CN110704737A - 线上教学资源的匹配方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种线上教学资源的匹配方法、装置、设备和介质,涉及人工智能领域。具体实现方案为:根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象;向候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式培训对象和正式教学对象;根据正式培训对象和正式教学对象的属性和状态,进行线上教学匹配。本申请实施例通过用户在电子设备中的多媒体观看记录进行用户的双向筛选,确定培训对象和教学对象并进行教学匹配,克服了线上教学资源与所需对象难以匹配的技术问题,进而达到自动为培训对象匹配教学资源、提高资源匹配效率和精确度的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,具体涉及人工智能技术,尤其涉及一种线上教学资源的匹配方法、装置、设备和介质。
背景技术
现在越来越多的家庭对子女教育变得重视起来,很多小朋友都会被安排学习各种才艺,其中乐器学习占比很大,但是找专业的乐器老师学习,需要花费大量的学费,需要找预约固定的时间,并且需要到固定的场所进行学习,灵活性不够。
培训机构的寻找和确定,也需要花费大量的精力,且对于没有经验的家庭来说,面对大量培训资源是难以确定的。目前的线上学习方式通常是线下培训机构教学方式的延伸,所以存在同样问题。
发明内容
本申请实施例涉及一种线上教学资源的匹配方法、装置、设备和介质,以有效匹配教学资源,提高资源匹配效率和精确度。
第一方面,本申请实施例提供一种线上教学资源的匹配方法,该方法包括:
根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象;
向所述候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式培训对象和正式教学对象;
根据所述正式培训对象和正式教学对象的属性和状态,进行线上教学匹配。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:提供一种线上教学资源的匹配方法,通过用户在电子设备中的多媒体观看记录筛选出培训对象和教学对象,并根据对象的属性和状态实现线上教学匹配。克服了线上教学资源与所需对象难以匹配的技术问题,进而达到自动为培训对象匹配教学资源、提高资源匹配效率和精确度的技术效果。
可选的,根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象包括:
根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,确定所述用户的所属年龄段和感兴趣内容;
根据所述所属年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象和候选教学对象,以及感兴趣的教学内容,所述感兴趣的教学内容作为所述属性。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:能够通过用户的年龄段和感兴趣内容,进行教学对象和培训对象的身份识别。
可选的,根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象之前,还包括:
通过所述电子设备采集作为使用者的至少一个用户的语音数据;
根据所述语音数据的语音信息识别各所述用户的年龄和使用占比;
根据使用占比确定主要使用用户;
判断主要使用用户的年龄是否符合培训对象年龄范围或教学对象年龄范围,如果符合,则继续执行后续识别操作。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:能够通过用户的语音信息,识别出用户的年龄和使用占比,以此确定出主要使用用户。
可选的,根据所述所属年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象以及感兴趣的教学内容包括:
如果所述感兴趣内容包括乐器演奏多媒体内容,且所述所属年龄段为启蒙年龄段,则确定为候选培训对象,且感兴趣的教学内容为乐器学习。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:能够根据用户的所属年龄段和感兴趣内容筛选出候选培训对象,并确定感兴趣的教学内容。
可选的,根据所述所属年龄段和感兴趣内容确定候选教学对象以及感兴趣的教学内容包括:
如果所述感兴趣内容包括乐器演奏多媒体内容,且所述所属年龄段为教学年龄段,则确定为候选教学对象,且感兴趣的教学内容为乐器教学。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:能够根据用户的所属年龄段和感兴趣内容筛选出候选教学对象,并确定感兴趣的教学内容。
可选的,向所述候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式教学对象包括:
向所述候选教学对象推送线上教学邀请;
如果所述候选教学对象接受邀请,则从所述候选教学对象获取教学资格凭证,所述教学资格凭证包括级别资质和教学音视频;
根据所述教学资格凭证确定所述候选教学对象为所述正式教学对象。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:通过向候选教学对象推送线上教学邀请,获得同意后,根据该候选教学对象的教学资格凭证判定该候选教学对象是否符合正式教学对象的要求。
可选的,所述正式教学对象的属性包括:教学种类、教学级别、历史评分和收费标准;
所述正式培训对象的属性包括:年龄、需学种类、所需培训级别和承受费用标准。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:能够根据教学对象与培训对象的属性,快速实现双方匹配,有效进行线上教学。
可选的,所述电子设备为智能音箱。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:能够通过带摄像头的智能音箱进行线上学习,通过视频的方式实现教学。
第二方面,本申请实施例提供一种线上教学资源的匹配装置,配置于电子设备中,该装置包括:
候选对象确定模块,用于根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象;
正式对象确定模块,用于向所述候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式培训对象和正式教学对象;
线上教学匹配模块,用于根据所述正式培训对象和正式教学对象的属性和状态,进行线上教学匹配。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本申请任意实施例所提供的线上教学资源的匹配方法。
第四方面,本申请实施例提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机本申请任意实施例所提供的线上教学资源的匹配方法。
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果:提供一种线上教学资源的匹配方法,通过用户在电子设备中的观看记录筛选出候选培训对象和候选教学对象,并推送线上教学匹配请求,以此确定正式培训对象和正式教学对象,最终根据正式确定对象的属性和状态,实现线上教学匹配。因为采用通过培训对象的属性和状态实现线上匹配的技术手段,所以克服了线上教学资源与所需对象难以匹配的技术问题,进而达到自动为培训对象匹配教学资源、提高资源匹配效率和精确度的技术效果。
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是本申请第一实施例提供的一种线上教学资源的匹配方法的流程示意图;
图2是本申请第二实施例提供的一种线上教学资源的匹配方法的流程示意图的流程示意图;
图3是本申请第三实施例提供的一种线上教学资源的匹配装置的结构示意图;
图4是本申请第四实施例提供的一种电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
第一实施例
图1是本申请第一实施例提供的一种线上教学资源的匹配方法的流程示意图,本实施例可适用于在能够进行线上教学的电子设备中对培训对象和教学对象进行线上匹配的情况,电子设备可以是移动终端,优选是带屏智能音箱。该方法可由一种线上教学资源的匹配装置来执行,该装置可采用硬件和/或软件的方式来实现,可配置于电子设备中。本申请实施例以电子设备为带屏智能音箱为例进行说明。该方法具体包括如下:
S110、根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象。
在本申请实施例中,多媒体内容可以是图片、音频和视频等各种形式的内容,观看历史记录是指通过家庭操作智能音箱进行播放和展示,供用户观看的记录。通过获取到某一用户的相应历史记录,可以确定出该用户在线上教学活动中的参与需求。例如也可根据获取到用户历史记录中的音乐播放的时限,确定该用户喜欢或擅长的音乐类别,如果某一用户连续播放同一类型的音乐,或者对同一首音乐的播放时间较长,则表明该用户对该类型的音乐关注度较高。
其中,用户的线上教学活动参与需求可以包括待培训需求和教学需求,待培训需求指的是想要获取音乐知识的一类用户的状态,例如,根据接收到的请求语音确定出请求方家庭中有儿童,则该儿童可以确定为候选培训对象,本实施例中,候选培训对象偏重于年龄较小的儿童,特别是初学启蒙的幼童,不针对年龄较大的儿童,如高年级小学生的乐器演奏精进和竞赛培训之类的高级乐器培训;教学需求是指擅长或者基本了解某类音乐的用户的状态,此类用户可以确定其为指定音乐类型的候选教学对象,由于教学人员是年龄较小的儿童,对教学对象的专业技能不作较高的限定,不仅限是有专业证书的音乐者,还可以是音乐学院的学生和会乐器的人。
S120、向候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式培训对象和正式教学对象。
在本申请实施例中,根据候选培训对象和候选教学对象的匹配程度,智能音箱自动向候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,例如,向候选教学对象发送成为教学老师的邀请;向候选培训对象推送线上教学资源的信息,诸如已有教学老师的资源信息。智能音箱会根据候选培训对象所选的乐器类型,匹配对应的候选教学对象,向候选教学对象发送匹配请求;或者根据候选教学对象的线上申请,智能音箱在线上进行搜索候选培训对象,并向该候选培训对象发送匹配请求,候选培训对象和候选教学对象接收到智能音箱发送的匹配请求后,可以自由选择同意,或者是不同意。
S130、根据正式培训对象和正式教学对象的属性和状态,进行线上教学匹配。
在本申请实施例中,正式培训对象的属性是对象的描述信息,例如可包括:年龄、需学种类、所需培训级别和承受费用标准等;正式教学对象的属性例如可包括:教学种类、教学级别、历史评分和收费标准等。状态是指该对象当前是否在线,或是否处于正在线上教学的过程中。
正式培训对象可以根据不同的属性和状态在线上筛选符合心意的正式教学对象,相应的,正式教学对象也可在线上申请,匹配对应的正式培训对象进行教学。
其中,正式培训对象可以根据自己的需学种类在线进行搜索相应的正式教学对象,进行线上教学匹配。例如,正式培训对象在线上选择一种类型的乐器进行培训,智能音箱会根据该乐器类型进行筛选,由正式培训对象在筛选结果中挑选满意的正式教学对象,确定为最终需要被培训的正式教学对象,然后由智能音箱发送求学申请至该正式教学对象,待该正式教学对象同意求学申请后,完成线上教学匹配。
具体的,正式培训对象想要进行乐器启蒙时,可以通过带屏智能音箱搜索在线的音乐老师,即正式教学对象,对搜索出的正式教学对象进行筛选,由正式培训对象选择满意的正式教学对象,作为最终要被培训的正式教学对象,通过智能音箱向该正式教学对象发起求学申请,待该正式教学对象同意后,完成线上教学匹配。通过对正式教学对象在线搜索时,可以根据正式教学对象的属性进行筛选,例如,可以通过擅长乐器的种类、评分和费用价格来筛选在线的正式教学对象,查看每个正式教学对象的认证信息,对满意的正式教学对象,发送求学申请。
本实施例的技术方案,通过用户在电子设备中的观看记录筛选出候选培训对象和候选教学对象,并推送线上教学匹配请求,以此确定正式培训对象和正式教学对象,最终根据正式确定对象的属性和状态,实现线上教学匹配。因为采用通过培训对象的属性和状态实现线上匹配的技术手段,所以克服了线上教学资源与所需对象难以匹配的技术问题,进而达到自动为培训对象匹配教学资源、提高资源匹配效率和精确度的技术效果。
第二实施例
本实施例在上述第一实施例的基础上,提供了线上教学资源的匹配方法的一个优选实施方式,能够通过年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象和候选教学对象,以及感兴趣的教学内容。图2是本申请第二实施例提供的一种线上教学资源的匹配方法的流程示意图。该方法具体包括如下:
S210、通过电子设备采集作为使用者的至少一个用户的语音数据。
在本申请实施例中,电子设备优选是带屏智能音箱,通过智能音箱采集使用者的语音数据,以便后续判断该使用者的身份信息,从而确定出使用者的需求。通常智能音箱的使用者可能不止一个用户,需要分别采集语音数据。其中,语音数据可以为培训对象或教学对象与该智能音箱交互时所产生的语音数据,或者是培训对象在智能音箱中上传的教学视频中的语音数据。
S220、根据语音数据的语音信息识别各用户的年龄和使用占比。
在申请本实施例中,语音信息指的是智能音箱采集到使用者的语音,具体可以是语音的音色、音调、响度、语音波形等语音信息,通过语音信息识别使用者的年龄和使用占比。智能音箱对语音信息进行分析,可以得到一台设备正在使用的用户数量,以及每个用户的声纹信息,通过收集大量的声纹信息进行标注,标出每个声纹对应的性别、年龄,以这些标好的信息训练出分类模型,通过分类模型可以对音箱的用户进行分类,识别出用户中不同的年龄阶段,并统计相应年龄段的使用占比,例如对智能音箱的使用时长占比等。
S230、根据使用占比确定主要使用用户。
S240、判断主要使用用户的年龄是否符合培训对象年龄范围或教学对象年龄范围,如果符合,则执行S250,如果不符合,则确定为非候选对象。
在本申请实施例中,主要使用用户包括培训对象和教学对象,判断主要使用用户的年龄,其中,本实施例中涉及到的培训对象为儿童,特别是幼童,因此,培训对象的年龄范围设置为1-5岁,教学对象的年龄设置为18-45岁,由于培训对象和教学对象的年龄是根据所属人群进行人为定义得到,因此,依据个人经验不同,本实施例对培训对象和教学对象的具体年龄范围不作具体限定。
如果主要使用用户的年龄符合培训对象年龄范围或教学对象年龄范围,则执行S250;如果不符合,则重新采集用户的语音数据,并进行识别。
S250、根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,确定用户的所属年龄段和感兴趣内容。
在本申请实施例中,根据用户的观看历史记录,确定用户的年龄段和感兴趣内容。例如,某一用户连续定时观看大量动画片,或者播放儿歌,可以确定该用户中存在儿童用户;也可以对获取到的播放音乐进行解析,区分出是否有纯乐器的音乐,如果用户大量播放小提琴的音频,可以认为儿童用户对小提起比较感兴趣,有小提琴学习的诉求。
确定出用户中无儿童的家庭,对其用户家庭播放过的音乐进行解析,区分是否有纯乐器的音乐,如果该用户大量收听相关乐器的音乐,可以认为用户对此乐器比较熟悉,有作为音乐教学人员的潜力。
S260、根据所属年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象和候选教学对象,以及感兴趣的教学内容。
在本申请实施例中,确定出用户的年龄段和感兴趣内容,根据确定出的用户的年龄段和感兴趣内容,确定哪些用户为候选培训对象,哪些用户为候选教学对象,对两者进行分类标记。
S270、向候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式培训对象和正式教学对象。
在本申请实施例中,通过智能音箱给候选培训对象和候选教学对象发送匹配请求,通过双方的反馈结果确定是否为正式培训对象和正式教学对象。智能音箱通过向候选教学对象推送线上教学邀请,如果候选教学对象接受邀请,则从候选教学对象获取教学资格凭证,教学资格凭证包括级别资质和教学音视频,根据教学资格凭证确定候选教学对象为正式教学对象;候选教学对象也可自己向智能音箱请求教学申请,完成正式教学对象的验证。
S280、根据正式培训对象和正式教学对象的属性和状态,进行线上教学匹配。
可选的,根据所属年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象以及感兴趣的教学内容,如果感兴趣内容包括乐器演奏多媒体内容,且所属年龄段为启蒙年龄段,则确定为候选培训对象,且感兴趣的教学内容为乐器学习;根据所属年龄段和感兴趣内容确定候选教学对象以及感兴趣的教学内容,如果感兴趣内容包括乐器演奏多媒体内容,且所属年龄段为教学年龄段,则确定为候选教学对象,且感兴趣的教学内容为乐器教学。
本实施例的技术方案,通过智能音箱采集到用户的语音数据,判断其所属的年龄段和使用占比,确定主要使用用户,通过对主要使用用户的判断,根据观看的历史记录,确定用户的所属年龄段和感兴趣内容,并向候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,以此识别出正式培训对象和正式教学对象,实现最终的线上教学匹配。本申请实施例通过年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象和候选教学对象,以及感兴趣的教学内容,克服了线上教学资源与所需对象难以匹配的技术问题,进而达到自动为培训对象匹配教学资源、提高资源匹配效率和精确度的技术效果。
第三实施例
图3是本申请第三实施例提供的一种线上教学资源的匹配装置的结构示意图,本实施例可适用于智能音箱中对培训对象和教学对象进行线上匹配的情况,该装置配置于电子设备,电子设备优选为带屏智能音箱,可实现本申请任意实施例所述的线上教学资源的匹配方法。该装置具体包括如下:
候选对象确定模块310,用于根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象;
正式对象确定模块320,用于向所述候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式培训对象和正式教学对象;
线上教学匹配模块330,用于根据所述正式培训对象和正式教学对象的属性和状态,进行线上教学匹配。
可选的,所述候选对象确定模块310包括:
用户确定子模块3101,用于根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,确定所述用户的所属年龄段和感兴趣内容;
候选对象确定子模块3102,用于根据所述所属年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象和候选教学对象,以及感兴趣的教学内容,所述感兴趣的教学内容作为所述属性。
可选的,所述候选对象确定子模块3102,具体用于:
如果所述感兴趣内容包括乐器演奏多媒体内容,且所述所属年龄段为启蒙年龄段,则确定为候选培训对象,且感兴趣的教学内容为乐器学习。
可选的,所述候选对象确定子模块3102,还具体用于:
如果所述感兴趣内容包括乐器演奏多媒体内容,且所述所属年龄段为教学年龄段,则确定为候选教学对象,且感兴趣的教学内容为乐器教学。
可选的,所述正式对象确定模块320,具体用于:
向所述候选教学对象推送线上教学邀请;
如果所述候选教学对象接受邀请,则从所述候选教学对象获取教学资格凭证,所述教学资格凭证包括级别资质和教学音视频;
根据所述教学资格凭证确定所述候选教学对象为所述正式教学对象。
进一步的,所述装置还包括:
数据采集模块340,用于通过所述电子设备采集作为使用者的至少一个用户的语音数据;
识别模块350,用于根据所述语音数据的语音信息识别各所述用户的年龄和使用占比;
主要用户确定模块360,用于根据使用占比确定主要使用用户;
年龄判断模块370,用于判断主要使用用户的年龄是否符合培训对象年龄范围或教学对象年龄范围,如果符合,则继续执行后续识别操作。
可选的,所述正式教学对象的属性包括:教学种类、教学级别、历史评分和收费标准;所述正式培训对象的属性包括:年龄、需学种类、所需培训级别和承受费用标准。
可选的,所述电子设备为带屏智能音箱。
本实施例的技术方案,通过各个功能模块之间的相互配合,实现了候选对象的确定、正式对象的确定以及线上教学的匹配。本发明实施例通过用户在电子设备中的观看记录筛选出候选培训对象和候选教学对象,并推送线上教学匹配请求,以此确定正式培训对象和正式教学对象,最终根据正式确定对象的属性和状态,实现线上教学匹配。因为采用通过培训对象的属性和状态实现线上匹配的技术手段,所以克服了线上教学资源与所需对象难以匹配的技术问题,进而达到自动为培训对象匹配教学资源、提高资源匹配效率和精确度的技术效果。
第四实施例
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。
如图4所示,是本申请实施例提供的线上教学资源的匹配方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本申请的电子设备优选为带屏智能音箱。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图4所示,该电子设备包括:一个或多个处理器401、存储器402,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图4中以一个处理器401为例。
存储器402即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的线上教学资源的匹配方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的线上教学资源的匹配方法。
存储器402作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的线上教学资源的匹配方法对应的程序指令/模块。处理器401通过运行存储在存储器402中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的线上教学资源的匹配方法。
存储器402可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据线上教学资源的匹配方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器402可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至线上教学资源的匹配方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
线上教学资源的匹配方法的电子设备还可以包括:输入装置403和输出装置404。处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404可以通过总线或者其他方式连接,图4中以通过总线连接为例。
输入装置403可接收输入的数字或字符信息,以及产生与线上教学资源的匹配方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置404可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案,通过用户在电子设备中的观看记录筛选出候选培训对象和候选教学对象,并推送线上教学匹配请求,以此确定正式培训对象和正式教学对象,最终根据正式确定对象的属性和状态,实现线上教学匹配。因为采用通过培训对象的属性和状态实现线上匹配的技术手段,所以克服了线上教学资源与所需对象难以匹配的技术问题,进而达到自动为培训对象匹配教学资源、提高资源匹配效率和精确度的技术效果。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (12)
1.一种线上教学资源的匹配方法,其特征在于,所述方法包括:
根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象;
向所述候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式培训对象和正式教学对象;
根据所述正式培训对象和正式教学对象的属性和状态,进行线上教学匹配。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象包括:
根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,确定所述用户的所属年龄段和感兴趣内容;
根据所述所属年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象和候选教学对象,以及感兴趣的教学内容,所述感兴趣的教学内容作为所述属性。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象之前,还包括:
通过所述电子设备采集作为使用者的至少一个用户的语音数据;
根据所述语音数据的语音信息识别各所述用户的年龄和使用占比;
根据使用占比确定主要使用用户;
判断主要使用用户的年龄是否符合培训对象年龄范围或教学对象年龄范围,如果符合,则继续执行后续识别操作。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,根据所述所属年龄段和感兴趣内容确定候选培训对象以及感兴趣的教学内容包括:
如果所述感兴趣内容包括乐器演奏多媒体内容,且所述所属年龄段为启蒙年龄段,则确定为候选培训对象,且感兴趣的教学内容为乐器学习。
5.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,根据所述所属年龄段和感兴趣内容确定候选教学对象以及感兴趣的教学内容包括:
如果所述感兴趣内容包括乐器演奏多媒体内容,且所述所属年龄段为教学年龄段,则确定为候选教学对象,且感兴趣的教学内容为乐器教学。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,向所述候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式教学对象包括:
向所述候选教学对象推送线上教学邀请;
如果所述候选教学对象接受邀请,则从所述候选教学对象获取教学资格凭证,所述教学资格凭证包括级别资质和教学音视频;
根据所述教学资格凭证确定所述候选教学对象为所述正式教学对象。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述正式教学对象的属性包括:教学种类、教学级别、历史评分和收费标准;
所述正式培训对象的属性包括:年龄、需学种类、所需培训级别和承受费用标准。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述电子设备为智能音箱。
9.一种线上教学资源的匹配装置,其特征在于,配置于电子设备中,所述装置包括:
候选对象确定模块,用于根据用户对电子设备中多媒体内容的观看历史记录,识别确定候选培训对象和候选教学对象;
正式对象确定模块,用于向所述候选培训对象和候选教学对象推送线上教学匹配请求,并根据反馈结果确定正式培训对象和正式教学对象;
线上教学匹配模块,用于根据所述正式培训对象和正式教学对象的属性和状态,进行线上教学匹配。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的线上教学资源的匹配方法。
11.根据权利要求10所述的电子设备,其特征在于,所述电子设备为带屏智能音箱。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的线上教学资源的匹配方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116012203A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-04-25 | 读书郎教育科技有限公司 | 一种教学资源匹配系统 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106296312A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-04 | 江苏名通信息科技有限公司 | 基于社交媒体的在线教育资源推荐系统 |
CN107395703A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-11-24 | 中国医学科学院医学信息研究所 | 一种资源推送方法和装置 |
CN107967635A (zh) * | 2016-10-19 | 2018-04-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种信息匹配方法和装置 |
CN108364526A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-03 | 上海乐愚智能科技有限公司 | 一种音乐教学方法、装置、机器人及存储介质 |
CN108763342A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-06 | 北京比特智学科技有限公司 | 学习资源分配方法和装置 |
CN109427218A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 北京三好互动教育科技有限公司 | 一种在线教育系统和方法 |
CN110019392A (zh) * | 2017-11-07 | 2019-07-16 | 北京大米科技有限公司 | 在网络教学系统中推荐教师的方法 |
-
2019
- 2019-09-29 CN CN201910936354.XA patent/CN110704737B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106296312A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-04 | 江苏名通信息科技有限公司 | 基于社交媒体的在线教育资源推荐系统 |
CN107967635A (zh) * | 2016-10-19 | 2018-04-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种信息匹配方法和装置 |
CN107395703A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-11-24 | 中国医学科学院医学信息研究所 | 一种资源推送方法和装置 |
CN109427218A (zh) * | 2017-08-25 | 2019-03-05 | 北京三好互动教育科技有限公司 | 一种在线教育系统和方法 |
CN110019392A (zh) * | 2017-11-07 | 2019-07-16 | 北京大米科技有限公司 | 在网络教学系统中推荐教师的方法 |
CN108364526A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-03 | 上海乐愚智能科技有限公司 | 一种音乐教学方法、装置、机器人及存储介质 |
CN108763342A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-06 | 北京比特智学科技有限公司 | 学习资源分配方法和装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116012203A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-04-25 | 读书郎教育科技有限公司 | 一种教学资源匹配系统 |
CN116012203B (zh) * | 2022-12-22 | 2023-09-26 | 读书郎教育科技有限公司 | 一种教学资源匹配系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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