CN112598554B - 一种基于动态推荐学习的在线学习服务引擎 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于动态推荐的在线学习服务引擎，包括知识点测评模块、学习时间模块和知识点权重模块，知识点测评模块获取学员的测评成绩，根据标准知识图谱计算得到个人知识图谱，学习时间模块获取学员制定的在线学习时间，知识点权重模块根据个人知识图谱设置每个知识点的权重因子，通过权重算法计算出每个知识点相应的学习时长，根据学习时间模块获取的在线学习时间配置相应的知识点供学员进行学习。与现有技术相比，本发明具有避免相同知识点重复学习、提升时间利用率、提高知识点复习的效率等优点。

Description

一种基于动态推荐学习的在线学习服务引擎
技术领域
本发明涉及在线教育技术领域，尤其是涉及一种基于动态推荐学习的在线学习服务引擎。
背景技术
现有的财经领域在线学习与传统的学习都只有一个大纲和学习目录，每个人学习的知识内容是一样的，按照既定的目录和知识结构学习。由于每个人的知识结构和知识掌握程度都是有差别的，需要特别学习的重点也不一致，现有的学习方式缺乏针对每个人不同的情况(学习目标、学习时间、知识掌握程度)来定制自己的学习方式，相同的知识点对于已经掌握的学员来说相当于重复学习，导致浪费了这部分重复学习的时间，额外增加了不必要的时间成本，同时独自学习的学习方式对于学员的意志力要求较高，容易产生中途缺乏学习动力的情况，导致大部分学员坚持不到最后，中途放弃了，从而无法完成既定的学习目标任务。
现有技术CN202010581312.1公开了一种基于跨媒体动态知识图谱的教学方法及系统，获取学生以及知识点的反馈信息，计算知识点推荐度以及学习资源推荐值评分，从而构造出知识点推荐列表与学习资源推荐列表返回给学习者，但是知识点推荐列表与学习资源推荐列表在生成之后即固定下来，未对学习者进行追踪跟进，缺少根据学习者的学习效果进行实时更新。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的相同知识点重复学习、学员只能独自学习的缺陷而提供一种基于动态推荐学习的在线学习服务引擎。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于动态推荐的在线学习服务引擎，包括知识点测评模块、学习时间模块和知识点权重模块，所述知识点测评模块获取学员的测评成绩，根据标准知识图谱计算得到个人知识图谱，学习时间模块获取学员制定的在线学习时间，知识点权重模块根据所述个人知识图谱设置每个知识点的权重因子，通过权重算法计算出每个知识点相应的学习时长，根据学习时间模块获取的在线学习时间配置相应的知识点供学员进行学习。
所述知识点权重模块包括学习阶段子模块和复习阶段子模块。
进一步地，所述学习阶段子模块根据个人知识图谱生成每个知识点的权重因子，复习阶段子模块获取每个知识点的完成度，增大完成度不足的知识点的权重因子。
进一步地，所述完成度不足的知识点通过加权算法优先推荐和增加相应的学习时长。
所述知识点权重模块通过排序算法为在线学习时间配置相应的知识点。
所述知识点测评模块通过剔除算法，从标准知识图谱中计算得到个人知识图谱。
所述学习时间模块中在线学习时间的类型包括固定在线学习时间和非固定在线学习时间。
进一步地，所述固定在线学习时间的类型包括预设时间段内固定在线学习时间和每周内固定在线学习时间。
所述预设时间段内固定在线学习时间具体为在预设的某年某月某日到某年某月某日中固定的时间区间作为在线学习时间，所述每周内固定在线学习时间具体为在每周内的对应的星期几的时间区间作为在线学习时间。
进一步地，所述非固定在线学习时间的类型包括预设时间段内非固定在线学习时间和每周内非固定在线学习时间。
所述预设时间段内非固定在线学习时间具体为在预设的某年某月某日到某年某月某日中设定的小时数作为在线学习时间，所述每周内非固定在线学习时间具体为在每周内的对应的星期几的小时数作为在线学习时间。
所述在线学习服务引擎还包括自习室模块，设有多个在线自习室，所述在线自习室具有在线选座功能，所述自习室模块根据在线学习时间配置的知识点，通过时间轮算法发送任务通知给学员所在的终端，所述终端包括电脑和手机。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1.本发明通过知识点权重模块来动态地配置知识点供学员进行学习，大大的减少了学管老师的工作量，减少因人工的错误率制定了不合理的计划。
2.本发明通过自习室模块设置多个在线自习室，模拟学员在学校上课时一起学习的场景，提高了学员的专注度，从而提高学员的学习积极性和学习氛围。
3.本发明通过学习时间模块由学员自定义时间计划，每个学员可以根据自身的时间来计划学习时间，提高学习计划的灵活性和学习时间利用率。
4.本发明通过知识点测评模块的结果，得到个人知识图谱，计算出最佳学习路径，有效避免了学员对相同知识点进行重复学习从而增大时间成本的情况，提升了学员的学习效率。
5.本发明通过知识点权重模块中的复习阶段子模块，将完成度不足的知识点通过加权算法优先推荐和增加相应的学习时长，使学员准确复习未掌握或掌握不足的知识点，提升了学员的复习效果。
附图说明
图1为本发明动态推荐学习的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
一种基于动态推荐的在线学习服务引擎，包括知识点测评模块、学习时间模块和知识点权重模块，知识点测评模块获取学员的测评成绩，根据标准知识图谱计算得到个人知识图谱，学习时间模块获取学员制定的在线学习时间，知识点权重模块根据个人知识图谱设置每个知识点的权重因子，通过权重算法计算出每个知识点相应的学习时长，根据学习时间模块获取的在线学习时间配置相应的知识点供学员进行学习。
知识点权重模块包括学习阶段子模块和复习阶段子模块。
学习阶段子模块根据个人知识图谱生成每个知识点的权重因子，复习阶段子模块获取每个知识点的完成度，增大完成度不足的知识点的权重因子。
完成度不足的知识点通过加权算法优先推荐和增加相应的学习时长。
知识点权重模块通过排序算法为在线学习时间配置相应的知识点。
知识点测评模块通过剔除算法，从标准知识图谱中计算得到个人知识图谱。
学习时间模块中在线学习时间的类型包括固定在线学习时间和非固定在线学习时间。
固定在线学习时间的类型包括预设时间段内固定在线学习时间和每周内固定在线学习时间。
预设时间段内固定在线学习时间具体为在预设的某年某月某日到某年某月某日中固定的时间区间作为在线学习时间，每周内固定在线学习时间具体为在每周内的对应的星期几的时间区间作为在线学习时间。
非固定在线学习时间的类型包括预设时间段内非固定在线学习时间和每周内非固定在线学习时间。
预设时间段内非固定在线学习时间具体为在预设的某年某月某日到某年某月某日中设定的小时数作为在线学习时间，每周内非固定在线学习时间具体为在每周内的对应的星期几的小时数作为在线学习时间。
在线学习服务引擎还包括自习室模块，设有多个在线自习室，在线自习室具有在线选座功能，自习室模块根据在线学习时间配置的知识点，通过时间轮算法发送任务通知给学员所在的终端，终端包括电脑和手机。
如图1所示，本实施例中，在线学习服务引擎的具体工作流程为：
S1、学员通过客户端(电脑端或者手机APP)向在线学习服务引擎所在的服务器端发送做测评的请求，获取测评题目，完成作答，上传作答结果；
S2、学员通过客户端(电脑端或者手机APP)向服务器端发送设置完成的学习时间请求，服务器端记录到数据库；
S3、知识点测评模块根据步骤S1的测评结果，通过排除算法排除已掌握的知识点，为每一位学员生成新的知识图谱并记录到数据库；
S4、知识点权重模块根据步骤S3生成的知识图谱，在学习阶段计算出每个知识点的权重因子的比重，在复习阶段给未掌握的知识点加权后重新给权重因子加权，通过权重算法计算出每个知识点的学习时长，并根据步骤S2制定的学习时间通过排序算法把需要学习的知识点配置到每一天，生成一份定制的学习计划；
S5、自习室模块根据步骤S2设置的学习时间，通过时间轮算法轮询任务定时发送学习通知提醒学习时间；
S6、学员通过操作客户端(电脑端或者手机APP)进入在线自习室学习，选取座位，开始学习，在线自习室会展示所有上课的人数并通过媒体流显示所有自习室内所有人的学习的状态(直播的方式)，该场景模拟的现实的教室上课的场景。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，所取名称可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例说明。凡依据本发明构思的构造、特征及原理所做的等小变化或者简单变化，均包括于本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方法，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于动态推荐的在线学习服务引擎，其特征在于，包括知识点测评模块、学习时间模块和知识点权重模块，所述知识点测评模块获取学员的测评成绩，根据标准知识图谱计算得到个人知识图谱，学习时间模块获取学员制定的在线学习时间，知识点权重模块根据所述个人知识图谱设置每个知识点的权重因子，通过权重算法计算出每个知识点相应的学习时长，根据学习时间模块获取的在线学习时间配置相应的知识点供学员进行学习；
所述学习时间模块中在线学习时间的类型包括固定在线学习时间和非固定在线学习时间；所述固定在线学习时间的类型包括预设时间段内固定在线学习时间和每周内固定在线学习时间；所述非固定在线学习时间的类型包括预设时间段内非固定在线学习时间和每周内非固定在线学习时间；
所述知识点权重模块包括学习阶段子模块和复习阶段子模块，所述知识点权重模块通过排序算法为在线学习时间配置相应的知识点；
所述学习阶段子模块根据个人知识图谱生成每个知识点的权重因子，复习阶段子模块获取每个知识点的完成度，增大完成度不足的知识点的权重因子；
所述完成度不足的知识点通过加权算法优先推荐和增加相应的学习时长；
还包括自习室模块，设有多个在线自习室，所述在线自习室具有在线选座功能，所述自习室模块根据在线学习时间配置的知识点，通过时间轮算法发送任务通知给学员所在的终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态推荐的在线学习服务引擎，其特征在于，所述知识点测评模块通过剔除算法，从标准知识图谱中计算得到个人知识图谱。
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