，若所述得分值大于80分，所述学习设备向所述学生推荐培优班对应的课程。

6.一种学习设备，其特征在于，包括：

检测单元，用于检测学生在学习水平测评页面中选取的年级、科目以及出版社；

匹配单元，用于根据所述学习设备的系统时间自动匹配出当前学期，所述当前学期为春季学期或秋季学期；

获取单元，用于获取所述当前学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的课程版本的章目录；

处理单元，用于在所述学生在所述学习水平测评页面中选取已学到所述课程版本的章目录中的第N章时，将所述当前学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的课程版本的前N章内容作为学习水平测试范围；所述N为大于或等于1的整数；

生成单元，用于从所述学习水平测试范围中选取相应的知识点生成测试题；

统计单元，用于统计所述学生作答完毕所述测试题的得分值；

推荐单元，用于根据所述得分值，向所述学生推荐相应的课程。

7.根据权利要求6所述的学习设备，其特征在于：

所述处理单元，还用于在所述学生在所述学习水平测评页面中选取已学完所述课程版本时，将所述课程版本的全部内容作为学习水平测试范围。

8.根据权利要求7或所述的学习设备，其特征在于：

所述处理单元，还用于在所述学生在所述学习水平测评页面中选取尚未学习所述课程版本时，将上一学期、所述年级、所述科目以及所述出版社同时匹配的另一课程版本的全部内容作为学习水平测试范围；其中，所述上一学期是指所述当前学期的前一学期。

9.根据权利要求8所述的学习设备，其特征在于，所述生成单元包括：

确定子单元，用于从所述学习水平测试范围中确定出知识点集合，所述知识点集合中的每一知识点分别携带有标签；其中，每一知识点携带的标签用于表示对所述知识点的学习要求，所述学习要求为了解、理解或掌握三种中的任一种；

选取子单元，用于从所述知识点集合中选取出携带有用于表示对所述知识点的学习要求为理解的标签的第一类知识点，以及从所述知识点集合中选取出携带有用于表示对所述知识点的学习要求为掌握的标签的第二类知识点；

生成子单元，用于根据所述第一类知识点和所述第二类知识点，生成测试题；

其中，所述测试题包含简单题、中等题以及难题三类题；所述测试题中包含的所述简单题、中等题以及难题三类题的数量比例满足预设数量比例。

10.根据权利要求6～9任一项所述的学习设备，其特征在于，所述推荐单元，具体用于：

若所述得分值低于或等于60分，向所述学生推荐基础班对应的课程；

或者，若所述得分值大于60分且低于或等于80分，向所述学生推荐提高班对应的课程；

或者，若所述得分值大于80分，向所述学生推荐培优班对应的课程。