CN113012508A - 一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，包括如下步骤：使用者客户端与云平台通讯连接，使用者通过客户端观看云平台内容库的教学视频，客户端将教学视频对应的学习标签发送给云平台的学习能力评估模块；本发明具有充分的互动性，并能够个性化推荐学习路线，提高了教学效果，降低了对学习者与教师的参与时间要求的严格程度。
Description
技术领域
本发明涉及教学技术领域，具体为一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法。
背景技术
线上教学是以班级为单位组织授课和双向互动，以录播课为主，采取“录播+线上答疑”的形式。有条件的学校可以采用直播+线上答疑的形式。课后辅导可以采用点播或线上答疑形式。但是目前线上教育平台普遍存在以下问题：录播等线上教育课程无法与学习者深入交互，教育效果低下；直播等线上教育课程可以与学习者产生口头交流，但一旦涉及到学习内容时，无法有很好的沟通方式；无论是直播还是录播课程，都是一刀切，而每个学习者的学习需求不同，无法做到个性化辅导；部分线上教育课程推荐系统虽然包含个性推荐，提供给了每个学习者个性化的内容，但是仍旧没有交互性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，包括如下步骤：
S1、使用者客户端与云平台通讯连接，使用者通过客户端观看云平台内容库的教学视频，客户端将教学视频对应的学习标签发送给云平台的学习能力评估模块，学习标签包括知识点标签和难度等级标签；
S2、学习能力评估模块根据接收到的学习标签，并从其标准题库中检索对应题目，经筛选后随机发送给客户端，具体为：学习能力评估模块根据接收到的知识点标签，从标准题库中检索对应该知识点的题目，再根据难度等级标签，从中筛选出对应视频难度的部分题目；
S3、客户端将接收到的题目以交互式窗口的形式展示，交互式窗口采用弹窗或聊天界面，使用者作答后，将答案发送给学习能力评估模块；学习能力评估模块计算答案的正确率，并将数据传输给个性化推荐模块；
S4、个性化推荐模块根据答案正确率评定使用者学习水平，从内容库中筛选出与使用者所学习的知识点相关联的教学视频，并进一步筛选其中与使用者学习水平相匹配的教学视频，发送给客户端；
S5、客户端将接收到的视频按照知识点关联度排序，即时更新在推荐内容中，使用者在观看完当前视频后，根据推荐内容就能够进行下一步学习。
优选的，所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，由个性化推荐模块根据大数据算法，为教学视频一一添加知识点标签和难度等级标签。
优选的，所述标准题库中包括若干道题目，由学习能力评估模块根据大数据算法，为每道题目分别添加知识点标签和难度等级标签。
优选的，所述S4中，若答题正确率低于整体低水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度低于当前观看视频的教学视频，若答题正确率高于整体低水平用户评定指标但低于整体高水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度与当前观看视频相等的教学视频，若答题正确率高于整体高水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度高于当前观看视频的教学视频。
优选的，所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，并由人工为每个教学视频分别添加相应的知识点标签与难度等级标签。
优选的，所述标准题库包括若干道题目，教学者在录制教学视频后，对应每段教学视频设计多道题目，并以视频标题为关键字存储到标准题库中。
优选的，所述S2中，学习能力评估模块以使用者正在观看的视频的标题作为关键字，在内容库中检索对应的题目。
优选的，所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，教学者为不同的知识点录制一系列视频，并为每段视频设计若干题目，所述个性化推荐模块根据答题正确率，为使用者继续推荐当前知识点的视频，或是推荐相关联知识点的其他进阶视频。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、在学生学习视频内容时，通过人工智能引擎计算出来的关键知识点和试题等，和学生产生实时交互；
2、实时交互后的答题效果被即时用作学生学习水平的评估，在紧接着出现的知识点和考试题中，将根据学生最新的知识水平，提供贴合其知识水平的知识点和考题，从而能够个性化地实时评估学生知识水平，向其推荐更多相关的或者进阶的课程；
3、现有方案的个性化推荐系统一般是需要学习者填写某个问卷或者提供一套评级试题，根据问卷结果或者评级结果，进行个性化的内容推荐，但这种推荐方法忽视了学生学习过程中的进步，导致学习能力评估存在严重的滞后性，随着时间的增长，推荐的内容越来越不准确，而本发明中对学生能力的评估会贯穿整个学生的学习过程，并且根据学生实时的内容交互情况，进行知识点、考题、视频内容的实时推荐；
4、本发明具有充分的互动性，并能够个性化推荐学习路线，提高了教学效果，降低了对学习者与教师的参与时间要求的严格程度。
附图说明
图1为一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法的原理示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，包括如下步骤：
S1、使用者客户端与云平台通讯连接，使用者通过客户端观看云平台内容库的教学视频，客户端将教学视频对应的学习标签发送给云平台的学习能力评估模块；
S2、学习能力评估模块根据接收到的学习标签，并从其标准题库中检索对应题目，经筛选后随机发送给客户端；
S3、客户端将接收到的题目以交互式窗口的形式展示，交互式窗口采用弹窗或聊天界面，使用者作答后，将答案发送给学习能力评估模块；学习能力评估模块计算答案的正确率，并将数据传输给个性化推荐模块；
S4、个性化推荐模块根据答案正确率评定使用者学习水平，从内容库中筛选出与使用者所学习的知识点相关联的教学视频，并进一步筛选其中与使用者学习水平相匹配的教学视频，发送给客户端；
S5、客户端将接收到的视频按照知识点关联度排序，即时更新在推荐内容中，使用者在观看完当前视频后，根据推荐内容就能够进行下一步学习。
所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，由个性化推荐模块根据大数据算法，为教学视频一一添加知识点标签和难度等级标签。
所述标准题库中包括若干道题目，由学习能力评估模块根据大数据算法，为每道题目分别添加知识点标签和难度等级标签。
所述S4中，若答题正确率低于整体低水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度低于当前观看视频的教学视频，若答题正确率高于整体低水平用户评定指标但低于整体高水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度与当前观看视频相等的教学视频，若答题正确率高于整体高水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度高于当前观看视频的教学视频，整体低水平用户评定指标和整体高水平用户评定指标可以分别预先设定为40%和80%，进而通过大数据统计所有使用本系统的人员的答题正确率，再对两个指标进行上下浮动微调。
实施例二
与实施例一的不同之处在于：所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，并由人工为每个教学视频分别添加相应的知识点标签与难度等级标签。
所述标准题库包括若干道题目，教学者在录制教学视频后，对应每段教学视频设计多道题目，并以视频标题为关键字存储到标准题库中。
所述S2中，学习能力评估模块以使用者正在观看的视频的标题作为关键字，在内容库中检索对应的题目。
实施例三
与实施例一的不同之处在于：所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，教学者为不同的知识点录制一系列视频，并为每段视频设计若干题目，所述个性化推荐模块根据答题正确率，为使用者继续推荐当前知识点的视频，或是推荐相关联知识点的其他进阶视频。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (9)
1.一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、使用者客户端与云平台通讯连接，使用者通过客户端观看云平台内容库的教学视频，客户端将教学视频对应的学习标签发送给云平台的学习能力评估模块；
S2、学习能力评估模块根据接收到的学习标签，并从其标准题库中检索对应题目，经筛选后随机发送给客户端；
S3、客户端将接收到的题目以交互式窗口的形式展示，交互式窗口采用弹窗或聊天界面，使用者作答后，将答案发送给学习能力评估模块，学习能力评估模块计算答案的正确率，并将数据传输给个性化推荐模块；
S4、个性化推荐模块根据答案正确率评定使用者学习水平，从内容库中筛选出与使用者所学习的知识点相关联的教学视频，并进一步筛选其中与使用者学习水平相匹配的教学视频，发送给客户端；
S5、客户端将接收到的视频按照知识点关联度排序，即时更新在推荐内容中，使用者在观看完当前视频后，根据推荐内容就能够进行下一步学习。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，由个性化推荐模块根据大数据算法，为教学视频一一添加学习标签。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：所述标准题库中包括若干道题目，由学习能力评估模块根据大数据算法，为每道题目分别添加学习标签。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：所述S4中，若答题正确率低于整体低水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度低于当前观看视频的教学视频，若答题正确率高于整体低水平用户评定指标但低于整体高水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度与当前观看视频相等的教学视频，若答题正确率高于整体高水平用户评定指标，个性化推荐模块筛选出难度高于当前观看视频的教学视频。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，并由人工为每个教学视频分别添加学习标签。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：所述标准题库包括若干道题目，教学者在录制教学视频后，对应每段教学视频设计多道题目，并以视频标题为关键字存储到标准题库中。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：所述S2中，学习能力评估模块以使用者正在观看的视频的标题作为关键字，在内容库中检索对应的题目。
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：所述内容库中的教学视频由人工预先录制上传，教学者为不同的知识点录制一系列视频，并为每段视频设计若干题目，所述个性化推荐模块根据答题正确率，为使用者继续推荐当前知识点的视频，或是推荐相关联知识点的其他进阶视频。
9.根据权利要求1至8任意一项所述的一种基于人工智能的个性化在线交互式教育方法，其特征在于：所述学习标签包括知识点标签和难度等级标签。
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