CN109146741A

CN109146741A - 一种基于能力测评的课程推送方法、装置及设备

Info

Publication number: CN109146741A
Application number: CN201811045593.8A
Authority: CN
Inventors: 肖叶枝; 苏琇贞; 郭建龙; 周青云; 王鹏
Original assignee: Guangdong Power Grid Co Ltd; Education and Training Assessment Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Current assignee: Guangdong Power Grid Co Ltd; Education and Training Assessment Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority date: 2018-09-07
Filing date: 2018-09-07
Publication date: 2019-01-04

Abstract

本发明公开了一种基于能力测评的课程推送方法，能够在课程推送中，确定用户的职业属性，并获取用户在该职业属性的能力测试中的测试结果，进而根据测试结果确定用户有待提高的专业能力，并根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，最终推送给用户。可见，该方法为每一项职业属性均设置了对应的能力测试，通过对用户进行能力测试，可以确定用户在该项职业属性中所欠缺的专业能力，并据此为用户推送课程，实现了有针对性的、结合用户的个人能力和职业需求来为其推送课程的目的，提升了用户的体验，推送精准度较高。此外，本发明还提供了一种基于能力测评的课程推送装置及设备，其作用与上述方法相对应。

Description

一种基于能力测评的课程推送方法、装置及设备

技术领域

本发明涉及课程推送领域，特别涉及一种基于能力测评的课程推荐方法、装置及设备。

背景技术

在线课程已经成为企业培训、提升用户自身技能的重要方式之一，而课程内容的推送精准度，对用户在线学习的效果以及用户的学习体验有非常大的影响。

现有的在线学习平台中，在线学习课程推荐策略一般分为以下三种：

一是基于搜索引擎的课程推荐，一定程度上解决了信息筛选问题，用户通过搜索来对海量信息进行筛选，快速定位到自己要学习的资源。但是，搜索引擎需要用户主动提供关键词来对海量信息进行筛选。当用户无法准确描述自己的需求时，搜索引擎的筛选效果将大打折扣。

二是基于知识分类的课程推荐，根据用户的历史学习记录，以及课程所涉及的知识内容进行推荐。但是，这种策略可以实现推荐与用户学习过的课程相似的课程的目的，但是存在反复推荐内容几乎相同的课程的问题，无法帮助用户获取新的知识。此外，其核心是基于历史数据实现的，对于新的学员和新的课程存在冷启动问题。

三是基于用户进行协同过滤推荐，用相似统计的方法得到具有相似爱好或者兴趣的相邻用户，将此类用户学习或者爱好的课程进行推荐。但是，这种方式只能发现用户的兴趣爱好，一方面，可能无法挖掘用户的潜在兴趣，另一方面，用户的兴趣爱好可能并非用户实际需要掌握的知识内容，最终无法实现提高用户个人能力的目的。

可见，传统的课程推送方法无法准确获取用户的实际需求，课程推送的精准度较低，导致用户使用体验较差。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于能力测评的课程推送方法、装置及设备，用以解决传统的课程推送方法无法准确获取用户的实际需求，课程推送的精准度较低，导致用户使用体验较差的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于能力测评的课程推送方法，包括：

确定用户的职业属性；

获取用户在所述职业属性的能力测试中的测试结果，所述测试结果包括针对多项专业能力的测试结果；

根据所述测试结果，确定用户在所述职业属性中有待提高的专业能力；

根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，并将所述目标课程推送给用户。

其中，所述根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程包括：

根据所述有待提高的专业能力，确定课程内容分类，所述课程内容分类包括多个层级的内容分类，待推送的各个课程均预先标记有与所述课程内容分类对应的标签；

根据所述课程内容分类，确定目标课程。

其中，所述根据所述课程内容分类，确定目标课程包括：

确定所述课程内容分类下的课程集合；

将所述课程集合中课程评分最高的预设数量的课程作为目标课程，所述课程评分为根据历史学习记录以及用户评价预先确定的。

其中，所述课程评分的确定过程包括：

获取历史学习记录和用户评价，所述历史学习记录包括学习时长和学习次数；

根据所述学习时长、所述学习次数、以及所述用户评价的重要程度，分别设置权重系数a1、权重系数a2、以及权重系数a3；

计算课程评分，所述课程评分CourseGrade＝a1*t+a2*f+a3*j，其中，t为学习时长，f为学习次数，j为用户评价。

其中，在所述根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，并将所述目标课程推送给用户之后，还包括：

获取用户对所述目标课程的用户评价；

判断所述用户评价是否为感兴趣；

若所述用户评价为感兴趣，则将所述目标课程标记为兴趣课程；

若所述用户评价为不感兴趣，则将所述目标课程标记为非兴趣课程，并不再将所述非兴趣课程推送给用户。

其中，所述将所述课程集合中课程评分最高的预设数量的课程作为目标课程包括：

判断所述课程集合中是否存在用户标记的所述兴趣课程；

若存在，则计算所述兴趣课程与所述课程集合中的课程的相似度，并将所述相似度最大的课程作为目标课程；

若不存在，则将所述课程集合中课程评分最高的预设数量的课程作为目标课程。

其中，所述用户的职业属性的数量为多个。

记录用户在所述目标课程的学习时长；

根据所述学习时长更新用户在所述职业属性中的测试结果。

此外，本发明还提供了一种基于能力测评的课程推送装置，包括：

职业属性确定模块：用于确定用户的职业属性；

测试结果获取模块：用于获取用户在所述职业属性的能力测试中的测试结果，所述测试结果包括针对多项专业能力的测试结果；

专业能力确定模块：用于根据所述测试结果，确定用户在所述职业属性中有待提高的专业能力；

目标课程推送模块：用于根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，并将所述目标课程推送给用户。

最后，本发明还提供了一种基于能力测评的课程推送设备，包括：

存储器：用于存储计算机程序；

处理器：用于执行所述计算机程序以实现如上所述的一种基于能力测评的课程推送方法的步骤。

本发明所提供的一种基于能力测评的课程推送方法，能够在课程推送中，确定用户的职业属性，并获取用户在该职业属性的能力测试中的测试结果，进而根据测试结果确定用户有待提高的专业能力，并根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，最终推送给用户。可见，该方法为每一项职业属性均设置了对应的能力测试，通过对用户进行能力测试，可以确定用户在该项职业属性中所欠缺的专业能力，并据此为用户推送课程，实现了有针对性的、结合用户的个人能力和职业需求来为其推送课程的目的，提升了用户的体验，推送精准度较高。

此外，本发明还提供了一种基于能力测评的课程推送装置及设备，其作用与上述方法相对应，这里不再赘述。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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为本发明提供的一种基于能力测评的课程推送方法实施例一的实现流程图；

图2为本发明提供的一种基于能力测评的课程推送方法实施例二的实现流程图；

图3为本发明提供的一种基于能力测评的课程推送方法实施例二中用户标签的示意图；

图4为本发明提供的一种基于能力测评的课程推送装置实施例的结构示意图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种基于能力测评的课程推送方法、装置及设备，实现了有针对性的、结合用户的个人能力和职业需求来为其推送课程的目的，提升了用户的体验，推送精准度较高。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅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。

下面对本发明提供的一种基于能力测评的课程推送方法实施例进行介绍，参见图1，实施例一包括：

步骤S101：确定用户的职业属性。

具体的，可以在用户首次登录课程推送平台时，提供多个职业属性以供用户选择。在用户选择完成之后，将该职业属性与用户账号进行绑定，在用户后续登录中即可直接获得该职业属性的信息。

步骤S102：获取用户在所述职业属性的能力测试中的测试结果，所述测试结果包括针对多项专业能力的测试结果。

值得一提的是，本实施例针对职业属性均预先设置有相应的多种专业能力，以及各项专业能力的评价标准，此外，还针对职业属性设置有相应的能力测试，该能力测试用于测试上述各项专业能力。

步骤S103：根据所述测试结果，确定用户在所述职业属性中有待提高的专业能力。

具体的，通过对比各项专业能力的测试结果和评价标准，确定上述有待提高的专业能力。

步骤S104：根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，并将所述目标课程推送给用户。

综上，本实施例所提供的一种基于能力测评的课程推送方法，能够在课程推送中，确定用户的职业属性，并获取用户在该职业属性的能力测试中的测试结果，进而根据测试结果确定用户有待提高的专业能力，并根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，最终推送给用户。可见，该方法为每一项职业属性均设置了对应的能力测试，通过对用户进行能力测试，可以确定用户在该项职业属性中所欠缺的专业能力，并据此为用户推送课程，实现了有针对性的、结合用户的个人能力和职业需求来为其推送课程的目的，提升了用户的体验，推送精准度较高。

本发明还提供了一种基于能力测评的课程推送方法实施例二，实施例二基于实施例一而实现，并在实施例一的基础之上进行了内容的扩充或限定。

下面开始详细介绍实施例二，参见图2，实施例二具体包括：

步骤S201：预先根据专业内容对课程进行分类，并进行标记。

此步骤为课程推荐实现的基础准备操作，其主要目的是对课程推荐平台上所有的课程进行分类，以便于后续推荐工作的进行。本实施例中，分类的主要依据是根据课程所包含的专业知识，分类之后需要为课程设置标签以实现标记该课程的目的。

为了提高课程推荐的精准度，本实施例按照专业知识的各个层级，对待推送的课程进行了十分精细的分类，相应的定义了各个层级的标签。例如，表1为电网公司营销专业计量自动化课程在各个层级的分类情况，具体情况如表1所示，这里不再展开描述。

步骤S202：预先设置多个职业属性，并规定各个职业属性的用户所需要具备的多项专业能力，以及各项专业能力的评价标准。

此步骤也为课程推荐实现的基础准备操作，其目的主要是对用户进行分类，以便于针对用户自身的情形为其推荐合适的课程。本实施例中，对用户分类的依据主要是用户的职业属性，例如，软件工程师、硬件工程师、软件测试人员、电网计量工作人员等等，当然，还可以在此基础之上进行进一步的详细划分，例如，软件工程师又包括ios工程师、android工程师等等。

对于每项职业属性，本实施例都设置了该项职业所必须的多项专业能力，此外，还针对各项专业能力设置了各自的评价标准。显然，这里的评价标准可以为单个阈值，超过该阈值则认为满足了该项专业能力的需求，不需要进行该项专业能力对应的课程；评价标准还可以设置为多个区间，然后有针对性的为落入不同区间的用户推送不同难度、不同学习阶段的课程，本实施例对此不作具体限定。

表1

步骤S203：在用户登录课程推送平台时，获取用户的职业属性。

具体的，步骤S203还可以具体划分为：

步骤S2031：判断该用户是否已经选择过职业属性，若选择过，进入步骤S2032，否则，进入步骤S2034。

步骤S2032：判断用户是否需要在该职业属性进行学习，若需要，则进入步骤S2033，否则，进入步骤S2034。

步骤S2033：确定用户想要展开学习的职业属性。

步骤S2034：提供多个职业属性，以供用户选择，进入步骤S2033。

具体的，在本实施例中，可以为每个用户设置如图3所示的用户标签，包括用户账号、职业属性、测试结果、学习过的课程、学习时长、学习次数等等信息。其中，所述职业属性的数量不一定为一个，用户可以自行对职业属性进行增删。

步骤S204：判断用户是否进行过与所述职业属性对应的能力测试，如果进行过，则直接获取能力测试结果；否则，为用户提供能力测试界面，提示用户进行解答，最终获取测试结果。

值得一提的是，对于能力测试结果，并非进行测试之后就固定不变的，而是可以根据用户的状态来进行实时更新的。具体的更新方式可以包括以下两种，下面对这两种方式进行描述，对于其他的课程更新方式，本实施例不再展开介绍。

方式一、用户可以申请重新进行该项职业属性的能力测试，为了保证测试的准确性，能力测试的内容应该随机化。

方式二、记录用户对目标课程的学习记录，例如学习时长、学习次数等，按照预设规则根据这些学习记录对用户的测试结果进行更新。

步骤S205：根据能力测试结果以及上述各项专业能力的评价标准，确定用户在所述职业属性中有待提高的专业能力。

步骤S206：根据所述有待提高的专业能力，确定课程内容分类，进而确定所述课程内容分类下的课程集合。

如上述步骤S201所述，本实施例按照专业知识对课程进行了分类，专业能力与上述专业知识存在预设对应关系，在确定用户需要提高的专业能力之后，确定与上述专业能力相对应的专业知识分类下的课程，即上述课程集合。

步骤S207：从课程集合中筛选出目标课程，推送给用户。

具体的，在用户使用课程推送平台的过程中，可以记录用户的历史行为，据此确定用户的兴趣所在。例如，可以请用户评价其学习过的课程，在后续推送过程中，可以参考用户评分高的课程，或者是用户标记为感兴趣的课程。当然，也可以综合考虑全部用户的历史学习记录，据此来评价课程的受欢迎程度，推送的时候，有限推送受欢迎程度高的课程。

以下，介绍本实施例采取的结合了上述两种方式的实现方法，具体将步骤S207划分为以下步骤：

步骤S2071：判断所述课程集合中是否存在用户标记的所述兴趣课程。

步骤S2072：若存在，则计算所述兴趣课程与所述课程集合中的课程的相似度，并根据所述相似度，确定目标课程。

具体的，在用户学习完成后，获取用户对所述目标课程的用户评价，判断所述用户评价是否为感兴趣，若所述用户评价为感兴趣，则将所述目标课程标记为兴趣课程；若所述用户评价为不感兴趣，则将所述目标课程标记为非兴趣课程，并不再将所述非兴趣课程推送给用户。

相似度的计算公式具体可以如下：

其中，s(i,j)表示课程i与课程j之间的相似度，N(i)表示学习过课程i的用户数量，N(j)表示学习过课程j的用户数量，N(i)∩N(j)表示同时学习过课程i与课程j的用户，分母中的为课程j的惩罚权重因子，考虑到如果课程j为热门课程，则任何其他课程与课程j都会很相似，因此，本实施例引入惩罚权重因子，降低热门课程相似度计算的偏差。

具体的，在计算出相似度之后，还可以进一步预测用户对该课程的课程评分，具体预测公式如下：

课程评分

其中，S表示和课程i相似的课程集合，s(i,j)表示课程i和课程j之间的相似度，La,j表示用户a对课程j的课程评分。

步骤S2073：若不存在，则将所述课程集合中课程评分最高的预设数量的课程作为目标课程。

其中，所述课程评分为根据历史学习记录以及用户评价预先确定的，所述课程评分的确定过程具体可以包括：

步骤S20731：获取历史学习记录和用户评价，所述历史学习记录包括学习时长和学习次数。

这里本实施例主要参考了三个课程属性，即上述学习时长、学习次数、以及用户评价，当然还可以参考其他的课程属性，本实施例只是提供了一种实现方式，对于课程属性的选取不做具体限定。

步骤S20732：根据所述学习时长、所述学习次数、以及所述用户评价的重要程度，分别设置权重系数a1、权重系数a2、以及权重系数a3；

步骤S20733：利用课程评分计算模型计算课程评分。

假设将课程属性为Si，各个课程属性对应的权重系数为ai，其中i为1到N之间的正整数，N为选取的课程属性的数量，那么，课程评分计算模型为：

具体到本实施例中，课程评分计算公式为：

其中，MaxR为平台上课程最大学习次数，MaxS为平台上课程最长学习时长，M为课程最高评分，t为该课程的用户评分，且t<＝M。

综上所示，本实施例提供的一种基于能力测评的课程推送方法，根据用户在能力测试中的测试结果，确定用户的知识短板和能力弱项，并据此进行用户课程的推荐，且基于用户的学习行为动态实时更新用户的测试结果，大大提高了推荐精准度。此外，还避免了解决了课程推送平台的冷启动问题。

下面对本发明实施例提供的一种基于能力测评的课程推送装置进行介绍，下文描述的一种基于能力测评的课程推送装置与上文描述的一种基于能力测评的课程推送方法可相互对应参照。

参见图4，该装置具体包括：

职业属性确定模块401：用于确定用户的职业属性。

测试结果获取模块402：用于获取用户在所述职业属性的能力测试中的测试结果，所述测试结果包括针对多项专业能力的测试结果。

专业能力确定模块403：用于根据所述测试结果，确定用户在所述职业属性中有待提高的专业能力。

目标课程推送模块404：用于根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，并将所述目标课程推送给用户。

本实施例的一种基于能力测评的课程推送装置用于实现前述的一种基于能力测评的课程推送方法，因此该装置中的具体实施方式可见前文中的一种基于能力测评的课程推送装置的实施例一或实施例二的部分，例如，职业属性确定模块401、测试结果获取模块402、专业能力确定模块403、目标课程推送模块404，分别用于实现上述一种基于能力测评的课程推送方法中步骤S101，S102，S103，S104。另外，本装置实施例也可以上述实施例二的实现过程，为了避免重复，在此不再赘述，所以，该装置实施例的具体实施方式可以参照实施例一或实施例二中相应的各个部分实施例的描述，在此不再展开介绍。

另外，由于本实施例的一种基于能力测评的课程推送装置用于实现前述的一种基于能力测评的课程推送方法，因此其作用与上述方法的作用相对应，这里不再赘述。

存储器：用于存储计算机程序；

处理器：用于执行所述计算机程序以实现上所述的一种基于能力测评的课程推送方法的步骤。

该设备用于实现上述一种基于能力测评的课程推送方法，具体实施方式可以参见上述实施例一或实施例二的描述，这里不再展开介绍。

另外，显然，由于该设备用于实现上述一种基于能力测评的课程推送方法，因此其作用与上述方法的作用相对应，这里也不再赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的一种基于能力测评的课程推送方法、装置及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。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims

1.一种基于能力测评的课程推送方法，其特征在于，包括：

确定用户的职业属性；

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程包括：

根据所述课程内容分类，确定目标课程。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述课程内容分类，确定目标课程包括：

确定所述课程内容分类下的课程集合；

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述课程评分的确定过程包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，并将所述目标课程推送给用户之后，还包括：

获取用户对所述目标课程的用户评价；

判断所述用户评价是否为感兴趣；

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述课程集合中课程评分最高的预设数量的课程作为目标课程包括：

判断所述课程集合中是否存在用户标记的所述兴趣课程；

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的职业属性的数量为多个。

8.如权利要求1-7任意一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述有待提高的专业能力，确定目标课程，并将所述目标课程推送给用户之后，还包括：

记录用户在所述目标课程的学习时长；

根据所述学习时长更新用户在所述职业属性中的测试结果。

9.一种基于能力测评的课程推送装置，其特征在于，包括：

职业属性确定模块：用于确定用户的职业属性；

10.一种基于能力测评的课程推送设备，其特征在于，包括：

存储器：用于存储计算机程序；

处理器：用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1-8任意一项所述的一种基于能力测评的课程推送方法的步骤。