CN110162579A - 一种智能学习平台 - Google Patents

Abstract

一种智能学习平台，包括知识库与终端，所述知识库存储有数据学习包，学习平台用于记录任务信息与知识库中数据学习包的关联关系，记录任务信息与其有关的数据学习包，在终端选取第一任务信息时，向该终端同时推送第一任务信息有关的数据学习包。区别于现有技术，上述智能学习平台能够允许项目接入端发布任务信息，并且学生通过浏览这些任务信息，能够获知任务信息对应的数据库内容，进而根据任务信息及其对应的数据库学习包关联关系进行有选择的学习，在自主学习无人监督的情境下有更多信息参考。从而提升自动学习的效率及实用性。

Description

一种智能学习平台

技术领域

本发明涉及信息交互及共享领域，尤其涉及一种新型的智能学习平台。

背景技术

现在的学习平台设计方案中，均是通过设计教师与学生的简单互动，来达到教学的效果，这样带来的其中一个弊端就是教学很可能是脱离实际生产需要的，这就导致了在学习平台中学习到的成果很难被第三方认可，也并不能够达到检验学习成果的效果。

当进一步引入第三方之后，为了更好地进行第三方与既有内容的互动，也需要进行新的智能学习平台的设计。

发明内容

为此，需要提供一种能够优化学习平台内学习包与学习成果与第三方数据关系，并提供学习者无监督学习可能的智能学习平台。

为实现上述目的，发明人提供了一种智能学习平台，包括知识库与终端，所述知识库存储有数据学习包，学习平台用于记录任务信息与知识库中数据学习包的关联关系，记录任务信息与其有关的数据学习包，在终端选取第一任务信息时，向该终端同时推送第一任务信息有关的数据学习包。

具体地，所述学习平台用于记录学生账户对数据学习包的学习记录，所述学习平台还用于在接收到对第二任务信息的学生账户匹配指令之后，向匹配指令的发起端提供第二任务信息的匹配学生账户，匹配学生账户根据已学习的内容与第二任务信息相关联的数据学习包内容的匹配程度排序。

进一步地，第二任务信息匹配学生账户的匹配程度D根据如下方式确定：获取第二任务信息相关联的n个学习数据包，

D＝∑_iQ_i*A_i*S_i

其中第i个学习数据包权重Q_i，A_i为学习数据包完成度，S_i为学习数据包学习成绩。

具体地，所述学习平台用于记录学生账户对数据学习包的学习记录，所述学习平台还用于在接收到对第一学生账户的任务信息匹配指令之后，向匹配指令的发起端提供第一学生账户的匹配任务信息列表，匹配的任务信息根据任务信息与第一学生账户已学习课程的关联度进行排序。

进一步地，任务信息的匹配程度正相关于，第一学生账户完成的学习数据包数与任务信息相关联的学习数据包占比乘第一学生账户完成的学习量与任务信息相关联的学习数据包总量占比。

区别于现有技术，上述智能学习平台能够允许项目接入端发布任务信息，并且学生通过浏览这些任务信息，能够获知任务信息对应的数据库内容，进而根据任务信息及其对应的数据库学习包关联关系进行有选择的学习，在自主学习无人监督的情境下有更多信息参考。从而提升自动学习的效率及实用性。

附图说明

图1为本发明具体实施方式所述的虚拟现实平台示意图。

图2为本发明具体实施方式所述的项目接入端示意图。

图3为本发明具体实施方式所述的学习平台管理方案示意图。

图4为本发明具体实施方式所述的数据管理方法示意图。

具体实施方式

为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。

请参阅图1，为本发明一种虚拟现实学习平台，包括学生接入端10、教师接入端20、项目接入端30，其中，接入端可以是微机、个人电脑、工作站、家庭服务器等具备运算功能的电子设备。接入端可以配合当下主流的虚拟现实设备进行使用，如穿戴式摇杆、VR眼镜，也可以连接搭配常规的键盘鼠标输入设备或液晶显示屏类的输出设备。

我们以学习平台运行在云端服务器为例，接入端通过网络连入该虚拟现实学习平台。所述项目接入端用于发布工作需求，该工作需求可以为简单的文字、语音信息，或称工作需求信息。虚拟现实学习平台在接收到工作需求信息之后，所述学习平台根据工作需求新建第一任务。这里的第一任务为能够满足虚拟的交流需求的工作空间。其他一些实施例中，项目接入端也可以直接新建第一任务，如项目接入端新建第一任务名为“共建X京地下城”的任务并等待其他接入端加入。在具体的实施例中，教师接入端、学生接入端可以主动加入第一任务，换言之，该学习平台需要为第一任务引入至少一教师接入端、学生接入端。

由于第一任务能够满足在线交流的目的，则我们假定项目接入端的具体需求在第一任务中已经清楚无误的通过文字、语音、图片等方式让其他接入端所知悉。具体的手段通过现有的即时在线工具即可完成。在本实施例中，第一任务的需求为建造某虚拟现实模型，各接入端可以根据需求选择教学模式，在教学模式下，教师接入端接收教师用户的操作指令，在第一任务的虚拟现实空间中，根据教师接入端接收到的操作指令进行对应操作，所述操作指令包括进行文字或图片或模型或场景的生成、调用、选取或删除；根据对应操作的结果保存为第一任务的工作结果，第一任务中根据教师接入端接收到的操作指令进行的对应操作被呈现于学生接入端；为此，我们的虚拟现实平台可以包括数据库，所述数据库用于预存储虚拟现实模型或场景。这样的好处在于某些预置的场景通过拖动就能够很快地在任务空间中布局完成。在教师接入端通过教师用户的操作指令对第一任务空间进行更改后，对应的操作结果保存为第一任务的工作结果，更新到第一任务空间中。

另一方面，还可以选择训练模式，在训练模式下，学生接入端接收操作指令，在第一任务中，根据学生接入端接收到的操作指令进行对应操作，所述学生操作指令包括进行文字或图片或模型或场景的生成、调用、选取或删除；根据学生接入端接收到的操作指令对应操作的结果可被教师接入端保存为第一任务的工作结果，并且根据学生接入端接收到的操作指令对应的操作结果会被记录并在需要时被展示。如在验收模式下，项目接入端对第一任务的工作结果进行查看，所述查看包括进行文字或图片或模型或场景的选取、显示工作结果所对应的源代码指令、显示操作指令对应的操作者，还可以通过项目接入端选取操作结果，并对操作结果进行标注。通过上述方案，我们可以通过项目接入端进行发布、审核的方式来增强学习内容与实用性之间的联系，克服现有技术只能够通过教师虚拟教学，学生被动学习的单互动过程，本发明方案从任务主导方向开始项目端就进行接入，从而更好地解决项目方与教学方之间互动不足的问题。

在进一步的实施例中，所述学习平台还用于接收教师接入端或项目接入端的打分信息，所述打分信息针对学生接入端的操作指令或学生接入端的操作指令对应的工作结果。因而进一步地，所述打分信息可通过操作指令或工作结果与学些接入端的学生用户绑定。通过上述方案，学习平台可以通过教师或项目方双方对学习者的操作进行打分，解决了现有技术中无法对学生的虚拟现实学习成果进行量化的问题。

在优选的实施例中，还包括自动评价模块，自动评价模块根据学生账户收到的打分信息、已完成的任务数、已完成的任务复杂度、已完成的任务的有效操作指令数或学习时长进行该学生的成绩评价。

其他一些优选的实施例中，我们的虚拟现实学习平台还包括数据库，所述数据库用于存储教师接入端账户信息、学生接入端账户信息、项目接入端账户信息；所述数据库还用于存储代码指令集、特效集、人物模型、场景模型或图片蒙版。通过上述数据库设计，能够优化各接入端调用数据的效率，同时便于将教师的操作更加直观地呈现在学生接入端，更好地进行信息的有效交互，便于学生接入端的学习。

在更加具体一点的实施例中，我们设计一种学习平台的项目接入端，用以更好地配合学习平台的学习以及任务匹配功能。在我们的实施例中，项目接入端与学习平台通讯连接，请参照图2，项目接入端中包括任务发布模块200、输入识别模块202、输出展示模块204、主体选择模块206，这里的输入识别模块200用于将用户的操作信息识别转化为任务需求，其中操作信息可以是文字、声音、图像等信息的录入操作，转化成的任务需求需要人去完成特定的操作并获得预期的操作结果。任务发布模块用于向学习平台中发布任务需求，如前所述的方案中，学习平台可以为任务需求适配对应的推荐的学习账户，即潜在的任务执行主体，项目接入端可以通过输出展示模块展示任务需求与任务需求对应的执行任务的主体信息，项目接入端的使用者可以挑选想要的学习账户，进行选取。再通过主体选择模块根据用户的选择指令向学习平台发送将任务需求与主体绑定的请求。也就是将任务需求与学习账户绑定，通过学习账户来完成任务。通过上述方案，在学习平台中接入项目接入端，可以允许向平台发布任务及选择适配完成任务的人选，达到快速匹配任务与人员的技术效果。

为了更好地完成任务需求的输入，进一步的实施例中，所述输入识别模块包括语音识别模块；这样操作者通过语音输入即可对任务需求进行说明，输入识别模块通过语音识别能够将任务需求转化为文字进行存储。

作为可选的方案，任务需求有具体的完成结果即可，如一些实施例中，任务需求为账目校对，项目接入端通过文字、图片、表格等内容发布任务需求。则需要对应的学生账户完成有关财会课程学习包的学习，而对应的任务执行结果为账目校对结果。另一些实施例中，任务需求为法律援助，项目接入端通过文字、图片等发布任务需求，则需要对应的学生账户完成有关法律学习包的学习。在某些具体的实施例中，任务需求为虚拟现实空间的编辑需求；这就需要学生账户构建虚拟现实模型、场景。在这一实施例中，我们通过输出展示模块用于展示虚拟现实空间的编辑结果，项目接入端通过外接的输出展示模块进行虚拟现实场景的展示，输出展示模块包括虚拟现实显示设备。同样的，输入识别模块还用于识别用户的选取操作，对虚拟现实空间的建模或场景进行选取，标记或删除。在我们的实施例中，输入识别模块可以是VR操作手柄。

在其他一些优选的实施例中，还包括评价模块208，所述评价模块208用于接收对虚拟现实空间的编辑结果的评价信息。通过设计评价模块，项目接入端能够对学生用户的完成效果进行评价。

为了更好地进行数据库内的资源的更高效的利用，在我们的实施例中，提供一种项目学习平台对学习资料以及项目信息的管理方案，如下实施例所述，详见图3，学习平台用于执行的管理方法包括如下步骤，学习平台可以获取任务信息与知识库中数据学习包的关联关系，并记录该关联关系，即S300记录任务信息，及其有关的数据学习包。平台中的数据学习包为预分类好的学习数据，例如一节模型描边优化精讲可以为一个数据学习包，一整个虚拟现实建模的课程集合也可以作为一个数据学习包，这种分类依据可以通过事先定义，也可以再分割。所述任务信息可以包含前述的工作需求信息，这些需求通过文字或图片的方式呈现。学习平台获取任务信息与数据学习包的关联关系的方式有很多，也可以借助现有技术加以完成，在此试举三例以说明。其一，可以通过人工标注的方式对任务信息对应的数据库学习包进行关联，使得每个任务信息都有其所对应的学习包数据，后续可以通过与学习平台连接的终端的显示屏等显示手段将任务信息与学习包数据进行展示。例如，某一学生用户账户使用者在学生接入端选取第一任务信息时，选取操作会得到平台的反馈，进行步骤S302平台将向该终端同时推送第一任务信息有关的数据学习包，用以进行显示。其二，也可以通过关键词分类、联想分类的方式进行相关学习包数据的对应，这里的关键词可采用任务信息中工作需求的描述语言中给的关键词建立与学习数据包之间的联系。其三，当人工标注的样本足量后，还可以通过人工智能的语言识别方案完成任务信息与数据学习包之间的关联关系建立，AI的设计已经是较为成熟的方案，如神经网络、机器学习等架构均能够实现关联。本发明方案只需要能够建立任意发布的任务信息都能够获取相应的数据学习包即可。通过上述方案，我们的平台能够允许项目接入端发布任务信息，并且学生通过浏览这些任务信息，能够获知任务信息对应的数据库内容，进而根据任务信息及其对应的数据库学习包关联关系进行有选择的学习，在自主学习无人监督的情境下有更多信息参考。从而提升自动学习的效率及实用性。

为了更好的起到针对性学习并自我检测学习结果的效果，在更多一些实施例中，学习平台还进行如下优化。智能学习平台记录项目接入端发布的任务信息，同时还记录学生接入端的学生账户已经完成的学习内容。当接收到调用指令或匹配指令之后，学习平台还可以向任务信息的发布者提供学习者名单，名单根据学生账户已学习的内容与任务信息相关联的数据学习包内容的匹配程度排序。还可以向学生账户提供当前发布的、待完成的任务信息，根据任务信息与学生账户已学习课程的关联度进行排序。从而让项目接入方能够寻找合适技能的学生，而学生也能够直接适配最符合自身当前能力的任务需求。在优选的实施例中，学习者匹配程度D根据如下方式确定：获取任务信息相关联的n个学习数据包，

D＝∑_iQ_i*A_i*S_i

其中学习数据包权重Q_i可以默认设置为1，也可以设置为自定义系数，还可以优选设置为与学习数据包内容大小正相关的系数，还可以设置为与学习时长正相关的系数，A_i为学习数据包完成度，S_i为学习数据包学习成绩。另一方面，任务K的匹配程度E可以根据如下方式确定，获取任务信息相关联的n个学习数据包，获取当前学习者完成的学习数据包，其中q个数据包与任务K相关；

E＝(q/n)*(q个数据包学习总量/n个学习数据包学习总量)

即任务K的匹配程度正相关于学习者完成的学习数据包数占比乘学习者完成的学习总量占比。学习总量可以以文件大小或学习时长来确定。

以上假设基于学习接入端及项目发布端的互动即可完成，并不实际依赖于虚拟现实相关的任务，其他的技能培训平台都可以进行同样的工作，这种平台能够有效解决学生在无监督环境下进行自主学习的目标选择的困扰问题，提高自主学习的有效性。另一方面，能够让项目方主动接触平台的学习者，也能够满足项目方寻找合适技能人员的需求。

在进一步的实施例中，还提供一种数据管理方法，如图4所示，待管理数据包括任务信息、学习包、学生账户；

S400数据拓扑结构记录任务信息与学习包的关联关系，数据拓扑结构还记录学习包与完成学习包学系的学生账户的关联关系；

S402若第一任务信息通过一个学习包能够与第一学生账户拓扑连接，则认为第一任务信息与第一学生账户之间存在一个二级连接；

S404将与第一任务信息存在二级连接的学生账户根据二级连接数进行关联度排序。

进一步地，将与第一学生账户存在二级连接的任务信息根据二级连接数进行关联度排序。

具体地，任务信息与学习包间的连接强度正相关于学习包的数据大小。还可以将学习包与学生账户之间的连接强度正相关于该学生账户对该学习包的学习时长，同时正相关于该学生账户对该学习包的学习成绩。在某些进一步的实施例中，我们还可以将与第一任务信息存在二级连接的学生账户根据二级连接的总强度进行关联度排序。进一步地，将与第一学生账户存在二级连接的任务信息根据二级连接的总强度进行关联度排序。通过将不同的任务信息进行排序或是将学生账户进行排序，都能够达到便于用户查看、选择、并更好地适配任务信息与学生账户的技术效果。连接的权重还可以通过其他的，如上文所述的参数进行调整。都可以更好地达到优化学生账户与任务信息匹配的技术效果。

在其他一些实施例中，待管理数据还包括项目账户，所述项目账户为任务信息的发布者。从而能够达到便于用户查看任务信息与发布者的效果。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”或“包含……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的要素。此外，在本文中，“大于”、“小于”、“超过”等理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。

本领域内的技术人员应明白，上述各实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。这些实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。上述各实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法所述的全部或部分步骤。所述计算机设备，包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等；所述的存储介质，包括但不限于：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。

上述各实施例是参照根据实施例所述的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到计算机设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机设备以特定方式工作的计算机设备可读存储器中，使得存储在该计算机设备可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机设备上，使得在计算机设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已经对上述各实施例进行了描述，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改，所以以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (5)

1.一种智能学习平台，其特征在于，包括知识库与终端，所述知识库存储有数据学习包，学习平台用于记录任务信息与知识库中数据学习包的关联关系，记录任务信息与其有关的数据学习包，在终端选取第一任务信息时，向该终端同时推送第一任务信息有关的数据学习包。

2.根据权利要求1所述的智能学习平台，其特征在于，所述学习平台用于记录学生账户对数据学习包的学习记录，所述学习平台还用于在接收到对第二任务信息的学生账户匹配指令之后，向匹配指令的发起端提供第二任务信息的匹配学生账户，匹配学生账户根据已学习的内容与第二任务信息相关联的数据学习包内容的匹配程度排序。

3.根据权利要求2所述的智能学习平台，其特征在于，第二任务信息匹配学生账户的匹配程度D根据如下方式确定：获取第二任务信息相关联的n个学习数据包，

D＝∑_iQ_i*A_i*S_i

其中第i个学习数据包权重Q_i，A_i为学习数据包完成度，S_i为学习数据包学习成绩。

4.根据权利要求1所述的智能学习平台，其特征在于，所述学习平台用于记录学生账户对数据学习包的学习记录，所述学习平台还用于在接收到对第一学生账户的任务信息匹配指令之后，向匹配指令的发起端提供第一学生账户的匹配任务信息列表，匹配的任务信息根据任务信息与第一学生账户已学习课程的关联度进行排序。

5.根据权利要求4所述的智能学习平台，其特征在于，任务信息的匹配程度正相关于，第一学生账户完成的学习数据包数与任务信息相关联的学习数据包占比乘第一学生账户完成的学习量与任务信息相关联的学习数据包总量占比。