CN111444423B - 学习资源智能推送方法 - Google Patents

学习资源智能推送方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111444423B
CN111444423B CN202010215632.5A CN202010215632A CN111444423B CN 111444423 B CN111444423 B CN 111444423B CN 202010215632 A CN202010215632 A CN 202010215632A CN 111444423 B CN111444423 B CN 111444423B
Authority
CN
China
Prior art keywords
knowledge
points
point
learning
knowledge points
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010215632.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111444423A (zh
Inventor
崔炜
陈志侃
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Yixue Education Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Yixue Education Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Yixue Education Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Yixue Education Technology Co Ltd
Priority to CN202010215632.5A priority Critical patent/CN111444423B/zh
Publication of CN111444423A publication Critical patent/CN111444423A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111444423B publication Critical patent/CN111444423B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/367—Ontology
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

本发明属于计算机技术领域，公开了一种学习资源智能推送方法，包括下述步骤：步骤一、获取学生标签信息，若学生的标签信息为学苗，则进入步骤二；若学生的标签信息为学中，则进入步骤三；若学生的标签信息为学霸，则进入步骤四；步骤二、以学苗起点范围对学生进行知识点测试；步骤三、以学中起点范围对学生进行知识点测试；步骤四、以学霸起点范围对学生进行知识点测试；步骤五、根据标记后的知识图谱进行学习资源推送。本发明解决了现有教学系统无法向学生推送学生所需学习资源的问题。

Description

学习资源智能推送方法
技术领域
本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种学习资源智能推送方法。
背景技术
随着计算机技术的发展，线上教学类的产品层出不穷。在线上教学系统中，对学生推送合理的教学视频和测试题型是及其重要的。目前为止，线上教学主要是根据不同学科所涉及到的学习内容，根据教材划分为多个学习模块。每个学习模块中包含的内容，通过教研老师的经验拆分成多个知识点。并为每个知识点生产出配套的教学视频与测试题型等学习资源。
另外，对于一个学习模块中的多个知识点来说，知识点之间是存在先后关联关系的，比如说在相似三角形的学习中，学习完成“相似图形的概念后”后，再学习“相似多边形”，再学习“相似三角形的相关概念”。
教学中通过沿知识点间的前后置关系规划的学习路径进行，能够起到循序渐进，打牢基础的优点。
目前为止，线上教学系统还无法智能的向学生推送其当下所需的学习资源，要么由学生自己来选择所需的学习资源，要么定期向学生推送学习资源。
由学生自己选择所需的学习资源，因学生还不能很清晰的知道自己的学习情况，导致选择的学子资源要么过于简单，要么过于难。
而定期向学生推送学习资源，对于学生来说学习效率非常低，原因是因为所有学生的水平并不一致。一个考试经常不及格的学生和一个考试一直在班中排名前三的学生在班课上学的内容是一模一样的。难的知识点对于学苗来说对于提分没有帮助，学这个知识点是在浪费他的时间，而一个简单的知识点对于学霸学生来说也是同理的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种学习资源智能推送方法，以解决现有教学系统无法向学生推送学生所需学习资源的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：学习资源智能推送方法，包括下述步骤：
步骤一、获取学生标签信息，若学生的标签信息为学苗，则进入步骤二；若学生的标签信息为学中，则进入步骤三；若学生的标签信息为学霸，则进入步骤四；
步骤二、包括以下步骤：
步骤200、调取学生当前的知识图谱信息中学苗起点范围的所有知识点；
步骤201、对步骤200调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤202；
步骤202、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，将当前知识点标记为达标，并进入步骤203；若测试结果为未达标，进入步骤205；
步骤203、判断当前知识点是否有后置知识点，若有进入步骤204；
步骤204、调取当前知识点的后置知识点作为新的当前知识点进行测试操作；若测试结果为达标，进入步骤203；若测试结果为未达标，进入步骤205；
步骤205、将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之后的所有知识点均标记为未达标；
步骤206、判断学苗起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤202；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
步骤三、包括以下步骤：
步骤300、调取学生当前的知识图谱信息中学中起点范围的所有知识点；
步骤301、对步骤300调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤302；
步骤302、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，则将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之前的所有知识点均标记为达标，并进入步骤303；若测试结果为未达标，进入步骤305；
步骤303、判断当前知识点是否有后置知识点，若有进入步骤304；
步骤304、调取当前知识点的后置知识点作为新的当前知识点，进入步骤302；
步骤305、将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之后的所有知识点均标记为未达标；
步骤306、判断学中起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤302；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
步骤四、包括以下步骤：
步骤400、调取学生当前的知识图谱信息中学霸起点范围的所有知识点；
步骤401、对步骤400调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤402；
步骤402、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之前的所有知识点均标记为达标，进入步骤405；若测试结果为未达标，进入步骤403；
步骤403、判断当前知识点是否有前置知识点，若是，则进入步骤404；若否，则进入步骤405；
步骤404、调取当前知识点的前置知识点作为新的当前知识点，然后进入步骤402；
步骤405、判断学霸起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤402；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
步骤五、包括以下步骤
步骤501、抽取标记后的知识图谱中所有未达标的知识点中待推送学习资源的一个或多个知识点，待推送学习资源的知识点为“该知识点在知识图谱中无前置知识点的知识点”或“该知识点在知识图谱中的前置知识点已标记为达标的知识点”；
步骤502、调取一个步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点；
步骤503、依照调取到的待推送学习资源的知识点，向学生推送学习资源；
步骤504、获取学生对步骤503中推送过学习资源的知识点的学习结果，若学习结果为达标，则将该知识点标记为达标，并进入步骤505；若测试结果为未达标，进入步骤506；
步骤505、判断当前知识点是否有后置知识点，若有，则调取当前知识点的后置知识点为待推送学习资源的知识点，并进入步骤503；若无，则进入步骤506；
步骤506、判断步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点是否有未被调取过的，若有，则调取下一个步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点，并进入步骤503；
所述学苗起点范围的所有知识点指在知识图谱中没有前置知识点的所有知识点；
所述学苗起点范围的所有知识点指在知识图谱中没有前置知识点的所有知识点；
所述学中起点范围的所有知识点指在知识图谱中既有后置知识点又有前置知识点的所有知识点。
上述学习资源智能推送方法，在步骤506中判断步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点是否有未被调取过的，若无，则进入步骤507；
步骤507、在对当前标记过的知识图谱中的达标知识点数量进行统计，计算达标知识点的数量在知识图谱中知识点总数中占比λ，若λ＞70％，则将学生标签信息修改为学霸；若50％＜λ＜70％，则将学生标签信息修改为学中；若λ＜50％，则将学生标签信息修改为学苗。
上述学习资源智能推送方法，步骤200中调取学生当前的知识图谱信息中学苗起点范围的所有知识点后；还包括对学苗起点范围的所有知识点进行排序；排序按每个知识点的关系丰富度由大到小对学苗起点范围的所有知识点进行排序；若有两个知识点的关系丰富度相同，则任取一个知识点排在另一知识点之前。
本发明与现有技术相比具有以下优点：本发明通过将知识图谱分为学苗起点部分、学中起点部分和学霸起点部分；以使对学生进行测试时，能够根据学生的标签信息，分别选择不同的起点部分开始进行测试，并且采用知识点的前后置关系推导知识点的状态(达标/未达标)，能够快速的获取到学生对知识图谱所有知识点的掌握状态，减少了测试次数，在将本发明应用到教学系统的前端中时，能够大大的减轻计算机对学生知识点掌握状态测试时的运算压力，提升测试效率。在得到学生对知识图谱中的所有知识点的掌握状态后，再向学生进行学习资源的推送，能够实现向学生推送所需学习资源的功能，解决现有教学系统无法向学生推送学生所需学习资源的问题。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明示例性的由9个知识点组成的知识图谱。
图2为图1中部分知识点被标记为达标后的图。
图3为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
图1所示为一张由9个知识点组成的知识图谱。
下面参考图1—图3对本发明进行说明。
所述推送方法应用于教学系统(教学系统由前端和服务器组成)的前端中，如图3所示，所述推送方法包括下述步骤：
步骤一、获取学生标签信息，若学生的标签信息为学苗，则进入步骤二；若学生的标签信息为学中，则进入步骤三；若学生的标签信息为学霸，则进入步骤四；
需要说明的是，实际中若学生首次通过前端登录教学系统，则学生对自己的标签信息自定义，学生自行确定标签信息为学苗、学中或学霸，学生的标签信息存储于服务器中，若学生非首次登录系统，因学生的标签信息在服务器中已经有存储，故将不再允许学生自定义标签信息；
步骤二、包括以下步骤：
步骤200、调取学生当前的知识图谱信息中学苗起点范围的所有知识点；
如图1所示，此处将调取知识点1、知识点2、知识点5；
步骤201、对步骤200调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤202；
步骤202、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，将当前知识点标记为达标，并进入步骤203；若测试结果为未达标，进入步骤205；
所述测试操作可以为以测试题的形式进行，例如向学生推送2道测试题，如果2道都对则算达标，如果错1道就算未达标；
步骤203、判断当前知识点是否有后置知识点，若有进入步骤204；
如图1所示，知识点3为知识点1的后置知识点，知识点4为知识点2的后置知识点；
步骤204、调取当前知识点的后置知识点作为新的当前知识点进行测试操作；若测试结果为达标，进入步骤203；若测试结果为未达标，进入步骤205；
步骤205、将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之后的所有知识点均标记为未达标；
例如，如图1中所示，此处假设知识点2的测试结果为未达标，则将知识点4、知识点6、知识点8、知识点9均将被标记为未达标，在实际中，区间是排在集合之后的知识点，若学生在集合上的测试都未达标，则对区间不用测也知道在理论上学生对区间的测试也会使未达标；
步骤206、判断学苗起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤202；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
在步骤206执行完时，知识图谱中所有知识点的状态(达标/未达标)均已被标记，相当于对学生在该知识图谱上的学习程度有了一次摸底，然后根据标记后的知识图谱有针对性的向学生推送学习资源。
步骤三、包括以下步骤：
步骤300、调取学生当前的知识图谱信息中学中起点范围的所有知识点；
如图1所示，此处将调取知识点3、知识点4、知识点6；
步骤301、对步骤300调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤302；
步骤302、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，则将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之前的所有知识点均标记为达标，并进入步骤303；若测试结果为未达标，进入步骤305；
此处假设知识点3的测试结果为达标，则可以推导出知识点1也达标，故将知识点3和知识点1均标记的为达标；
步骤303、判断当前知识点是否有后置知识点，若有进入步骤304；
步骤304、调取当前知识点的后置知识点作为新的当前知识点，进入步骤302；
步骤305、将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之后的所有知识点均标记为未达标；
步骤306、判断学中起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤302；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
步骤四、包括以下步骤：
步骤400、调取学生当前的知识图谱信息中学霸起点范围的所有知识点；
如图1所示，此处将调取知识点7、知识点8、知识点9；
步骤401、对步骤400调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤402；
步骤402、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之前的所有知识点均标记为达标，进入步骤405；若测试结果为未达标，进入步骤403；
此处假设知识点9的测试结果为达标，则可以推导出知识点4、知识点2、知识点6和知识点5也达标，故将知识点4、知识点2、知识点6和知识点5均标记的为达标；
步骤403、判断当前知识点是否有前置知识点，若是，则进入步骤404；若否，则进入步骤405；
步骤404、调取当前知识点的前置知识点作为新的当前知识点，然后进入步骤402；
步骤405、判断学霸起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤402；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
需要说明的是，通过以学生的标签信息(学苗、学中、学霸)来决定对知识图谱中所有知识点测试的起点范围，并且依据一知识点达标，其前置知识点也达标，知识点未达标，其后置知识点也将未达标，能够快速的对学生在知识图谱中各知识点的状态进行测试，可以有效的提升测试效率，减轻系统负担。
步骤五、包括以下步骤
步骤501、抽取标记后的知识图谱中所有未达标的知识点中待推送学习资源的一个或多个知识点，待推送学习资源的知识点为“该知识点在知识图谱中无前置知识点的知识点”或“该知识点在知识图谱中的前置知识点已标记为达标的知识点”；
此处假设图1所示的知识图谱在学生测试完成标记后，如图2所示；图2中被黑色填充的知识点表示达标的知识点，未被黑色填充的知识点表示未达标知识点；此处待推送学习资源的知识点为知识点3和知识点4；
步骤502、调取一个步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点；
步骤503、依照调取到的待推送学习资源的知识点，向学生推送学习资源；
所述学习资源可以为教学视频、课程讲义、测试题等，学生在接收到学习资源后可以对知识点进行深入学习，并且因待推送学习资源的知识点的前置知识点均是学生已经掌握的知识点，故在学习当前知识点时，更加轻松；
步骤504、获取学生对步骤503中推送过学习资源的知识点的学习结果，若学习结果为达标，则将该知识点标记为达标，并进入步骤505；若测试结果为未达标，进入步骤506；
所述学习结果可以通过测试题中的正答率决定，例如推送的学习资源中，有三道测试题，若全部做对，则认为学生对该知识点达标；
步骤505、判断当前知识点是否有后置知识点，若有，则调取当前知识点的后置知识点为待推送学习资源的知识点，并进入步骤503；若无，则进入步骤506；
步骤506、判断步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点是否有未被调取过的，若有，则调取下一个步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点，并进入步骤503；
所述学苗起点范围的所有知识点指在知识图谱中没有前置知识点的所有知识点；
所述学苗起点范围的所有知识点指在知识图谱中没有前置知识点的所有知识点；
所述学中起点范围的所有知识点指在知识图谱中既有后置知识点又有前置知识点的所有知识点。
本实施例中，在步骤506中判断步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点是否有未被调取过的，若无，则进入步骤507；
步骤507、在对当前标记过的知识图谱中的达标知识点数量进行统计，计算达标知识点的数量在知识图谱中知识点总数中占比λ，若λ＞70％，则将学生标签信息修改为学霸；若50％＜λ＜70％，则将学生标签信息修改为学中；若λ＜50％，则将学生标签信息修改为学苗。
需要说明的是，通过达标知识点的数量在知识图谱中知识点总数中占比λ，来确定学生的标签信息，能够消除学生在首次登录系统时，自定义标签信息的人为影响，并且通过以实际在一张知识图谱上反映的λ，来确定学生的标签信息，使学生在进入新的知识图谱测试时，获取到标签信息更科学，以提升学生在新的知识图谱上的测试效率。
本实施例中，步骤200中调取学生当前的知识图谱信息中学苗起点范围的所有知识点后；还包括对学苗起点范围的所有知识点进行排序；排序按每个知识点的关系丰富度由大到小对学苗起点范围的所有知识点进行排序；若有两个知识点的关系丰富度相同，则任取一个知识点排在另一知识点之前。
步骤300中调取学生当前的知识图谱信息中学中起点范围的所有知识点后；还包括对学中起点范围的所有知识点进行排序；排序按每个知识点的关系丰富度由大到小对学中起点范围的所有知识点进行排序；若有两个知识点的关系丰富度相同，则任取一个知识点排在另一知识点之前。
步骤400中调取学生当前的知识图谱信息中学霸起点范围的所有知识点后；还包括对学霸起点范围的所有知识点进行排序；排序按每个知识点的关系丰富度由大到小对学霸起点范围的所有知识点进行排序；若有两个知识点的关系丰富度相同，则任取一个知识点排在另一知识点之前。
需要说明的是，知识点的关系丰富度标识与该知识点存在关系的知识点的数量，例如，如图1所示，知识点1只有与知识点3存在关系，故知识点1的关系丰富度为1，知识点4与知识点8、知识点9、知识点6、以及知识点2均存在关系，故知识点4的关系丰富度为4；通过对学霸/学中/学苗起点范围的知识点以关系丰富度由大至小排序，使对知识点的调取从关系丰富度高的开始，这样能够提升测试效率，例如若知识点4不达标，则可推出知识点6、知识点8、知识点9也不达标，对知识点6既可不用测试了。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (3)

1.学习资源智能推送方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤一、获取学生标签信息，若学生的标签信息为学苗，则进入步骤二；若学生的标签信息为学中，则进入步骤三；若学生的标签信息为学霸，则进入步骤四；
步骤二、包括以下步骤：
步骤200、调取学生当前的知识图谱信息中学苗起点范围的所有知识点；
步骤201、对步骤200调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤202；
步骤202、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，将当前知识点标记为达标，并进入步骤203；若测试结果为未达标，进入步骤205；
步骤203、判断当前知识点是否有后置知识点，若有进入步骤204；
步骤204、调取当前知识点的后置知识点作为新的当前知识点进行测试操作；若测试结果为达标，进入步骤203；若测试结果为未达标，进入步骤205；
步骤205、将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之后的所有知识点均标记为未达标；
步骤206、判断学苗起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤202；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
步骤三、包括以下步骤：
步骤300、调取学生当前的知识图谱信息中学中起点范围的所有知识点；
步骤301、对步骤300调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤302；
步骤302、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，则将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之前的所有知识点均标记为达标，并进入步骤303；若测试结果为未达标，进入步骤305；
步骤303、判断当前知识点是否有后置知识点，若有进入步骤304；
步骤304、调取当前知识点的后置知识点作为新的当前知识点，进入步骤302；
步骤305、将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之后的所有知识点均标记为未达标；
步骤306、判断学中起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤302；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
步骤四、包括以下步骤：
步骤400、调取学生当前的知识图谱信息中学霸起点范围的所有知识点；
步骤401、对步骤400调取到的所有知识点取第一个知识点，然后进入步骤402；
步骤402、对调取的知识点进行测试操作；若测试结果为达标，将当前知识点以及在知识图谱中排在当前知识点之前的所有知识点均标记为达标，进入步骤405；若测试结果为未达标，进入步骤403；
步骤403、判断当前知识点是否有前置知识点，若是，则进入步骤404；若否，则进入步骤405；
步骤404、调取当前知识点的前置知识点作为新的当前知识点，然后进入步骤402；
步骤405、判断学霸起点范围的所有知识点中是否还有未被标记过的知识点，若是，则调取下一个知识点然后进入步骤402；若否，输出标记后的知识图谱；然后进入步骤五；
步骤五、包括以下步骤
步骤501、抽取标记后的知识图谱中所有未达标的知识点中待推送学习资源的一个或多个知识点，待推送学习资源的知识点为“该知识点在知识图谱中无前置知识点的知识点”或“该知识点在知识图谱中的前置知识点已标记为达标的知识点”；
步骤502、调取一个步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点；
步骤503、依照调取到的待推送学习资源的知识点，向学生推送学习资源；
步骤504、获取学生对步骤503中推送过学习资源的知识点的学习结果，若学习结果为达标，则将该知识点标记为达标，并进入步骤505；若测试结果为未达标，进入步骤506；
步骤505、判断当前知识点是否有后置知识点，若有，则调取当前知识点的后置知识点为待推送学习资源的知识点，并进入步骤503；若无，则进入步骤506；
步骤506、判断步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点是否有未被调取过的，若有，则调取下一个步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点，并进入步骤503；
所述学苗起点范围的所有知识点指在知识图谱中没有前置知识点的所有知识点；
所述学中起点范围的所有知识点指在知识图谱中既有后置知识点又有前置知识点的所有知识点。
2.按照权利要求1所述的学习资源智能推送方法，其特征在于：在步骤506中判断步骤501中抽取的待推送学习资源的知识点是否有未被调取过的，若无，则进入步骤507；
步骤507、在对当前标记过的知识图谱中的达标知识点数量进行统计，计算达标知识点的数量在知识图谱中知识点总数中占比λ，若λ＞70％，则将学生标签信息修改为学霸；若50％＜λ＜70％，则将学生标签信息修改为学中；若λ＜50％，则将学生标签信息修改为学苗。
3.按照权利要求1所述的学习资源智能推送方法，其特征在于：步骤200中调取学生当前的知识图谱信息中学苗起点范围的所有知识点后；还包括对学苗起点范围的所有知识点进行排序；排序按每个知识点的关系丰富度由大到小对学苗起点范围的所有知识点进行排序，所述知识点的关系丰富度，用于标识与该知识点存在关系的知识点的数量；若有两个知识点的关系丰富度相同，则任取一个知识点排在另一知识点之前。
CN202010215632.5A 2020-03-25 2020-03-25 学习资源智能推送方法 Active CN111444423B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010215632.5A CN111444423B (zh) 2020-03-25 2020-03-25 学习资源智能推送方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010215632.5A CN111444423B (zh) 2020-03-25 2020-03-25 学习资源智能推送方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111444423A CN111444423A (zh) 2020-07-24
CN111444423B true CN111444423B (zh) 2023-08-25

Family

ID=71650713

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010215632.5A Active CN111444423B (zh) 2020-03-25 2020-03-25 学习资源智能推送方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111444423B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111815491A (zh) * 2020-08-27 2020-10-23 江西软云科技股份有限公司 自适应学习计划制定方法、装置、可读存储介质及终端

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105117460A (zh) * 2015-08-21 2015-12-02 湖南亿谷科技发展股份有限公司 学习资源推荐方法和系统
CN105761183A (zh) * 2016-03-14 2016-07-13 成都爱易佰网络科技有限公司 知识点体系教学方法及基于知识点测度的自适应教学系统
CN107463691A (zh) * 2017-08-11 2017-12-12 北京点易通科技有限公司 一种学习状态收集与识别的方法及系统
CN107784069A (zh) * 2017-09-14 2018-03-09 深圳市赛达教育咨询有限公司 一种用于智能诊断学生知识能力的方法
CN109377430A (zh) * 2018-12-12 2019-02-22 广东小天才科技有限公司 一种学习计划推荐方法及学习客户端
CN110009957A (zh) * 2019-04-10 2019-07-12 上海乂学教育科技有限公司 自适应学习中数学大知识图谱测试系统及方法
CN110009956A (zh) * 2019-04-22 2019-07-12 上海乂学教育科技有限公司 英语语法自适应学习方法及学习装置
CN110021213A (zh) * 2019-05-14 2019-07-16 上海乂学教育科技有限公司 人工智能学习中数学前序学习方法
CN110491222A (zh) * 2019-06-12 2019-11-22 上海乂学教育科技有限公司 文言文学习系统
CN110502695A (zh) * 2019-07-25 2019-11-26 广东新励成教育科技股份有限公司 一种学习资源推荐方法、系统及终端
CN110544414A (zh) * 2019-07-31 2019-12-06 安徽淘云科技有限公司 知识图谱的处理方法和装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005017688A2 (en) * 2003-08-11 2005-02-24 George Dale Grayson Method and apparatus for teaching
US11120344B2 (en) * 2017-07-29 2021-09-14 Splunk Inc. Suggesting follow-up queries based on a follow-up recommendation machine learning model

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105117460A (zh) * 2015-08-21 2015-12-02 湖南亿谷科技发展股份有限公司 学习资源推荐方法和系统
CN105761183A (zh) * 2016-03-14 2016-07-13 成都爱易佰网络科技有限公司 知识点体系教学方法及基于知识点测度的自适应教学系统
CN107463691A (zh) * 2017-08-11 2017-12-12 北京点易通科技有限公司 一种学习状态收集与识别的方法及系统
CN107784069A (zh) * 2017-09-14 2018-03-09 深圳市赛达教育咨询有限公司 一种用于智能诊断学生知识能力的方法
CN109377430A (zh) * 2018-12-12 2019-02-22 广东小天才科技有限公司 一种学习计划推荐方法及学习客户端
CN110009957A (zh) * 2019-04-10 2019-07-12 上海乂学教育科技有限公司 自适应学习中数学大知识图谱测试系统及方法
CN110009956A (zh) * 2019-04-22 2019-07-12 上海乂学教育科技有限公司 英语语法自适应学习方法及学习装置
CN110021213A (zh) * 2019-05-14 2019-07-16 上海乂学教育科技有限公司 人工智能学习中数学前序学习方法
CN110491222A (zh) * 2019-06-12 2019-11-22 上海乂学教育科技有限公司 文言文学习系统
CN110502695A (zh) * 2019-07-25 2019-11-26 广东新励成教育科技股份有限公司 一种学习资源推荐方法、系统及终端
CN110544414A (zh) * 2019-07-31 2019-12-06 安徽淘云科技有限公司 知识图谱的处理方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
个性化推荐学习系统的模型研究与设计;张开飞;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20100715(第07期);I138-388 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111444423A (zh) 2020-07-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110941723A (zh) 一种知识图谱的构建方法、系统及存储介质
CN102074135A (zh) 一种题库建置方法及装置
CN109637238B (zh) 一种练习题的生成方法、装置、设备和存储介质
CN104464422A (zh) 一种基于信息工程的互动教学方法及系统
CN111444423B (zh) 学习资源智能推送方法
CN112445897A (zh) 文本类数据大规模分类标注方法、系统、装置及存储介质
CN113657723A (zh) 知识点掌握情况诊断方法、试题推荐方法及装置
CN112632295A (zh) 基于知识图谱的学习资源动态规划方法及装置
CN114691903A (zh) 一种智能课程测试方法及系统、电子设备、存储介质
CN114139053A (zh) 基于学分银行和大数据分析的终身学习资源智能推送系统
CN113283696A (zh) 一种直播竞赛的考核方法及终端
CN111696013A (zh) 一种应用于互联网微课学习平台的学习方法
CN115841403B (zh) 一种基于大数据的ai实训方法及系统
CN111242518A (zh) 适合智适应系统的学习流程配置方法
CN111416877B (zh) 基于mcm的学习系统及资源推送方法
CN117094863B (zh) 基于智慧学习的学习行为智能分析系统
CN115619192B (zh) 一种面向需求计划规则的混合式关系提取方法
Zhang et al. Design and Development of" Virtual AI Teacher" System Based on NLP
Yang et al. Empirical Study on Intelligent Formative Evaluation of Text Guiding Performance Assisted by Java System and Data Mining
Yin et al. Design and Implementation of International Trade Virtual Experiment Platform.
Zhang et al. Construction and Application of the Project-based Teaching System of Statistical Experiment Course using Python Language
CN112906862A (zh) 基于算式和题目求解同类数学题的方法
CN115393133A (zh) 一种培训用数字孪生实操题库开发平台及方法
Xue et al. The Teaching Mode and Practice Analysis of College Computer Basic Course Based on Computational Thinking
CN111177321A (zh) 一种确定语料的方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant