CN112951022A - 一种多媒体互动教育培训系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及教育培训技术领域，尤其是一种多媒体互动教育培训系统，包括：课程学习模块、练习模块、统计模块、分析模块和专项训练生成模块；分析模块根据统计模块中的统计结果，分析用户的薄弱章节；专项训练生成模块：用于根据用户的薄弱章节生成专项训练，专项训练生成模块包括讲解视频生成模块和专项习题生成模块；专项习题生成模块根据用户的薄弱章节生成专项训练，使错题的解算结果为其他章节习题中的习题已知条件，用户在进行其他章节的章节习题的练习时，可以同时对错题进行复习。该系统能够分析用户的薄弱章节，针对用户的薄弱章节进行专项练习，还能够使用户在进行其他章节的练习时，同时对错题进行复习，从而提高学习效率。

Description

一种多媒体互动教育培训系统
技术领域
本发明涉及教育培训技术领域，特别涉及一种多媒体互动教育培训系统。
背景技术
目前，传统的课堂教育已无法满足人们对学习的需求，越来越多的学生希望在校外也能够得到教学。
为了解决上述问题，现有技术中公开了一种多媒体互动教育培训系统，包括用于学员验证登录的验证登录单元，用于学员进行课程学习的课程学习单元，用于学员之间讨论的课后讨论单元，用于对学员进行测验考试的测验考试单元，用于管理课件和题库的后台管理单元。
对于上述发明专利，虽然提供了一种线上学习系统，使人们可以随时随地参与课堂教学，但其在功能上仍然存在不足，无法分析用户的知识掌握薄弱项(用户掌握程度低的知识点)，针对每个用户不同的知识点掌握情况，为不同用户提供个性化的教学服务，且无法使用户在进行其他章节的练习时，同时对错题进行复习，提高学习效率。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种多媒体互动教育培训系统，能够分析用户的薄弱章节，针对用户的薄弱章节进行专项练习，还能够使用户在进行其他章节的练习时，同时对错题进行复习，从而提高学习效率。
本发明提供的基础方案：
一种多媒体互动教育培训系统，包括：
课程学习模块：用于播放学习视频；
练习模块：用于生成练习习题，还用于获取用户的答题结果，还用于对用户的答题结果进行批改与评分；
统计模块：用于统计用户观看各个章节学习视频的时长，还用于统计用户完成章节练习的时长和练习的分数；
分析模块：用于根据统计模块中的统计结果，分析用户的薄弱章节；
专项训练生成模块：用于根据用户的薄弱章节生成专项训练，所述专项训练生成模块包括讲解视频生成模块和专项习题生成模块；
所述讲解视频生成模块：用于生成用户的薄弱章节的章节练习讲解视频；
所述专项习题生成模块：用于生成用户的薄弱章节的专项习题，所述专项习题生成模块包括习题提取模块、数值获取模块、错题调整模块和替换模块；所述习题提取模块：用于提取用户薄弱章节的章节习题中的错题，还用于提取其他章节的章节习题；所述数值获取模块：用于获取其他章节的章节习题中习题的已知条件；所述错题调整模块：用于使错题的解算结果为已知条件；所述替换模块：用于将已知条件替换为调整后的错题。
本发明的原理及优点在于：
课程学习模块用于播放学习视频；练习模块用于生成练习习题，并在用户完成答题后，获取用户的答题结果，并对用户的答题结果进行批改与评分；统计模块在用户观看学习视频后，统计用户观看各个章节学习视频的时长，还用于在用户完成章节练习后，统计用户完成各个章节练习的时长和练习所得的分数；分析模块用于根据统计模块中的统计结果，分析用户的薄弱章节；专项训练生成模块用于根据用户的薄弱章节生成专项训练，使错题的解算结果为其他章节习题中的习题已知条件，用户在进行其他章节的章节习题的练习时，可以同时对错题进行复习。由此可见，本技术方案能够分析用户的薄弱章节，针对用户的薄弱章节进行专项练习，用户在进行其他章节的练习时，可以同时对错题进行复习，从而提高教学效率。
进一步，所述课程学习模块包括列表生成模块、获取模块和播放模块：
所述列表生成模块：用于生成学习视频列表；
所述获取模块：用于获取用户在视频列表中的选择结果；
所述播放模块：用于根据用户的选择结果播放学习视频。
有益效果：用户可以根据自己的需要，从学习视频列表中选择需要观看的学习视频进行观看。
进一步，所述课程学习模块还包括互动模块，所述互动模块包括进度获取模块、分组模块和交流模块：
所述进度获取模块：用于获取用户观看学习视频的进度；
所述分组模块：用于根据用户观看学习视频的进度将用户分组；
所述交流模块：用于供同组用户之间进行语音或文字交流。
有益效果：用户在观看学习视频时，能够与其他正在观看相同视频的用户互动，对于自己不懂的问题及时与其他用户讨论。
进一步，所述互动模块还包括转换模块，用于将用户的语音交流数据转换为文字。
有益效果：将用户的语音交流数据转换为文字，对用户的语音交流数据以更直观的形式进行保存，以便用户能够更快地查询到自己希望找到的交流数据。
进一步，还包括存储模块，用于存储学习视频、章节练习习题、用户之间的交流数据和转换模块转换的文字；还包括显示模块，用于显示存储模块中的数据。
有益效果：方便用户查询交流数据，如用户在课堂中与同组用户交流过对于知识点的理解，用户课后可通过查询交流数据，回顾课堂中对于知识点的理解。
进一步所述分析模块包括记录模块、判断模块、视频分析模块和改进建议模块：
所述记录模块：用于记录拥有相同薄弱章节的用户数；
所述判断模块：用于判断拥有相同薄弱章节的用户数是否超过阈值；
所述视频分析模块：用于分析学习视频存在的问题；
所述改进建议模块：用于针对学习视频存在的问题生成改进建议。
有益效果：分析学习视频本身是否存在问题，若是视频本身存在问题，则及时提出相应的改进建议，防止用户对该章节视频涉及的知识点无法良好的掌握。
进一步，所述视频分析模块包括讲解频率计算模块和讲解时长计算模块：
所述讲解频率计算模块：用于计算讲解章节视频涉及的知识点的频率；
所述讲解时长计算模块：用于计算讲解章节视频涉及的知识点的总时长。
有益效果：计算章节视频涉及的知识点的讲解频率和讲解章节视频涉及的知识点的总时长，分析是否是讲解频率过低或讲解时长过短，方便提出相应的改进建议。
附图说明
图1为本发明实施例一种多媒体互动教育培训系统的逻辑框图。
图2为本发明实施例一种多媒体互动教育培训系统分析模块的逻辑框图。
图3为本发明实施例3中一种多媒体互动教育培训系统的逻辑框图。
图4为本发明实施例4中一种多媒体互动教育培训系统的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例1基本如附图1所示：
具体实施过程如下：
一种多媒体互动教育培训系统，包括：课程学习模块、练习模块、统计模块、分析模块和专项训练生成模块。所述课程学习模块用于播放学习视频；所述练习模块用于生成练习习题，还用于获取用户的答题结果，还用于对用户的答题结果进行批改与评分；所述统计模块用于统计用户观看各个章节学习视频的时长，还用于统计用户完成章节练习的时长和练习的分数；所述分析模块用于根据统计模块中的统计结果，分析用户的薄弱章节；所述专项训练生成模块用于根据用户的薄弱章节生成专项训练。
课程学习模块包括列表生成模块、获取模块和播放模块。列表生成模块用于生成学习视频列表；获取模块用于获取用户在视频列表中的选择结果；播放模块用于根据用户的选择结果播放学习视频。用户需要观看学习视频时，通过视频列表自主选择想要观看的学习视频。
包括存储模块，用于存储学习视频和章节练习习题；还包括显示模块，用于显示存储模块中的数据。
用户需要练习章节习题时，练习模块生成章节练习习题，练习习题包括习题内容和分数分布，一套练习习题的题数为10道，总分为100分。用户完成习题练习后，练习模块获取用户的答题结果，对用户的答题结果进行批改与评分。
统计模块用于获取用户已观看章节视频的观看时长、已完成章节练习的练习时长及已完成章节练习的练习分数，分析模块用于根据统计模块统计的以上数据，计算用户已观看章节视频的观看平均时长、已完成章节练习的练习平均时长及已完成章节练习的练习平均分数，还用于将视频观看时长和练习时长高于平均值且练习分数低于平均值的章节划分为用户的薄弱章节。
专项训练生成模块包括讲解视频生成模块和专项习题生成模块。讲解视频生成模块用于生成用户的薄弱章节的章节练习讲解视频；专项习题生成模块用于生成用户薄弱章节的专项习题。
讲解视频生成模块根据分析模块分析出的用户的薄弱章节，生成相应章节的章节练习讲解视频，用户通过观看章节练习讲解视频，了解章节中涉及的知识点的具体运用,如本实施例中，系统预存有各个知识点的讲解视频，根据用户的薄弱章节涉及的知识点，匹配对应的视频并合并形成对应的章节练习视频。专项习题生成模块根据分析模块分析出的用户的薄弱章节，生成涉及该章节知识点的其他习题，若该章节涉及的知识点为十以内的加减法，则生成如求1+5-3的值的习题，用户在看完讲解视频后，对知识点的具体运用有了更深刻的理解，通过练习更多包含该知识点的习题，帮助用户巩固知识、检验成果。
巩固是真正掌握知识点的前提，学习过知识点后，要将该知识点真正的掌握，则需要不断的加以巩固，特别是对于自己薄弱的知识点。如果将薄弱章节的章节习题中的错题与其他章节的章节习题合并，就能够在练习其他章节的章节习题时，同时巩固薄弱章节中的知识点，加强用户对薄弱章节中的知识点的印象。
专项习题生成模块用于根据用户的薄弱章节，调整其他章节的章节习题。专项习题生成模块包括习题提取模块、数值获取模块、错题调整模块和替换模块。习题提取模块用于提取用户薄弱章节的章节习题中的错题，还用于提取其他章节的章节习题；数值获取模块用于获取其他章节的章节习题中习题的已知条件；错题调整模块用于使错题的结算结果为已知条件；替换模块用于将已知条件替换为调整后的错题。
具体实施方式如下：习题提取模块提取到的用户薄弱章节的错题题目为：已知X＝3、Y＝4，求X+Y的值；提取到的其他章节的章节习题为：已知N＝5、M＝2，求N-M的值。数值获取模块获取其他章节的章节习题中已知数据的数值：N＝5、M＝2。错题调整模块根据已知数据的数值调整错题为：已知X＝1、Y＝4，求X+Y的值。替换模块将已知条件替换为调整后的错题：已知X＝1、Y＝4、N＝X+Y、M＝2，求N-M的值。将其他章节的章节习题替换为合并后的新题目，使用户在进行其他章节的章节练习时，能够巩固薄弱章节的知识点。
实施例2基本如附图2所示：
实施例2基本原理与实施例1相同，其区别在于实施例2中的分析模块包括记录模块、判断模块、视频分析模块和改进建议模块。记录模块用于记录拥有相同薄弱章节的用户数；判断模块用于判断拥有相同薄弱章节的用户数是否超过阈值；视频分析模块用于分析学习视频存在的问题，视频分析模块包括用于计算讲解章节视频涉及的知识点频率的讲解频率计算模块和用于计算讲解章节视频涉及的知识点的总时长的讲解时长计算模块；改进建议模块用于针对学习视频存在的问题生成改进建议。
具体实施方式如下：判断模块根据记录模块记录的拥有相同薄弱章节的用户数，判断拥有相同薄弱章节的用户数是否超过阈值，超过阈值时，分析学习视频存在的问题，包括计算讲解章节视频涉及的知识点的频率，若章节视频中讲解一个知识点的频率低于3次时，说明讲解频率过低，需要提高讲解频率，还包括计算讲解章节视频涉及的知识点的总时长，若讲解章节视频涉及的知识点的总时长低于章节视频总时长的五分之一，说明讲解章节视频涉及的知识点的总时长过短，需要加长讲解时长；未超过阈值时，说明是个别用户对于该章节的学习能力问题，而不是学习视频存在问题。
改进建议模块根据视频分析模块分析出的问题生成改进建议。当学习视频的问题为讲解知识点频率过低时，生成提高讲解频率的建议；当学习视频的问题为讲解知识点时长过短时，生成加长讲解时长的建议；当学习视频存在的问题不是上述问题时，生成更换授课老师的建议。
实施例3基本如附图3所示：
实施例3基本原理与实施例1相同，其区别在于实施例3中的课程学习模块包括互动模块，所述互动模块包括进度获取模块、分组模块和交流模块。进度获取模块用于获取用户观看学习视频的进度；分组模块用于根据用户观看学习视频的进度将用户分组；交流模块：用于供同组用户之间进行语音或文字交流。所述互动模块包括转换模块，用于将用户的语音交流数据转换为文字。
具体实施方式如下：用户A、B、C、D正在观看学习视频1，进度获取模块获取用户A、B、C、D观看学习视频1的进度，分组模块根据上述用户观看学习视频的进度，将观看进度接近的用户依次分为两人一组。如用户观看视频的进度排序为：A＜B＜C＜D，分组模块将用户A和用户B分为一组，用户C和用户D分为一组；当正在观看学习视频1的用户数为单数时，分组模块将观看进度最快的用户加入到与其观看进度最接近的一组。同组用户之间通过交流模块进行语音或文字交流，同组用户在进行交流时，转换模块将用户间的语音交流数据转换为文字。存储模块存储用户之间的交流数据和转换模块转换的文字。
还包括交流方式检测模块，用于检测用户间交流的方式。存储用户间的交流数据时，通过交流方式检测模块检测用户间的交流方式，当交流方式检测模块检测到用户间的交流方式为语音交流时，存储转换模块将语音交流数据转换为文字后的文字；当交流模块检测到用户间的交流方式为文字交流时，直接存储用户间的文字交流数据。上述语音交流数据、文字交流数据和转换模块转换的文字统称为交流数据，用户可通过显示模块查询自己的交流数据，如用户在观看学习视频时与同组用户交流过解题思路，用户在忘记该解题思路时即可通过显示模块查询自己的交流数据，回顾解题思路。
实施例4基本如附图4所示：
实施例4基本原理与实施例2相同，其区别在于实施例4中还包括知识点掌握度生成模块：用于根据讲解章节视频涉及的知识点的频率、讲解章节视频涉及的知识点的总时长、视频观看时长、用户的答题结果和练习时长，通过人工智能算法生成用户对知识点的掌握度。
首先，先构建一个三层的BP神经网络模型，包括输入层、隐层和输出层，本实施例中，以讲解章节视频涉及的知识点的频率、讲解章节视频涉及的知识点的总时长、视频观看时长、用户的答题结果和练习时长作为输入层的输入，因此输入层有5个节点，而输出的是用户对知识点的掌握度，因此共有1个节点，本实施例中，知识点的掌握度为0-1；针对于隐层，本实施例使用了以下公式来确定隐层节点的数量：
Figure BDA0002999197370000071
其中l为隐层的节点数，n为输入层的节点数，m为输出层的节点数，a为1至10之间的一个数，本实施例中取为6，因此隐层共有9个节点。BP神经网络通常采用Sigmoid可微函数和线性函数作为网络的激励函数。本实施例选择S型正切函数tansig作为隐层神经元的激励函数。预测模型选取S型对数函数tansig作为输出层神经元的激励函数。在BP网络模型构建完毕后，利用历史数据中的节点数据作为样本对模型进行训练，通过节点数据训练完成后得到的预测模型可以取得较为准确的预测结果。
还包括章节试卷生成模块：用于根据用户对本章节各知识点的掌握度，生成章节试卷；当知识点掌握度小于掌握阈值时，针对该知识点生成简答题，知识点掌握度大于掌握阈值时，生成选择题或判断题。
本实施例中，掌握阈值为0.5。传统的习题生成方法中，对掌握度越低的知识点，将生成数量越多的相应的习题，对掌握度越高的知识点，生成数量更少的相应的习题，这样会导致每个章节的试卷的题目数量参差不齐。
采用本方案，能够保证每个章节试卷的题目数量恒定，且选择题和判断题单个题目的用时小于简答题，故本方案能够针对用户对该章节中的习题掌握情况，分配用户在完成试卷过程中，花费在各个知识点上的用时。将用户进行章节试卷练习时，无需耗费过多时间的掌握度高的知识点对应的题目的题型设置成选择题或判断题；针对用户掌握度低的知识点对应的题目，则采用简答题，其原因在于，简答题的答案中，能够得到用户的答题过程，从而分析用户的答题思路，而选择题、判断题只能得到用户的答题结果，如果用户答对了，也可能存在虽然答案正确，但用户只是不会做，随便填写了个答案，而该答案恰巧为正确答案的情况，从而在批改该试卷后，对用户在该试卷中反映的知识点掌握情况出现误差。
以上的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (7)

1.一种多媒体互动教育培训系统，其特征在于：包括：
课程学习模块：用于播放学习视频；
练习模块：用于生成练习习题，还用于获取用户的答题结果，还用于对用户的答题结果进行批改与评分；
统计模块：用于统计用户观看各个章节学习视频的时长，还用于统计用户完成章节练习的时长和练习的分数；
分析模块：用于根据统计模块中的统计结果，分析用户的薄弱章节；
专项训练生成模块：用于根据用户的薄弱章节生成专项训练，所述专项训练生成模块包括讲解视频生成模块和专项习题生成模块；
所述讲解视频生成模块：用于生成用户的薄弱章节的章节练习讲解视频；
所述专项习题生成模块：用于生成用户的薄弱章节的专项习题，所述专项习题生成模块包括习题提取模块、数值获取模块、错题调整模块和替换模块；所述习题提取模块：用于提取用户薄弱章节的章节习题中的错题，还用于提取其他章节的章节习题；所述数值获取模块：用于获取其他章节的章节习题中习题的已知条件；所述错题调整模块：用于使错题的解算结果为已知条件；所述替换模块：用于将已知条件替换为调整后的错题。
2.根据权利要求1所述的多媒体互动教育培训系统，其特征在于：所述课程学习模块包括列表生成模块、获取模块和播放模块：
所述列表生成模块：用于生成学习视频列表；
所述获取模块：用于获取用户在视频列表中的选择结果；
所述播放模块：用于根据用户的选择结果播放学习视频。
3.根据权利要求2所述的多媒体互动教育培训系统，其特征在于：所述课程学习模块还包括互动模块，所述互动模块包括进度获取模块、分组模块和交流模块：
所述进度获取模块：用于获取用户观看学习视频的进度；
所述分组模块：用于根据用户观看学习视频的进度将用户分组；
所述交流模块：用于供同组用户之间进行语音或文字交流。
4.根据权利要求3所述的多媒体互动教育培训系统，其特征在于：所述互动模块还包括转换模块，用于将用户的语音交流数据转换为文字。
5.根据权利要求4所述的多媒体互动教育培训系统，其特征在于：还包括存储模块，用于存储学习视频、章节练习习题、用户之间的交流数据和转换模块转换的文字；还包括显示模块，用于显示存储模块中的数据。
6.根据权利要求1所述的多媒体互动教育培训系统，其特征在于：所述分析模块包括记录模块、判断模块、视频分析模块和改进建议模块：
所述记录模块：用于记录拥有相同薄弱章节的用户数；
所述判断模块：用于判断拥有相同薄弱章节的用户数是否超过阈值；
所述视频分析模块：用于分析学习视频存在的问题；
所述改进建议模块：用于针对学习视频存在的问题生成改进建议。
7.根据权利要求6所述的多媒体互动教育培训系统，其特征在于：所述视频分析模块包括讲解频率计算模块和讲解时长计算模块：
所述讲解频率计算模块：用于计算讲解章节视频涉及的知识点的频率；
所述讲解时长计算模块：用于计算讲解章节视频涉及的知识点的总时长。
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