CN112163751B - 一种在线学习激励方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

一种在线学习激励方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种在线学习激励方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机视觉等人工智能领域。具体实现方案为：对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务；若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户。本申请可以一定程度提高用户在线学习的效率和积极性。

Description

一种在线学习激励方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其计算机视觉等人工智能技术领域，具体涉及一种在线学习激励方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着计算机技术的发展，用户可以通过互联网，在由通讯技术、微电脑技术、计算机技术、人工智能、网络技术和多媒体技术等所构成的电子环境中进行学习。
由于在某些突发情况下容易影响线下学习的展开，因此鉴于在线学习不受时间，地点，空间的限制的特点，在线学习成为当前学习的主流方式。
发明内容
本公开提供了一种用于在线学习激励的方法、装置、设备以及存储介质。
根据本公开的一方面，提供了一种在线学习激励方法，包括：
对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务；
若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户。
根据本公开的另一方面，提供了一种在线学习激励装置，包括：
已完成任务确定模块，用于对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务；
积分分配模块，用于若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户。
根据第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
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如本申请实施例中任一项所述的在线学习激励方法。
根据第四方面，提供了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执行如本申请实施例中任一项所述的在线学习激励方法。
根据本申请的技术提高了用户在线学习的效率和积极性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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是根据本申请实施例公开的一种在线学习激励方法的流程示意图；
图2是根据本申请实施例提供的另一种在线学习激励方法的流程示意图；
图3是根据本申请实施例提供的又一种在线学习激励方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种在线学习激励装置的结构示意图；
图5是用来实现本申请实施例的在线学习激励方法的电子设备的框图。
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。
图1是根据本申请实施例公开的一种在线学习激励方法的流程示意图，本实施例可以适用于用户在线学习的情况，典型的，本实施例可以适用于按照用户的在线学习状况进行相应激励的情况。本实施例方法可以由在线学习激励装置执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在电子设备中。参见图1，本实施例公开的在线学习激励方法可以包括：
S101、对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
其中，在线学习数据可以为学习时间、学习内容等在用户的在线学习过程中产生的数据，可以为图像数据、音频数据、文字数据等，本实施例对此不作限制。
可以在用户每次结束学习过程后，采集用户的本次学习过程中产生的数据，其中，结束学习过程的触发条件可以为用户实际完成本次学习任务，也可以为用户主动选择本次学习过程结束，本实施例对此不作限制。
待学习任务可以为用户在开始在线学习前制定的计划，可以包括用户的长期目标，例如期末考试年级前5，还可以包括短期计划，例如每天学习3小时等。
对在线学习数据进行汇总处理，并根据处理的结果确定用户是否完成了待学习任务，若完成则将完成了的待学习任务转换为已完成任务。
可选的，根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务之后，还包括：
若存在已完成任务，则根据所述用户与其他用户的历史交互记录，确定在所述已完成任务作业过程中参与协助的其他用户；
为所述参与协助的其他用户分配积分。
其中，用户与其他用户的历史交互记录，为在学习过程中，用户与其他用户产生交互行为时产生的记录。交互行为可以包括用户之间的交谈行为、鼓励行为，也可以包括其他用户共同参与协助用户解决用户在已完成任务作业过程中遇到的问题的行为，本实施例对此不作限制。可以通过语音、视频和文本中的至少一种交互方式进行协助。
根据历史交互记录确定在当交互行为为已完成任务作业过程中的任务协助时，参与协助的其他用户，并为参与协助的其他用户分配积分。分配积分的数值可以为综合考虑其他用户参与协助的次数和解决问题的难易程度进行相应分配，本实施例对此不作限制。其中，积分可以用于在预设的积分商城中兑换虚拟或实物物品，例如用户虚拟形象的装扮、用户虚拟勋章、可摆放在虚拟学习房间中的装饰品、学习会员权益、付费课程的免费体验、绘本、学习卡、玩具等。其中，虚拟学习房间为用户在进行在线学习时的虚拟学习地点，可以以教室的形式呈现，以增强学习时的代入感。每个用户可以对应房间中相应的座位，进入房间的用户可在对应座位上显示虚拟形象，未进入房间的用户对应的座位上可显示未入座。
通过为参与协助的其他用户分配积分，提高用户之间互相帮助的积极性以及解决学习过程中用户产生问题的效率，从而提高用户在线学习的效率。
S102、若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户。
其中，已完成任务的信息可以为已完成任务过程中产生的具体信息，示例性的，连续的学习打卡任务中连续打卡的天数、所有长期目标中达成的是期末考试年级前5、在完成任务的过程中是否帮助其他用户解决问题等。
根据已完成任务的信息为用户分配相应积分，可以根据已完成任务的达成的难度分配不同分值的积分。示例性的，连续的学习打卡任务中连续打卡15天奖励的积分分值大于连续打卡7天奖励的积分分值，完成单次的长期目标的大于完成单次短期计划的积分分值等。
本申请实施例的技术方案，通过判断用户是否在在线学习过程中完成学习任务，并根据已完成任务的信息为用户分配积分，用于激励用户，提高用户在线学习的积极性。并通过已完成任务与积分的关联，使得用户养成在在线学习过程中设定学习任务的习惯，从而提高用户在线学习的效率。
图2是根据本申请实施例提供的另一种在线学习激励方法的流程示意图。本实施例是在上述实施例的基础上提出的一种可选方案。参见图2，本实施例提供的在线学习激励方法包括：
S201、对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务；其中，所述在线学习数据为所述用户在线学习过程中通过图像采集器采集的用户学习图像。
其中，图像采集器为对用户在线学习过程中的行为以图像形式记录的机器，可以为移动设备或者电脑的摄像头等，本实施例对此不作限制。在线学习数据为用户在线学习过程中获取的用户学习图像，用户学习图像中可以记录在在线学习时，用户在现实环境中的学习情况，例如用户学习的姿态等。
S202、对所述用户学习图像进行处理，得到所述用户的有效学习时长。
其中，图像处理为利用机器对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象，可以通过将用户学习图像输入预先训练的图像识别模型等图像处理方式对用户学习图像进行识别，以获取用户在每幅图像中的学习状态。
通过用户学习图像进行处理可以获取用户是否处于有效学习状态中，例如是否中途外出、是否使用手机等娱乐设备等。对所有用户图像进行分析，获取在所有图像中处于实际学习状态的图像，并根据每幅图像与采集时间的关联，得到用户处于有效学习的时长。
S203、根据所述用户的有效学习时长，确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
根据用户的有效学习时长，可以从用户的与时间有关的待学习任务中确定是否存在已完成任务。示例性的，待学习任务中包括，学习语文30分钟，则通过用户在学习语文时的有效学习时长，判断是否完成学习语文30分钟的任务，若完成，则可以将待学习任务标记为已完成任务。按照上述方式从所有待学习任务中确定是否存在已完成任务。
S204、若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户。
在一种可选实施方式中，还包括：
获取所述用户从候选激励物品中选择的期望激励物品；
根据所述用户拥有的当前积分和所述期望激励物品需要的兑换积分，为所述用户提供候选学习任务。
其中，候选激励物品为预先提供的可供选择的用于激励用户的虚拟或实物物品，示例性的，可以为用户虚拟形象的装扮、用户虚拟勋章、可摆放在虚拟学习房间中的装饰品、绘本、学习卡、玩具等。每个候选激励物品对应着相应的积分数值。
用户在进行在线学习前，先从候选激励物品中选择想要获取的激励物品作为期望激励物品。根据期望激励物品对应的积分分值以及用户当前拥有的积分分值，以及完成学习任务时可获得积分分值，确定候选学习任务，示例性的，期望激励物品对应的积分分值为300，用户当前积分为120，则选择总分值为180及以上的单个学习任务或组合学习任务作为候选学习任务，以供用户选择。则用户完成选择的学习任务后，可以获得期望激励物品。
通过根据用户拥有的当前积分和期望激励物品需要的兑换积分，为用户提供候选学习任务，提高用户完成学习任务的积极性，从而提高用户的学习效率。
本申请实施例的技术方案，通过对用户学习图像进行处理，得到用户的有效学习时长；根据有效学习时长，确定用户的待学习任务中是否存在已完成任务，并根据已完成任务的信息为用户分配积分，提高了判断用户是否完成任务的准确性，避免用户在未完成任务的情况下依旧被判断为任务完成，导致降低用户认真学习的积极性。从而提高用户完成学习任务的效率以及有效性。
图3是根据本申请实施例提供的又一种在线学习激励方法的流程示意图。本实施例是在上述实施例的基础上提出的一种可选方案。参见图3，本实施例提供的在线学习激励方法包括：
S301、对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务；其中，所述在线学习数据为所述用户上传的任务凭证图像。
其中，任务凭证图像可以为年级排名截图、试卷照片等用于证明任务完成情况的图像。
S302、对所述任务凭证图像进行识别，得到所述用户的成绩得分和/或成绩排名。
通过图像识别算法，对用户上传的凭证进行识别，根据用户上传凭证的种类得到用户的成绩得分和/或成绩排名。示例性的，用户上传分数为88分的语文试卷，则通过图像识别可获得该任务凭证图像的含义为科目语文获得了88分。
S303、根据所述用户的成绩得分和/或成绩排名，确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
根据识别得到的用户的成绩得分和/或成绩排名，与用户预先指定的待学习任务进行对比，判断是否完成待学习任务。示例性的，待学习任务中包括，下次语文考试考到80分以上，则当语文成绩得分为88分时，该待学习任务完成。
S304、若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户。
当存在已完成任务时，可以根据不同任务的实际完成难度，相应分配不同的积分。示例性的，成绩排名为年级排名前50的已完成任务的对应积分分值大于成绩排名为年级排名前100的已完成任务的对应积分分值。从而提高用户完成困难任务的积极性。
本申请实施例的技术方案，通过对用户学习图像进行处理，得到用户的成绩得分和/或成绩排名；根据成绩得分和/或成绩排名，确定用户的待学习任务中是否存在已完成任务，并根据已完成任务的信息为用户分配积分，提高了用户完成与实际考试相关任务的积极性，从而加强用户在在线学习过程中的有效性。
图4是本申请实施例提供的一种在线学习激励装置的结构示意图。参见图4，本申请实施例提供的在线学习激励装置400可以包括：
已完成任务确定模块401，用于对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务；
积分分配模块402，用于若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户。
本申请实施例的技术方案，通过判断用户是否在在线学习过程中完成学习任务，并根据已完成任务的信息为用户分配积分，用于激励用户，提高用户在线学习的积极性。并通过已完成任务与积分的关联，使得用户养成在在线学习过程中设定学习任务的习惯，从而提高用户在线学习的效率。
可选的，所述在线学习数据为所述用户在线学习过程中通过图像采集器采集的用户学习图像；
所述已完成任务确定模块，包括：
用户学习图像处理单元，用于对所述用户学习图像进行处理，得到所述用户的有效学习时长；
第一已完成任务确定单元，用于根据所述用户的有效学习时长，确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
可选的，所述在线学习数据为所述用户上传的任务凭证图像；
所述已完成任务确定模块，包括：
任务凭证图像识别单元，用于对所述任务凭证图像进行识别，得到所述用户的成绩得分和/或成绩排名；
第二已完成任务确定单元，用于根据所述用户的成绩得分和/或成绩排名，确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
可选的，所述装置还包括：
其他用户确定模块，用于所述已完成任务确定模块之后，若存在已完成任务，则根据所述用户与其他用户的历史交互记录，确定在所述已完成任务作业过程中参与协助的其他用户；
积分分配模块，用于为所述参与协助的其他用户分配积分。
可选的，所述装置还包括：
期望激励物品获取模块，用于获取所述用户从候选激励物品中选择的期望激励物品；
候选学习任务提供模块，用于根据所述用户拥有的当前积分和所述期望激励物品需要的兑换积分，为所述用户提供候选学习任务。
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可读存储介质。
如图5所示，是用来实现本申请实施例的在线学习激励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5所示，该电子设备包括：一个或多个处理器501、存储器502，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5中以一个处理器501为例。
存储器502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在线学习激励方法。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在线学习激励方法。
存储器502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在线学习激励方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的已完成任务确定模块401和积分分配模块402)。处理器501通过运行存储在存储器502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在线学习激励方法。
存储器502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在线学习激励方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器502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502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至在线学习激励方法的电子设备。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。
在线学习激励方法的电子设备还可以包括：输入装置503和输出装置504。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
输入装置503可接收输入的数字或字符信息，以及产生与在线学习激励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504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)、互联网和区块链网络。
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。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
根据本申请实施例的技术方案，提高用户在线学习的积极性，以及使得用户养成在在线学习过程中设定学习任务的习惯，从而提高用户在线学习的效率。
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 (8)

1.一种在线学习激励方法，包括：
对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务；
若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户，并根据所述用户与其他用户的历史交互记录，确定在所述已完成任务作业过程中参与协助的其他用户，为所述参与协助的其他用户分配积分；其中，所述用户与其他用户的历史交互记录为在学习过程中，所述用户与所述参与协助的其他用户产生交互行为时产生的记录；所述交互行为包括所述用户与所述参与协助的其他用户之间的交谈行为、鼓励行为、以及所述参与协助的其他用户共同参与协助所述用户解决所述用户在已完成任务作业过程中遇到的问题的行为；
其中，所述在线学习数据为所述用户在线学习过程中通过图像采集器采集的用户学习图像；
相应的，所述对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务，包括：
将所述用户学习图像输入预先训练的图像识别模型对所述用户学习图像进行识别，以获取所述用户在每幅图像中的学习状态；
对所有所述用户学习图像进行分析，获取在所有所述用户学习图像中处于有效学习状态的图像，并根据每幅所述处于有效学习状态的图像与采集时间的关联，得到所述用户的有效学习的时长；
根据所述用户的有效学习时长，确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在线学习数据为所述用户上传的任务凭证图像；
所述对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务，包括：
对所述任务凭证图像进行识别，得到所述用户的成绩得分和/或成绩排名；
根据所述用户的成绩得分和/或成绩排名，确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
获取所述用户从候选激励物品中选择的期望激励物品；
根据所述用户拥有的当前积分和所述期望激励物品需要的兑换积分，为所述用户提供候选学习任务。
4.一种在线学习激励装置，包括：
已完成任务确定模块，用于对用户的在线学习数据进行处理，并根据处理结果确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务；
其他用户确定模块，用于所述已完成任务确定模块之后，若存在已完成任务，则根据所述用户与其他用户的历史交互记录，确定在所述已完成任务作业过程中参与协助的其他用户；其中，所述用户与其他用户的历史交互记录为在学习过程中，所述用户与所述参与协助的其他用户产生交互行为时产生的记录；所述交互行为包括所述用户与所述参与协助的其他用户之间的交谈行为、鼓励行为、以及所述参与协助的其他用户共同参与协助所述用户解决所述用户在已完成任务作业过程中遇到的问题的行为；
积分分配模块，用于若存在已完成任务，则根据所述已完成任务的信息为所述用户分配积分，用于激励用户，并为所述参与协助的其他用户分配积分；
其中，所述在线学习数据为所述用户在线学习过程中通过图像采集器采集的用户学习图像；
相应的，所述已完成任务确定模块，包括：
用户学习图像处理单元，用于将所述用户学习图像输入预先训练的图像识别模型对所述用户学习图像进行识别，以获取所述用户在每幅图像中的学习状态；对所有所述用户学习图像进行分析，获取在所有所述用户学习图像中处于有效学习状态的图像，并根据每幅所述处于有效学习状态的图像与采集时间的关联，得到所述用户的有效学习的时长；
第一已完成任务确定单元，用于根据所述用户的有效学习时长，确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述在线学习数据为所述用户上传的任务凭证图像；
所述已完成任务确定模块，包括：
任务凭证图像识别单元，用于对所述任务凭证图像进行识别，得到所述用户的成绩得分和/或成绩排名；
第二已完成任务确定单元，用于根据所述用户的成绩得分和/或成绩排名，确定所述用户的待学习任务中是否存在已完成任务。
6.根据权利要求4所述的装置，还包括：
期望激励物品获取模块，用于获取所述用户从候选激励物品中选择的期望激励物品；
候选学习任务提供模块，用于根据所述用户拥有的当前积分和所述期望激励物品需要的兑换积分，为所述用户提供候选学习任务。
7. 一种电子设备，其中，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1-3中任一项所述的方法。
8.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-3中任一项所述的方法。
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