CN110503583A - 一种辅助教学方法、系统及终端 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及线上教育技术领域，一种辅助教学方法、系统及终端，所述的一种辅助教学方法包括：获取用户的多类别学习信息；提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定；通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩；分析总成绩，推荐学习方法与课程。本发明提供的一种辅助教学方法、系统及终端帮助用户分析线上课程的学习情况，对用户的线上学习起到了辅助的作用。

Description

一种辅助教学方法、系统及终端
技术领域
本发明涉及线上教育技术领域，具体涉及一种辅助教学方法、系统及终端。
背景技术
随着社会的发展，人们的生活脚步也越发的变快，为了不受时间与空间的限制，线上教育课程越来越受到关注，这为忙碌的人群提供了丰富自己的机会。
线上教育通常情况下，当用户进行学习后，一般会把课程全部完成，结束学习，但这无疑对每个用户的特性是没有考虑到的，例如每个用户的知识储备量不同，接受能力不同，如果可以阶段性的对用户建议是否需要继续上课或者可以提前结束课程，不但为用户节省了时间，还节省了金钱。
对于上述问题，本发明提供了一种辅助教学方法、系统及终端，通过获取用户的学习信息，结合特定的算法为用户提供学习上的建议，辅助用户的学习。
发明内容
本发明解决的技术问题是，提供了一种辅助教学方法、系统及终端。本发明提供的一种辅助教学方法、系统及终端帮助用户分析线上课程的学习情况，对用户的线上学习起到了辅助的作用。
为了解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：
一种辅助教学方法，包括：
获取用户的多类别学习信息；
提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定；
通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩；
分析总成绩，推荐学习方法与课程。
优选地，所述的多类别学习信息包括：用户的流量信息、用户的练习信息、用户的测试信息。用户的流量信息用于对用户的学习时间以及学习内容进行采集，用户的练习信息针对于需要进行口语的课程提出的，用户的测试信息为生成测试问卷，对用户的知识掌握情况进行分析。
优选地，所述的用户的练习信息为：通过获取选取的问题与用户的语音信息，对该语音信息的表达内容进行综合评定。所述的联系信息是针对于需要口语的学习项目进行的，例如现有的英语口语培训、销售能力培训、语言表达培训等，这样的对口语要求比较高的培训。
优选地，所述的综合评定的方法为：
获取问题关键点；
提取声学特征，识别语音对应的文本；
根据问题关键点与文本对练习信息进行初次评定；
根据初次评定结果与声学特征进行二次评定。初次评定的过程是对用户的表达能力进行评定，二次评定是增加了声学特征，可以对用户的发音情况进行评定。这样的评定方法评定的更加全面，结果更加准确。
优选地，所述的根据问题关键点与文本对练习信息进行初次评定方法为：
将文本进行分割，生成词集合，即Wi={S1,S2,S3…,Sn}，其中S为单词，n单词的总数；
将n个单词与对应问题关键点进行匹配，获取匹配率；
匹配率越高，得分越高；
同时显示已匹配的单词与未匹配的单词对用户进行推荐。所述的问题中设有用户需要提到的点，再对用户回答的信息与事先存储的点进行匹配，能够判断用户回答的问题是否正确。
优选地，所述的总成绩的生成方法为：总成绩=流量×权重A+练习分数×权重B+测试分数×权重C。所述的权重A、权重B、权重C是可进行修改的，它的修改的过程是根据获取大量的用户的情况进行分析后，更科学的进行权重的分配。
优选地，所述的推荐学习方法与课程具体为，分析总成绩所处的区间，根据该区间的对应关系提出重新学习、继续学习以及跳过学习的建议。通过综合的分数对用户的学习情况进行建议，这种建议更为准确、科学。
一种辅助教学系统，包括：
学习信息获取模块：所述的学习信息获取模块用于获取用户的多类别学习信息；
分数评定模块：所述的分数评定模块用于提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定；
总分数评定模块：所述的总分数评定模块用于通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩；
推荐模块：所述的推荐模块用于分析总成绩，推荐学习方法与课程。
优选地，所述的学习信息获取模块用于获取用户的多类别学习信息，所述的多类别学习信息包括：用户的流量信息、用户的练习信息、用户的测试信息。
优选地，所述的分数评定模块用于提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定，其中，用户的练习信息的评定方法为：所述的用户的练习信息为：通过获取选取的问题与用户的语音信息，对该语音信息的表达内容进行综合评定。
优选地，所述的总分数评定模块用于通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩，所述的总成绩的生成方法为：总成绩=流量×权重A+练习分数×权重B+测试分数×权重C。
优选地，所述的推荐模块用于分析总成绩，推荐学习方法与课程，推荐学习方法与课程具体为，分析总成绩所处的区间，根据该区间的对应关系提出重新学习、继续学习以及跳过学习的建议。
一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该程序指令适于由处理器加载并执行一种辅助教学方法。
一种移动终端，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述的处理器用于执行存储器中存储的程序，以实现一种辅助教学方法。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果为：本发明提供的一种辅助教学方法、系统及终端帮助用户分析线上课程的学习情况，对用户的线上学习起到了辅助的作用。具体的，通过对用户的流量信息、用户的练习信息、用户的测试信息分别进行分析，其中主要的是对用户的练习信息进行分析，生成初次评定结果与二次评定结果，这种对于联系信息的分析方法可以在多个领域进行使用，例如现有的英语口语培训、销售能力培训、语言表达培训等，这样的对口语要求比较高的培训，都可精准的进行分析。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明所述的一种辅助教学方法的流程示意图；
图2是本发明所述的综合评定方法的流程示意图；
图3是本发明所述的初次评定方法的流程示意图；
图4是本发明所述的一种辅助教学系统的结构图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本流程图，因此其仅显示与本发明有关的流程。
实施例1
如图1所示，本发明是一种辅助教学方法，所述的方法具体为：
S1.获取用户的多类别学习信息；
S2.提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定；
S3.通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩；
S4.分析总成绩，推荐学习方法与课程。
步骤S1：获取用户的多类别学习信息，所述的多类别学习信息包括：用户的流量信息、用户的练习信息、用户的测试信息。用户的流量信息用于对用户的学习时间以及学习内容进行采集，用户的练习信息针对于需要进行口语的课程提出的，用户的测试信息为生成测试问卷，对用户的知识掌握情况进行分析。
步骤S2：提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定，通过获取选取的问题与用户的语音信息，对该语音信息的表达内容进行综合评定。所述的联系信息是针对于需要口语的学习项目进行的，例如现有的英语口语培训、销售能力培训、语言表达培训等，这样的对口语要求比较高的培训。
步骤S3：通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩，所述的总成绩的生成方法为：总成绩=流量×权重A+练习分数×权重B+测试分数×权重C。所述的权重A、权重B、权重C是可进行修改的，它的修改的过程是根据获取大量的用户的情况进行分析后，更科学的进行权重的分配。
步骤S4：分析总成绩，推荐学习方法与课程，所述的推荐学习方法与课程具体为，分析总成绩所处的区间，根据该区间的对应关系提出重新学习、继续学习以及跳过学习的建议。通过综合的分数对用户的学习情况进行建议，这种建议更为准确、科学。
实施例2
如图2所示的，所述的综合评定是对用户的练习信息进行综合的评分，所述的综合评定的方法为：
S21.获取问题关键点；
S22.提取声学特征，识别语音对应的文本；
S23.根据问题关键点与文本对练习信息进行初次评定；
S24.根据初次评定结果与声学特征进行二次评定。
步骤S21：获取问题关键点，对于每一个问题，都存在其一定要回答的关键点，通过预先存储这样的关键点，形成类似于问题的答案。
步骤S22：提取声学特征，识别语音对应的文本，所述的声学特征用于对用户的发音的不同方面进行分析与评估对用户的语流特征进行分析，所述的语流信息包括声学、语法和语义的特征，反映用户的口语水平的语流综合特征。从而多方面对用户的语音进行评定。
步骤S23：根据问题关键点与文本对练习信息进行初次评定，初次评定用于评定用户的问题回答的正确性。
步骤S24：根据初次评定结果与声学特征进行二次评定，所述的二次评定用于判断用户的回答的问题的正确性与语法、发音的正确性。
两次评定是为了对于不同的课程的要求的不同而评定的，例如，销售能力培训、语言表达培训等主要针对的是用户的表达能力，这是一次评定显得尤为重要，对于外文的学习需要二次评定是增加了声学特征，可以对用户的发音情况进行评定。这样的评定方法评定的更加全面，结果更加准确。
如图3，所述的为初次评定的方法的流程示意图，所述的根据问题关键点与文本对练习信息进行初次评定方法为：
S31.将文本进行分割，生成词集合，即Wi={S1,S2,S3…,Sn}，其中S为单词，n单词的总数。
S32.将n个单词与对应问题关键点进行匹配，获取匹配率，所述的问题中设有用户需要提到的点，再对用户回答的信息与事先存储的点进行匹配，能够判断用户回答的问题是否正确。
S33.匹配率越高，得分越高。
S34.同时显示已匹配的单词与未匹配的单词对用户进行推荐。例如，当匹配率达到60%为及格，评定为60分，当匹配率达到80%为优秀，评定为80分。
实施例3
如图4所示，本发明提供了一种辅助教学系统：
学习信息获取模块1：所述的学习信息获取模块用于获取用户的多类学习信息；
分数评定模块2：所述的分数评定模块用于提取多类中的单类学习信息分别进行分数的评定；
总分数评定模块3：所述的总分数评定模块用于通过单类学习信息生成多类学习信息总成绩；
推荐模块4：所述的推荐模块用于分析总成绩，推荐学习方法与课程。
所述的学习信息获取模块1：用于获取用户的多类别学习信息，所述的多类别学习信息包括：用户的流量信息、用户的练习信息、用户的测试信息。
所述的分数评定模块2：用于提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定，其中，用户的练习信息的评定方法为：所述的用户的练习信息为：通过获取选取的问题与用户的语音信息，对该语音信息的表达内容进行综合评定。
所述的总分数评定模块3：用于通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩，所述的总成绩的生成方法为：总成绩=流量×权重A+练习分数×权重B+测试分数×权重C。
所述的推荐模块4：用于分析总成绩，推荐学习方法与课程，推荐学习方法与课程具体为，分析总成绩所处的区间，根据该区间的对应关系提出重新学习、继续学习以及跳过学习的建议。
一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该程序指令适于由处理器加载并执行一种辅助教学方法。
一种移动终端，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述的处理器用于执行存储器中存储的程序，以实现一种辅助教学方法。
上列详细说明是针对本发明可行实施例的具体说明，以上实施例并非用以限制本发明的专利范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均应包含于本案的专利范围中。

Claims (10)

1.一种辅助教学方法，其特征在于，包括：
获取用户的多类别学习信息；
提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定；
通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩；
分析总成绩，推荐学习方法与课程。
2.根据权利要求1所述的一种辅助教学方法，其特征在于，所述的多类别学习信息包括：用户的流量信息、用户的练习信息、用户的测试信息。
3.根据权力要求2所述的一种辅助教学方法，其特征在于，所述的用户的练习信息为：通过获取选取的问题与用户的语音信息，对该语音信息的表达内容进行综合评定。
4.根据权利要求3所述的一种辅助教学方法，其特征在于，所述的综合评定的方法为：
获取问题关键点；
提取声学特征，识别语音对应的文本；
根据问题关键点与文本对练习信息进行初次评定；
根据初次评定结果与声学特征进行二次评定。
5.根据权利要求4所述的一种辅助教学方法，其特征在于，所述的根据问题关键点与文本对练习信息进行初次评定方法为：
将文本进行分割，生成词集合，即Wi={S1,S2,S3….Sn}，其中S为单词，n单词的总数；
将n个单词与对应问题关键点进行匹配，获取匹配率；
匹配率越高，得分越高；
同时显示已匹配的单词与未匹配的单词对用户进行推荐。
6.根据权利要求1所述的一种辅助教学方法，其特征在于，所述的总成绩的生成方法为：。
7.根据权利要求1所述的一种辅助教学方法，其特征在于，所述的推荐学习方法与课程具体为，分析总成绩所处的区间，根据该区间的对应关系提出重新学习、继续学习以及跳过学习的建议。
8.一种辅助教学系统，其特征在于，包括：
学习信息获取模块：所述的学习信息获取模块用于获取用户的多类别学习信息；
分数评定模块：所述的分数评定模块用于提取多类别中的单类别学习信息进行分数的评定；
总分数评定模块：所述的总分数评定模块用于通过单类别学习信息生成多类别学习信息总成绩；
推荐模块：所述的推荐模块用于分析总成绩，推荐学习方法与课程。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该程序指令适于由处理器加载并执行权利要求1~7任一项所述的方法。
10.一种移动终端，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述的处理器用于执行存储器中存储的程序，以实现权利要求1~7任一项所述的方法。
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