CN112052342A - 基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统 - Google Patents

基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其技术方案要点是：构建知识图谱；获取评价结果以及知识点的分布数据，对分布数据融合整理计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；根据错题点分布概率、正题点分布概率计算评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。能够自动生成相应的逻辑清晰、高效、精准化的最优推荐路径，为实现个性化、精准化教育提供技术支持。

Description

基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统
技术领域
本发明涉及网络教育技术领域，更具体地说，它涉及基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统。
背景技术
在线教育，又称远程教育、网络教育，指的是通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习的方法。与传统的教育模式相比，网络教育具有学习时间分散、学习地点不限、内容目标性强、在线互动效率高、可重复学习等优点。在线测试是伴随着网络教育的发展而产生的，主要是指通过互联网进行基于现实考试环境的模拟考试形式，会自动批改。
目前，在线测试结果大部分是通过人为分析测试结果来判断测试人员尚未掌握的知识节点，并以此作为依据向测试人员推荐学习路径，而人为分析不仅存在工作效率低，且主观判断意识强，其准确性相对较低，无法完整个性化教育需求；部分在线测试结果是通过大数据智能分析得到测试人员的知识节点掌握分布情况，能够在一定程度上为测试人员制定个性化学习路径、工作效率相对较高。
然而，现有的在线测试结果分析系统推荐的学习路径存在逻辑顺序杂乱无序，导致学生学习效率较低；此外，受阅题、答题不仔细等情况影响，其推荐的学习路径存在一定误差，在一定程度上增加了学生学习的任务量，无法达到高效、精准化学习路径推荐。因此，如何研究设计基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统是我们目前急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法及系统，能够根据在线测试的评价结果自动生成相应的逻辑清晰、高效、精准化的最优推荐路径，为实现个性化、精准化教育提供技术支持，从而提高学生的学习效率。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
第一方面，提供了基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，包括以下步骤：
构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成；
获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；
根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；
根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；
将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。
优选的，所述初始推荐点具体为：
以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。
优选的，所述最优推荐路径具体为：
根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。
优选的，所述最优推荐路径具体为：
根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。
优选的，所述最优推荐路径具体为：
以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。
第二方面，提供了基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，包括：
知识图谱构建模块，用于构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成；
评价结果处理模块，用于获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；
推荐点选取模块，用于根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；
推荐路径集成模块，用于根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；
最优路径筛选模块，用于将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。
优选的，所述推荐点选取模块包括链域集成单元；所述链域集成单元，用于以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。
优选的，所述最优路径筛选模块包括路径分解单元；所述路径分解单元，用于根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。
优选的，所述推荐路径集成模块还包括路径排序单元；所述路径排序单元，用于根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。
优选的，所述推荐路径集成模块还包括排序定位单元；所述排序定位单元，用于以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过对知识节点、知识节点间关联关系进行梳理、过滤，得到的最优推荐路径简洁、逻辑思路清晰；
2、本发明通过对错题点分布概率、正题点分布概率进行计算、整合，得到无重合的初始推荐点，使得构建的初始推荐路径结构简洁、准确度高；
3、本发明通过对中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域，能够覆盖错题点直接关联的知识点，弥补了在线测试无法完全覆盖的缺陷；
4、通过对最优推荐路径进行分级分解、排序，方便学习参考高效的学习思路，从而提高学习效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例中的流程图；
图2是本发明实施例中链域的形成示意图；
图3是本发明实施例中单向学习路径的分解示意图；
图4是本发明实施例中单向学习路径的排序示意图；
图5是本发明实施例中的功能框图。
图中：101、知识图谱构建模块；102、评价结果处理模块；103、推荐点选取模块；104、链域集成单元；105、推荐路径集成模块；106、最优路径筛选模块；107、路径分解单元；108、路径排序单元；109、排序定位单元。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图1-5及实施例1-2，对本发明进行进一步详细说明。
实施例1：基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤一、构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成。
步骤二、获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率。
步骤三、根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点。设定错题点分布概率为负值，正题点分布概率为正值，评价值为同一知识点的错题点分布概率、正题点分布概率之和。
如图2所示，初始推荐点具体为：以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。其中，Dz为中心知识点，Dg1、Dg2、Dg3、Dg4均为直接关联节点。
步骤四、根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径。
如图3所示，Dz1、Dz2、Dz3、Dz4、Dz5均为错题节点对应的初始推荐点，DG1、DG4为Dz1、Dz3之间的关联节点，DG2、DG5、DG7为Dz2、Dz4之间的关联节点，DG2、DG3、DG5、DG6为Dz2、Dz5之间的关联节点。
步骤五、将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。
如图3所示，假设DG3、DG6的评价值均超过预设阈值，则将Dz2、Dz5之间由DG3、DG6链接的路径过滤。
如图3所示，根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。例如：Dz1-DG1-DG4-Dz3、Dz2-DG2-DG5-DG7-Dz4、Dz2-DG2-DG5-Dz5、Dz2-DG3-DG6-Dz5四个单向学习路径。其中，路径分解、路径过滤顺序不受限制，本实施例中采用的是优先分解、再过滤。
如图3与图4所示，根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。
以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。
例如，以Dz3、DG7、Dz5形成的同一层级作为排序同级，当Dz3、DG7、Dz5在教科书安排的时间先后顺序依次为DG7、Dz3、Dz5，则优先学习Dz2-DG2-DG5-DG7-Dz4单向学习路径，然后学习Dz1-DG1-DG4-Dz3单向学习路径，最后学习Dz2-DG2-DG5-Dz5单向学习路径。
实施例2：基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，如图5所示，包括知识图谱构建模块101、评价结果处理模块102、推荐点选取模块103、推荐路径集成模块105、最优路径筛选模块106。
知识图谱构建模块101用于构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成。
评价结果处理模块102用于获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率。
推荐点选取模块103用于根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点。推荐点选取模块103包括链域集成单元104，链域集成单元104用于以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。
推荐路径集成模块105用于根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径。
最优路径筛选模块106用于将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。
最优路径筛选模块106包括路径分解单元107、路径排序单元108、排序定位单元109；
路径分解单元107用于根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。
路径排序单元108用于根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。
排序定位单元109用于以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (10)

1.基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，包括以下步骤：
构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成；
获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；
根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；
根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；
将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。
2.根据权利要求1所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述初始推荐点具体为：
以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。
3.根据权利要求1所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：
根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。
4.根据权利要求3所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：
根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。
5.根据权利要求4所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐方法，其特征是，所述最优推荐路径具体为：
以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。
6.基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，包括：
知识图谱构建模块(101)，用于构建以知识节点、知识节点间关联关系组成的知识图谱，在线测试题以知识图谱为依据生成；
评价结果处理模块(102)，用于获取在线测试的评价结果以及在线测试知识点的分布数据，对分布数据通过加权融合法融合整理后根据评价结果计算得到错题点分布概率、正题点分布概率；
推荐点选取模块(103)，用于根据模糊综合评价法对错题点分布概率、正题点分布概率计算同一知识点的评价值，将评价值为负值的知识点作为初始推荐点；
推荐路径集成模块(105)，用于根据初始推荐点在知识图谱中通过基于属性的随机游走方法搜索匹配错题节点、错题节点间存在关联关系的关联节点以及节点之间的关联关系，得到初始推荐路径；
最优路径筛选模块(106)，用于将初始推荐路径中的由评价值为正值且超过预设阈值的知识节点构成的分支路径过滤，得到最优推荐路径。
7.根据权利要求6所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，所述推荐点选取模块(103)包括链域集成单元(104)；所述链域集成单元(104)，用于以评价负值的知识点为中心在知识图谱搜索匹配直接关联节点，将中心知识点、对应的直接关联节点集合形成链域的初始推荐点。
8.根据权利要求6所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，所述最优路径筛选模块(106)包括路径分解单元(107)；所述路径分解单元(107)，用于根据学习层次逻辑对各个初始推荐点进行分级处理，以初始级至最终级的学习思路将最优推荐路径分解为多个单向学习路径。
9.根据权利要求8所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，所述推荐路径集成模块(105)还包括路径排序单元(108)；所述路径排序单元(108)，用于根据同级之间的学习时间顺序对多个单向学习路径进行排序，以排序序列逐一完成单个单向学习路径学习。
10.根据权利要求9所述的基于在线测试结果大数据分析的学习路径推荐系统，其特征是，所述推荐路径集成模块(105)还包括排序定位单元(109)；所述排序定位单元(109)，用于以初始级至最终级方向，选择第一个同一层级中包含所有单向学习路径的至少一个初始推荐点作为排序同级。
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