CN110796912A - 一种Timing内容推荐算法一体化管理平台 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，包括登录单元、学习科目选择单元、科目分类单元和知识点难度分类单元，本发明涉及学习软件技术领域。该Timing内容推荐算法一体化管理平台，使用者在使用平台学习时，平台通过浏览记录检测单元收集使用者浏览记录，和考核单元对使用者的学习效果进行评测，通过学习能力判断单元和学习进度推算单元对使用者的学习能力和进度做一个较为精准的评测，然后通过学习资料推荐单元推荐出适用于使用者当前学习进度和学习能力的学习资料，使得使用者可以不断循序渐进的学习到当前最适合自己知识点范围，平台自动推荐合适的学习资料，增加了平台的学习效果，降低了学习的难度。

Description

一种Timing内容推荐算法一体化管理平台
技术领域
本发明涉及学习软件技术领域，具体为一种Timing内容推荐算法一体化管理平台。
背景技术
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识或技能的过程，学习分为狭义与广义两种，狭义，通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化(知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华)的行为方式，例如通过学校教育获得知识的过程，学习作为一种获取知识交流情感的方式，已经成为人们日常生活中不可缺少的一项重要的内容，尤其是在二十一世纪这个知识经济时代，自主学习已是人们不断满足自身需要、充实原有知识结构，获取有价值信息，并最终取得成功的法宝，广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的行为方式。
timing是当前一个非常实用的学习计时软件，有大量使用者通过timing进行学习，但是现有的timing在推荐学习内容时，往往不具备时效性，推荐出来的学习资料往往不匹配使用者现阶段的学习进度，导致使用者的学习效果较差。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，解决了现有的timing在推荐学习内容时，往往不具备时效性，推荐出来的学习资料往往不匹配使用者现阶段的学习进度，导致使用者的学习效果较差的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，包括登录单元、学习科目选择单元、科目分类单元、知识点难度分类单元、知识出发点选择单元、学习资料推荐单元、浏览单元、学习资料评分单元、浏览记录存储单元、考核单元、判卷单元、学习能力判断单元、浏览记录检测单元、对比单元、学习进度推算单元和浏览量设定单元，所述登录单元的输出端与学习科目选择单元的输入端连接，并且学习科目选择单元的输出端与知识出发点选择单元的输入端连接，所述知识出发点选择单元、学习资料评分单元和学习进度推算单元的输出端均与学习资料推荐单元的输入端连接，所述科目分类单元的输出端分别与学习科目选择单元和知识点难度分类单元的输入端连接，所述知识点难度分类单元的输出端分别与知识出发点选择单元和学习资料推荐单元的输入端连接。
优选的，所述学习资料推荐单元的输出端分别与浏览单元和考核单元的输入端连接，所述浏览单元的输出端分别与学习资料评分单元、浏览记录存储单元、考核单元和浏览记录检测单元的输入端连接。
优选的，所述考核单元的输出端与判卷单元的输入端连接，并且判卷单元的输出端与学习能力判断单元的输入端连接，所述学习能力判断单元和对比单元的输出端均与学习进度推算单元的输入端连接，所述浏览记录检测单元的输出端与对比单元的输入端连接，所述浏览量设定单元的输出端与对比单元的输入端连接，所述学习进度推算单元的输出端与学习资料推荐单元的输入端连接。
优选的，所述学习科目选择单元包括主攻科目模块、副攻科目模块和科目推荐占比选择模块，所述主攻科目模块和副攻科目模块的输出端均与科目推荐占比选择模块的输入端连接。
优选的，所述考核单元包括考题库更新模块、考题库、考题难度选择模块和考题随机选择模块，所述考题库更新模块的输出端与考题库的输入端连接，并且考题库的输出端与考题难度选择模块的输入端连接，所述考题难度选择模块的输出端与考题随机选择模块的输入端连接。
优选的，所述学习资料评分单元包括星级评定模块、星级平均模块和个人心得展示模块，所述星级评定模块的输出端分别与星级平均模块和个人心得展示模块的输入端连接。
优选的，所述学习进度推算单元包括推荐模块、降低难度模块、增加难度模块和不变难度模块，所述推荐模块的输出端分别与降低难度模块、增加难度模块和不变难度模块的输入端连接。
优选的，所述学习能力判断单元包括分数对比模块、低强度推荐模块、高强度推荐模块和中强度推荐模块，所述分数对比模块低强度推荐模块的输出端分别与低强度推荐模块、高强度推荐模块和中强度推荐模块的输入端连接。
优选的，所述学习资料推荐单元包括星级资料优先推荐模块、资料难度增减模块和资料选择模块，所述星级资料优先推荐模块和资料难度增减模块的输出端均与资料选择模块的输入端连接。
(三)有益效果
本发明提供了一种Timing内容推荐算法一体化管理平台。与现有技术相比，具备以下有益效果：
(1)、该Timing内容推荐算法一体化管理平台，通过在登录单元的输出端与学习科目选择单元的输入端连接，并且学习科目选择单元的输出端与知识出发点选择单元的输入端连接，知识出发点选择单元、学习资料评分单元和学习进度推算单元的输出端均与学习资料推荐单元的输入端连接，科目分类单元的输出端分别与学习科目选择单元和知识点难度分类单元的输入端连接，知识点难度分类单元的输出端分别与知识出发点选择单元和学习资料推荐单元的输入端连接，使用者在使用平台学习时，平台通过浏览记录检测单元收集使用者浏览记录，和考核单元对使用者的学习效果进行评测，通过学习能力判断单元和学习进度推算单元对使用者的学习能力和进度做一个较为精准的评测，然后通过学习资料推荐单元推荐出适用于使用者当前学习进度和学习能力的学习资料，使得使用者可以不断循序渐进的学习到当前最适合自己知识点范围，平台自动推荐合适的学习资料，增加了平台的学习效果，降低了学习的难度。
(2)、该Timing内容推荐算法一体化管理平台，通过在考核单元包括考题库更新模块、考题库、考题难度选择模块和考题随机选择模块，考题库更新模块的输出端与考题库的输入端连接，并且考题库的输出端与考题难度选择模块的输入端连接，考题难度选择模块的输出端与考题随机选择模块的输入端连接，使用者在学习的过程中，通过考核单元进行考核，并且考题库内通过考题随机选择模块随机抽取合适难度的考题，然后通过判卷单元进行判卷，可以使得使用者能一直把握自己的学习进度，并且在学习之后通过考核可以快速的巩固自己学习的信息。
(3)、该Timing内容推荐算法一体化管理平台，通过在学习资料评分单元包括星级评定模块、星级平均模块和个人心得展示模块，星级评定模块的输出端分别与星级平均模块和个人心得展示模块的输入端连接，使用者在浏览学习资料推荐单元推荐出的学习资料时，通过学习资料评分单元对学习资料进行评分，并且通过个人心得展示模块录入自己的心得，通过云平台和其余使用者互相交流，并且评分高的学习资料可以优先推荐给使用者，使得内容推荐的更加优质。
附图说明
图1为本发明系统的原理框图；
图2为本发明学习科目选择单元的原理框图；
图3为本发明学习资料推荐单元的原理框图；
图4为本发明学习资料评分单元的原理框图；
图5为本发明考核单元的原理框图；
图6为本发明学习能力判断单元的原理框图；
图7为本发明学习进度推算单元的原理框图。
图中，1-登录单元、2-学习科目选择单元、3-科目分类单元、4-知识点难度分类单元、5-知识出发点选择单元、6-学习资料推荐单元、7-浏览单元、8-学习资料评分单元、9-浏览记录存储单元、10-考核单元、11-判卷单元、12-学习能力判断单元、13-浏览记录检测单元、14-对比单元、15-学习进度推算单元、16-浏览量设定单元、21-主攻科目模块、22-副攻科目模块、23-科目推荐占比选择模块、61-星级资料优先推荐模块、62-资料难度增减模块、63-资料选择模块、81-星级评定模块、82-星级平均模块、83-个人心得展示模块、101-考题库更新模块、102-考题库、103-考题难度选择模块、104-考题随机选择模块、121-分数对比模块、122-低强度推荐模块、123-高强度推荐模块、124-中强度推荐模块、151-推荐模块、152-降低难度模块、153-增加难度模块、154-不变难度模块。
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。
请参阅图1-7，本发明实施例提供一种技术方案：一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，包括登录单元1、学习科目选择单元2、科目分类单元3、知识点难度分类单元4、知识出发点选择单元5、学习资料推荐单元6、浏览单元7、学习资料评分单元8、浏览记录存储单元9、考核单元10、判卷单元11、学习能力判断单元12、浏览记录检测单元13、对比单元14、学习进度推算单元15和浏览量设定单元16，学习资料推荐单元6包括星级资料优先推荐模块61、资料难度增减模块62和资料选择模块63，星级资料优先推荐模块61和资料难度增减模块62的输出端均与资料选择模块63的输入端连接，使用者在浏览学习资料推荐单元6推荐出的学习资料时，通过学习资料评分单元8对学习资料进行评分，并且通过个人心得展示模块83录入自己的展示心得，通过云平台和其余使用者互相交流，并且评分高的学习资料可以优先推荐给使用者，使得内容推荐的更加优质，学习科目选择单元2包括主攻科目模块21、副攻科目模块22和科目推荐占比选择模块23，主攻科目模块21和副攻科目模块22的输出端均与科目推荐占比选择模块23的输入端连接，考核单元10的输出端与判卷单元11的输入端连接，并且判卷单元11的输出端与学习能力判断单元12的输入端连接，学习能力判断单元12包括分数对比模块121、低强度推荐模块122、高强度推荐模块123和中强度推荐模块124，分数对比模块低强度推荐模块122的输出端分别与低强度推荐模块122、高强度推荐模块123和中强度推荐模块124的输入端连接，学习能力判断单元12和对比单元14的输出端均与学习进度推算单元15的输入端连接，浏览记录检测单元13的输出端与对比单元14的输入端连接，浏览量设定单元16的输出端与对比单元14的输入端连接，学习进度推算单元15的输出端与学习资料推荐单元6的输入端连接，学习进度推算单元15包括推荐模块151、降低难度模块152、增加难度模块153和不变难度模块154，推荐模块151的输出端分别与降低难度模块152、增加难度模块153和不变难度模块154的输入端连接，学习资料推荐单元6的输出端分别与浏览单元7和考核单元10的输入端连接，浏览单元7的输出端分别与学习资料评分单元8、浏览记录存储单元9、考核单元10和浏览记录检测单元13的输入端连接，考核单元10包括考题库更新模块101、考题库102、考题难度选择模块103和考题随机选择模块104，考题库更新模块101的输出端与考题库102的输入端连接，并且考题库102的输出端与考题难度选择模块103的输入端连接，使用者在学习的过程中，通过考核单元10进行考核，并且考题库102内通过考题随机选择模块104随机抽取合适难度的考题，然后通过判卷单元11进行判卷，可以使得使用者能一直把握自己的学习进度，并且在学习之后通过考核可以快速的巩固自己学习的信息，考题难度选择模块103的输出端与考题随机选择模块104的输入端连接，登录单元1的输出端与学习科目选择单元2的输入端连接，并且学习科目选择单元2的输出端与知识出发点选择单元5的输入端连接，知识出发点选择单元5、学习资料评分单元8和学习进度推算单元15的输出端均与学习资料推荐单元6的输入端连接，学习资料评分单元8包括星级评定模块81、星级平均模块82和个人心得展示模块83，星级评定模块81的输出端分别与星级平均模块82和个人心得展示模块83的输入端连接，科目分类单元3的输出端分别与学习科目选择单元2和知识点难度分类单元4的输入端连接，知识点难度分类单元4的输出端分别与知识出发点选择单元5和学习资料推荐单元6的输入端连接，使用者在使用平台学习时，平台通过浏览记录检测单元13收集使用者浏览记录，和考核单元10对使用者的学习效果进行评测，通过学习能力判断单元12和学习进度推算单元15对使用者的学习能力和进度做一个较为精准的评测，然后通过学习资料推荐单元6推荐出适用于使用者当前学习进度和学习能力的学习资料，使得使用者可以不断循序渐进的学习到当前最适合自己知识点范围，平台自动推荐合适的学习资料，增加了平台的学习效果，降低了学习的难度。
使用时，通过登录单元1登进平台之中，经过科目分类单元3将科目分类后，通过学习科目选择单元2进行选择，通过主攻科目模块21选择主要学习科目，通过副攻科目模块22选择次要科目，通过科目推荐占比选择模块23调整科目资料的占比，通过知识点难度分类单元4对资料进行分类，经过知识出发点选择单元5来选择自己适合的知识切入点，通过学习资料推荐单元6推荐出学习资料进行学习，并且在推荐资料时，通过学习资料评分单元8对学习资料进行评分，通过星级评定模块81评定星级，并且通过个人心得展示模块83补录上自己的学习心得，经过星级平均模块82对打分进行平均，并且评分高的学习资料通过学习资料推荐单元6优先推荐，并且在学习一段时间之后，通过考核单元10进行考核，从考题库102内通过考题随机选择模块104随机抽取合适难度的考题，并且通过判卷单元11进行判卷，判卷完毕后通过分数对比模块121判断是否合格，分数较低时，通过低强度推荐模块122推荐难度较低的学习资料，分数正常通过中强度推荐模块124推荐正常的学习资料，当分数较高时通过高强度推荐模块123推荐较难的资料，通过浏览记录检测单元13记录学习的资料量，通过浏览量设定单元16设定学习所需的资料量，并且在考核结束后，通过对比单元14进行对比，来判断学习能力，并且根据学习能力的不同通过降低难度模块152、增加难度模块153和不变难度模块154来调整学习资料推荐单元6推荐资料的难易度。
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、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，包括登录单元(1)、学习科目选择单元(2)、科目分类单元(3)、知识点难度分类单元(4)、知识出发点选择单元(5)、学习资料推荐单元(6)、浏览单元(7)、学习资料评分单元(8)、浏览记录存储单元(9)、考核单元(10)、判卷单元(11)、学习能力判断单元(12)、浏览记录检测单元(13)、对比单元(14)、学习进度推算单元(15)和浏览量设定单元(16)，其特征在于：所述登录单元(1)的输出端与学习科目选择单元(2)的输入端连接，并且学习科目选择单元(2)的输出端与知识出发点选择单元(5)的输入端连接，所述知识出发点选择单元(5)、学习资料评分单元(8)和学习进度推算单元(15)的输出端均与学习资料推荐单元(6)的输入端连接，所述科目分类单元(3)的输出端分别与学习科目选择单元(2)和知识点难度分类单元(4)的输入端连接，所述知识点难度分类单元(4)的输出端分别与知识出发点选择单元(5)和学习资料推荐单元(6)的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，其特征在于：所述学习资料推荐单元(6)的输出端分别与浏览单元(7)和考核单元(10)的输入端连接，所述浏览单元(7)的输出端分别与学习资料评分单元(8)、浏览记录存储单元(9)、考核单元(10)和浏览记录检测单元(13)的输入端连接。
3.根据权利要求1所述的一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，其特征在于：所述考核单元(10)的输出端与判卷单元(11)的输入端连接，并且判卷单元(11)的输出端与学习能力判断单元(12)的输入端连接，所述学习能力判断单元(12)和对比单元(14)的输出端均与学习进度推算单元(15)的输入端连接，所述浏览记录检测单元(13)的输出端与对比单元(14)的输入端连接，所述浏览量设定单元(16)的输出端与对比单元(14)的输入端连接，所述学习进度推算单元(15)的输出端与学习资料推荐单元(6)的输入端连接。
4.根据权利要求1所述的一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，其特征在于：所述学习科目选择单元(2)包括主攻科目模块(21)、副攻科目模块(22)和科目推荐占比选择模块(23)，所述主攻科目模块(21)和副攻科目模块(22)的输出端均与科目推荐占比选择模块(23)的输入端连接。
5.根据权利要求1所述的一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，其特征在于：所述考核单元(10)包括考题库更新模块(101)、考题库(102)、考题难度选择模块(103)和考题随机选择模块(104)，所述考题库更新模块(101)的输出端与考题库(102)的输入端连接，并且考题库(102)的输出端与考题难度选择模块(103)的输入端连接，所述考题难度选择模块(103)的输出端与考题随机选择模块(104)的输入端连接。
6.根据权利要求1所述的一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，其特征在于：所述学习资料评分单元(8)包括星级评定模块(81)、星级平均模块(82)和个人心得展示模块(83)，所述星级评定模块(81)的输出端分别与星级平均模块(82)和个人心得展示模块(83)的输入端连接。
7.根据权利要求1所述的一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，其特征在于：所述学习进度推算单元(15)包括推荐模块(151)、降低难度模块(152)、增加难度模块(153)和不变难度模块(154)，所述推荐模块(151)的输出端分别与降低难度模块(152)、增加难度模块(153)和不变难度模块(154)的输入端连接。
8.根据权利要求1所述的一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，其特征在于：所述学习能力判断单元(12)包括分数对比模块(121)、低强度推荐模块(122)、高强度推荐模块(123)和中强度推荐模块(124)，所述分数对比模块低强度推荐模块(122)的输出端分别与低强度推荐模块(122)、高强度推荐模块(123)和中强度推荐模块(124)的输入端连接。
9.根据权利要求1所述的一种Timing内容推荐算法一体化管理平台，其特征在于：所述学习资料推荐单元(6)包括星级资料优先推荐模块(61)、资料难度增减模块(62)和资料选择模块(63)，所述星级资料优先推荐模块(61)和资料难度增减模块(62)的输出端均与资料选择模块(63)的输入端连接。
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