CN111833676A - 一种交互式学习辅助方法、装置和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种交互式学习辅助方法，包括：经验提供用户上传经验分享数据以及经验提供用户设备信息；交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类；经验使用用户登录交互式学习辅助系统，上传经验使用用户设备信息；交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类；根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户，并将该经验提供用户上传的经验分享数据发送给所述经验使用用户；所述经验使用用户根据接收到的经验分享数据与所述经验提供用户进行交互式学习。采用该方案能够根据用户自身的情况提供相匹配的学习经验，提高用户的学习成绩。
Description
技术领域
本发明涉及网络教育技术领域，具体而言，涉及一种交互式学习辅助方法、装置和系统。
背景技术
由于城市房租、人工等成本不断上涨，青少年的课外辅导班逐渐有线下向线上转变，使青少年们在家中就可以接受老师的辅导，与同学进行互动。
在学习过程中，“学霸”们往往有自己的独特的学习经验，好的学习经验往往能让学生在学习过程中事半功倍。但往往“学霸”的认定需要人工进行认定，当使用的用户数量大大的增多时，仅通过人工认定效率低下，不能满足实际的需求。另外“学霸”的学习经验并不是适用于所有的学生，需要根据学生的实际状态匹配最合适的学习经验。
发明内容
本发明旨在解决现有线上学习通过人工对“学霸”进行认定效率低下，不能满足实际的需求，以及学生无法匹配到最合适的学习经验的问题。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面提出一种交互式学习辅助方法，包括：
经验提供用户上传经验分享数据以及经验提供用户设备信息；
交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类；
经验使用用户登录交互式学习辅助系统，上传经验使用用户设备信息；
交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类；
根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户，并将该经验提供用户上传的经验分享数据发送给所述经验使用用户；
所述经验使用用户根据接收到的经验分享数据与所述经验提供用户进行交互式学习。
根据本发明的一种优选实施方式，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类具体为：
所述经验提供用户设备信息包括所述经验提供用户的应用程序下载列表；
将所述经验提供用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验提供用户的类别。
根据本发明的一种优选实施方式，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类具体为：
所述经验使用用户设备信息包括所述经验使用用户的应用程序下载列表；
将所述经验使用用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验使用用户的类别。
根据本发明的一种优选实施方式，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户具体为：
将所述经验使用用户的分类结果和所述经验提供用户的分类结果输入匹配模型，由所述匹配模型输出匹配结果。
本发明第二方面提出一种交互式学习辅助装置，包括：
经验提供用户登陆模块，用于经验提供用户上传经验分享数据以及经验提供用户设备信息；
经验提供用户分类模块，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类；
经验使用用户登陆模块，用于经验使用用户登录交互式学习辅助系统，上传经验使用用户设备信息；
经验使用用户分类模块，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类；
匹配模块，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户，并将该经验提供用户上传的经验分享数据发送给所述经验使用用户；
互动模块，所述经验使用用户根据接收到的经验分享数据与所述经验提供用户进行交互式学习。
根据本发明的一种优选实施方式，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类具体为：
所述经验提供用户设备信息包括所述经验提供用户的应用程序下载列表；
将所述经验提供用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验提供用户的类别。
根据本发明的一种优选实施方式，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类具体为：
所述经验使用用户设备信息包括所述经验使用用户的应用程序下载列表；
将所述经验使用用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验使用用户的类别。
根据本发明的一种优选实施方式，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户具体为：
将所述经验使用用户的分类结果和所述经验提供用户的分类结果输入匹配模型，由所述匹配模型输出匹配结果。
本发明第三方面提出一种交互式学习辅助系统，包括：
存储单元，用于存储计算机可执行程序；
处理单元，用于读取所述存储单元中的计算机可执行程序，以执行所述的交互式学习辅助方法。
本发明第四方面提出一种计算机可读介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于执行所述的交互式学习辅助方法。
采用该技术方案，能够快速对经验提供用户进行分类，识别出“学霸”用户，同时能够对经验使用用户进行分类，根据分类结果匹配最适合的学习经验，提高了经验使用用户的学习效率。
附图说明
为了使本发明所解决的技术问题、采用的技术手段及取得的技术效果更加清楚，下面将参照附图详细描述本发明的具体实施例。但需声明的是，下面描述的附图仅仅是本发明的示例性实施例的附图，对于本领域的技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
图1是本发明实施例中一种交互式学习辅助方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中一种交互式学习辅助装置的结构示意图；
图3是本发明实施例中一种交互式学习辅助系统的框架示意图；
图4是本发明实施例中计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图来更加全面地描述本发明的示例性实施例，虽然各示例性实施例能够以多种具体的方式实施，但不应理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例是为了使本发明的内容更加完整，更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。
在符合本发明的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的结构、性能、效果或者其他特征可以以任何合适的方式结合到一个或更多其他的实施例中。
在对于具体实施例的介绍过程中，对结构、性能、效果或者其他特征的细节描述是为了使本领域的技术人员对实施例能够充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以在特定情况下，以不含有上述结构、性能、效果或者其他特征的技术方案来实施本发明。
附图中的流程图仅是一种示例性的流程演示，不代表本发明的方案中必须包括流程图中的所有的内容、操作和步骤，也不代表必须按照图中所显示的的顺序执行。例如，流程图中有的操作/步骤可以分解，有的操作/步骤可以合并或部分合并，等等，在不脱离本发明的发明主旨的情况下，流程图中显示的执行顺序可以根据实际情况改变。
附图中的框图一般表示的是功能实体，并不一定必然与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理单元装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
各附图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而下文中可能省略了对相同或类似的元件、组件或部分的重复描述。还应理解，虽然本文中可能使用第一、第二、第三等表示编号的定语来描述各种器件、元件、组件或部分，但是这些器件、元件、组件或部分不应受这些定语的限制。也就是说，这些定语仅是用来将一者与另一者区分。例如，第一器件亦可称为第二器件，但不偏离本发明实质的技术方案。此外，术语“和/或”、“及/或”是指包括所列出项目中的任一个或多个的所有组合。
图1是本发明一种交互式学习辅助方法的流程示意图，如图1所示，本发明具有如下步骤：
S101、经验提供用户上传经验分享数据以及经验提供用户设备信息。
S102、交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类。
在上述技术方案的基础上，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类具体为：
所述经验提供用户设备信息包括所述经验提供用户的应用程序下载列表；
将所述经验提供用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验提供用户的类别。
在本实施方式中，每个人在移动终端的使用上有自己的习惯，比如爱学习的学生，移动终端设备上安装的学习类应用程序会比较多，比如百词斩，有道词典，扇贝听力，ChinaDaliy等等，而贪玩一些的学生相对来说移动终端中安装的游戏会多一些。通过对用户的移动终端的应用进行分析能够分析提取出相应的特征数据可以实现快速对用户进行分类的目的。
在本实施方式中，更具体的是获取经验提供用户的应用程序下载列表，应用程序下载列表记录了用户的曾经下载过的应用程序。每一个应用程序都有独一无二的应用ID，将经验提供用户的应用程序下载列表中的应用程序都转化为应用ID。通过这种方式将应用程序下载列表转为一个多维向量，多数人应用程序使用和下载的数量在200-300之间，学生使用的应用程序数量偏少，因此在本实施方式中将经验提供用户的应用程序下载列表按下载时间顺序统一转化成200维的向量，每一维对应的是应用程序的应用ID，不足的部分用0填充。在其他实施方式中可以选取300维或500维作为转化标准。
在本实施方式中通过深度神经网络构建用户分类模型，通过人工标引的方式，根据历史用户的学习成绩，比如高考成绩、雅思成绩等等，对历史用户进行分类。在本实施方式中，将用户分为9级，等级越高学习成绩越好。
将标引好的分类结果以及对应用户的应用程序下载列表构建训练样本库。使用训练样本库训练用户分类模型。更具体的，将训练样本库随机分为训练样本和校验样本。先通过训练样本对用户分类模型进行训练，调整模型参数，然后使用校验样本对用户分类模型进行校验，确认用户分类模型的分类是否准确。
S103、经验使用用户登录交互式学习辅助系统，上传经验使用用户设备信息。
S104、交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类。
在上述技术方案的基础上，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类具体为：
所述经验使用用户设备信息包括所述经验使用用户的应用程序下载列表；
将所述经验使用用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验使用用户的类别。
在本实施方式中，当用户需要使用交互式学习辅助系统上已有的学习经验时，用户登陆交互式学习辅助系统，通过用户分类模型进行分类，确定经验使用用户的等级。
S105、根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户，并将该经验提供用户上传的经验分享数据发送给所述经验使用用户。
在上述技术方案的基础上，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户具体为：
将所述经验使用用户的分类结果和所述经验提供用户的分类结果输入匹配模型，由所述匹配模型输出匹配结果。
在本实施方式中，通过多年的教育辅导经验可以确定，由于知识积累，思维方式等等因素的存在，学习最好的同学的学习经验并不能很好的合适学习较差的同学，可能学习中等的同学的经验反而更能帮助其提高成绩。因此通过匹配模型为经验使用用户匹配最优的经验提供用户。
在本实施方式中，匹配模型同样为深度神经网络，使用历史用户的学习数据，将经验提供用户的分类等级、经验使用用户的分类等级以及成绩提高量作为训练样本库对匹配模型进行训练。
匹配模型训练好了以后，输入经验使用用户的分类等级后，会输出学习效果最优的经验提供用户的分类等级。从该分类等级中选取经验提供用户上传的经验分享数据发送给经验使用用户。
S106、所述经验使用用户根据接收到的经验分享数据与所述经验提供用户进行交互式学习。
在本实施方式中，经验使用用户根据接收到的经验分享数据进行学习，学习过程中遇到疑难问题可以向提供经验分享数据的经验提供用户进行提问和探讨，进行交互式学习。
在本实施方式中，经验使用用户如果觉得接收到的经验分享数据不适合自己，也可以自由选择其他的经验提供用户分享的经验分享数据。
图2是本发明实施例中交互式学习辅助装置的结构示意图，如图2所示，本发明提供一种交互式学习辅助装置200，包括：
经验提供用户登陆模块201，用于经验提供用户上传经验分享数据以及经验提供用户设备信息。
经验提供用户分类模块202，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类。
在上述技术方案的基础上，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类具体为：
所述经验提供用户设备信息包括所述经验提供用户的应用程序下载列表；
将所述经验提供用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验提供用户的类别。
在本实施方式中，每个人在移动终端的使用上有自己的习惯，比如爱学习的学生，移动终端设备上安装的学习类应用程序会比较多，比如百词斩，有道词典，扇贝听力，ChinaDaliy等等，而贪玩一些的学生相对来说移动终端中安装的游戏会多一些。通过对用户的移动终端的应用进行分析能够分析提取出相应的特征数据可以实现快速对用户进行分类的目的。
在本实施方式中，更具体的是获取经验提供用户的应用程序下载列表，应用程序下载列表记录了用户的曾经下载过的应用程序。每一个应用程序都有独一无二的应用ID，将经验提供用户的应用程序下载列表中的应用程序都转化为应用ID。通过这种方式将应用程序下载列表转为一个多维向量，多数人应用程序使用和下载的数量在200-300之间，学生使用的应用程序数量偏少，因此在本实施方式中将经验提供用户的应用程序下载列表按下载时间顺序统一转化成200维的向量，每一维对应的是应用程序的应用ID，不足的部分用0填充。在其他实施方式中可以选取300维或500维作为转化标准。
在本实施方式中通过深度神经网络构建用户分类模型，通过人工标引的方式，根据历史用户的学习成绩，比如高考成绩、雅思成绩等等，对历史用户进行分类。在本实施方式中，将用户分为9级，等级越高学习成绩越好。
将标引好的分类结果以及对应用户的应用程序下载列表构建训练样本库。使用训练样本库训练用户分类模型。更具体的，将训练样本库随机分为训练样本和校验样本。先通过训练样本对用户分类模型进行训练，调整模型参数，然后使用校验样本对用户分类模型进行校验，确认用户分类模型的分类是否准确。
经验使用用户登陆模块203，用于经验使用用户登录交互式学习辅助系统，上传经验使用用户设备信息。
经验使用用户分类模块204，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类。
在上述技术方案的基础上，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类具体为：
所述经验使用用户设备信息包括所述经验使用用户的应用程序下载列表；
将所述经验使用用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验使用用户的类别。
在本实施方式中，当用户需要使用交互式学习辅助系统上已有的学习经验时，用户登陆交互式学习辅助系统，通过用户分类模型进行分类，确定经验使用用户的等级。
匹配模块205，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户，并将该经验提供用户上传的经验分享数据发送给所述经验使用用户。
在上述技术方案的基础上，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户具体为：
将所述经验使用用户的分类结果和所述经验提供用户的分类结果输入匹配模型，由所述匹配模型输出匹配结果。
在本实施方式中，通过多年的教育辅导经验可以确定，由于知识积累，思维方式等等因素的存在，学习最好的同学的学习经验并不能很好的合适学习较差的同学，可能学习中等的同学的经验反而更能帮助其提高成绩。因此通过匹配模型为经验使用用户匹配最优的经验提供用户。
在本实施方式中，匹配模型同样为深度神经网络，使用历史用户的学习数据，将经验提供用户的分类等级、经验使用用户的分类等级以及成绩提高量作为训练样本库对匹配模型进行训练。
匹配模型训练好了以后，输入经验使用用户的分类等级后，会输出学习效果最优的经验提供用户的分类等级。从该分类等级中选取经验提供用户上传的经验分享数据发送给经验使用用户。
互动模块206，所述经验使用用户根据接收到的经验分享数据与所述经验提供用户进行交互式学习。
在本实施方式中，经验使用用户根据接收到的经验分享数据进行学习，学习过程中遇到疑难问题可以向提供经验分享数据的经验提供用户进行提问和探讨，进行交互式学习。
在本实施方式中，经验使用用户如果觉得接收到的经验分享数据不适合自己，也可以自由选择其他的经验提供用户分享的经验分享数据。
如图3所示，本发明的一个实施例中还公开一种交互式学习辅助系统，图3显示的信息处理系统仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
一种交互式学习辅助系统300，包括存储单元320，用于存储计算机可执行程序；处理单元310，用于读取所述存储单元中的计算机可执行程序，以执行本发明各种实施方式的步骤。
在本实施方式中一种交互式学习辅助系统300还包括，连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330、显示单元340等。
其中，所述存储单元320存储有计算机可读程序，其可以是源程序或都只读程序的代码。所述程序可以被处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本发明各种实施方式的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图1所示的步骤。
所述存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。所述存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
交互式学习辅助系统300也可以与一个或多个外部设备370(例如键盘、显示器、网络设备、蓝牙设备等)通信，使得用户能经由这些外部设备370通过输入/输出(I/O)接口350进行与处理单元310进行交互，还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)进行。网络适配器360可以通过总线340与交互式学习辅助系统300的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，交互式学习辅助系统300中可使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
图4是本发明的一个计算机可读介质实施例的示意图。如图4所示，所述计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储单元(RAM)、只读存储单元(ROM)、可擦式可编程只读存储单元(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储单元(CD-ROM)、光存储单元件、磁存储单元件、或者上述的任意合适的组合。当所述计算机程序被一个或多个数据处理设备执行时，使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法，即：
经验提供用户上传经验分享数据以及经验提供用户设备信息；
交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类；
经验使用用户登录交互式学习辅助系统，上传经验使用用户设备信息；
交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类；
根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户，并将该经验提供用户上传的经验分享数据发送给所述经验使用用户；
所述经验使用用户根据接收到的经验分享数据与所述经验提供用户进行交互式学习。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个计算机可读的存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台数据处理设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明的上述方法。
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上所述，本发明可以执行计算机程序的方法、装置、电子设备或计算机可读介质来实现。可以在实践中使用微处理单元或者数字信号处理单元(DSP)等通用数据处理设备来实现本发明的一些或者全部功能。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种交互式学习辅助方法，其特征在于，包括：
经验提供用户上传经验分享数据以及经验提供用户设备信息；
交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类；
经验使用用户登录交互式学习辅助系统，上传经验使用用户设备信息；
交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类；
根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户，并将该经验提供用户上传的经验分享数据发送给所述经验使用用户；
所述经验使用用户根据接收到的经验分享数据与所述经验提供用户进行交互式学习。
2.如权利要求1所述的交互式学习辅助方法，其特征在于，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类具体为：
所述经验提供用户设备信息包括所述经验提供用户的应用程序下载列表；
将所述经验提供用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验提供用户的类别。
3.如权利要求1所述的交互式学习辅助方法，其特征在于，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类具体为：
所述经验使用用户设备信息包括所述经验使用用户的应用程序下载列表；
将所述经验使用用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验使用用户的类别。
4.如权利要求1所述的交互式学习辅助方法，其特征在于，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户具体为：
将所述经验使用用户的分类结果和所述经验提供用户的分类结果输入匹配模型，由所述匹配模型输出匹配结果。
5.一种交互式学习辅助装置，其特征在于，包括：
经验提供用户登陆模块，用于经验提供用户上传经验分享数据以及经验提供用户设备信息；
经验提供用户分类模块，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类；
经验使用用户登陆模块，用于经验使用用户登录交互式学习辅助系统，上传经验使用用户设备信息；
经验使用用户分类模块，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类；
匹配模块，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户，并将该经验提供用户上传的经验分享数据发送给所述经验使用用户；
互动模块，所述经验使用用户根据接收到的经验分享数据与所述经验提供用户进行交互式学习。
6.如权利要求5所述的交互式学习辅助装置，其特征在于，交互式学习辅助系统根据所述经验提供用户设备信息对所述经验提供用户进行分类具体为：
所述经验提供用户设备信息包括所述经验提供用户的应用程序下载列表；
将所述经验提供用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验提供用户的类别。
7.如权利要求5所述的交互式学习辅助装置，其特征在于，交互式学习辅助系统根据所述经验使用用户设备信息对所述经验使用用户进行分类具体为：
所述经验使用用户设备信息包括所述经验使用用户的应用程序下载列表；
将所述经验使用用户的应用程序下载列表输入用户分类模型，所述用户分类模型确定所述经验使用用户的类别。
8.如权利要求5所述的交互式学习辅助方法，其特征在于，根据经验使用用户的分类结果匹配对应的经验提供用户具体为：
将所述经验使用用户的分类结果和所述经验提供用户的分类结果输入匹配模型，由所述匹配模型输出匹配结果。
9.一种交互式学习辅助系统，包括：
存储单元，用于存储计算机可执行程序；
处理单元，用于读取所述存储单元中的计算机可执行程序，以执行权利要求1至4中任一项所述的交互式学习辅助方法。
10.一种计算机可读介质，用于存储计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序用于执行权利要求1至4中任一项所述的交互式学习辅助方法。
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