CN115422347B - 一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法 - Google Patents

一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115422347B
CN115422347B CN202210875984.2A CN202210875984A CN115422347B CN 115422347 B CN115422347 B CN 115422347B CN 202210875984 A CN202210875984 A CN 202210875984A CN 115422347 B CN115422347 B CN 115422347B
Authority
CN
China
Prior art keywords
teaching
content
knowledge
course
student
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210875984.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115422347A (zh
Inventor
王燕萍
朱以龙
黄爱娃
潘灵
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hainan University of Science and Technology
Original Assignee
Hainan University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hainan University of Science and Technology filed Critical Hainan University of Science and Technology
Priority to CN202210875984.2A priority Critical patent/CN115422347B/zh
Publication of CN115422347A publication Critical patent/CN115422347A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115422347B publication Critical patent/CN115422347B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/34Browsing; Visualisation therefor
    • G06F16/345Summarisation for human users
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/335Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/367Ontology

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,包括步骤:S101、获取用户输入的教案生成指令,所述教案生成指令包括目标教材信息、目标课程信息和课时约束信息;S102、根据目标教材信息获取相应的教材知识图谱,基于目标课程信息对教材知识图谱进行分析,获得教学内容信息;S103、获取学生知识图谱,根据教学内容信息对学生知识图谱进行分析,获得互动内容信息;S104、根据课时约束信息、教学内容信息和互动内容信息生成课程教案并输出。本发明能够生成具有针对性的课程教案,使得所生成教案能以实际学情为基础,在降低教师用户教案设计负担的同时能够充分体现课堂教学的个性化和以学生为本的教学理念。

Description

一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法
技术领域
本发明涉及教案自动生成技术领域,尤其涉及一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法。
背景技术
教案是教师备课的最终文本体现,教案体现了教师上课前对课堂教学工作的规划,是决定课堂教学效果的因素之一。教案设计要求以学生为主体,进行学情分析,全面了解学生的个性需要,以为学生的个性化发展奠定基础。同时教案有助于保持课堂教学的规范性,使得课堂能朝着教师预定的目标进行,使课堂教学更加有效。经过调研发现,当前教师在设计教案时还存在很多问题,例如,当前教师的工作任务繁重,一天中大部分时间被上课、批改作业等任务占据,时间安排紧张,导致部分教师直接照抄网络上的教案,很少自主设计教案,使得教案设计千篇一律、脱离实际;同时,当前教案设计大多以教师个人思想为指导,以个体经验为参照,以教师为中心,在考虑学生时仅局限于学生知识的掌握程度,缺少学情分析。现有技术中,申请号为CN202010775764.3的发明专利公开了一种教师备课教案在线生成系统,包括环境选择模块、数据模块、输入模块、生成模块和检测模块,所述环境选择模块由学科选择模块和语言选择模块组成,所述数据模块由公共数据库、上传下载模块、存储模块和存储选择模块组成,所述输入模块由自动生成模块和提取记录模块组成,所述生成模块由界面优化模块、自动显示模块和自检模块组成,所述公共数据库中包括加密文件和普通文件,所述存储模块包括资料库和自建教案库,该发明通过设置语音输入模块、扫描输入模块和手动输入模块结合输入的方式,减少手动输入的时间,节省教师备课的时间,方便全面的录入信息,使生成的教案更加准确全面,教案的制作效率更高,但该发明在生成教案时,仍然需要教师主动录入教案内容,并且在生成教案内容的过程中没有结合对学生的分析,仍然是以教师为主设计教案,缺少对学情的重视。
发明内容
鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,以克服或至少部分解决现有技术所存在的上述问题。
为实现上述发明目的,本发明提供一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,包括以下步骤:
S101、获取用户输入的教案生成指令,所述教案生成指令包括目标教材信息、目标课程信息和课时约束信息;
S102、根据目标教材信息获取相应的教材知识图谱,基于目标课程信息对教材知识图谱进行分析,获得教学内容信息;
S103、获取学生知识图谱,根据教学内容信息对学生知识图谱进行分析,获得互动内容信息;
S104、根据课时约束信息、教学内容信息和互动内容信息生成课程教案并输出。
进一步的,S201、根据目标课程信息查询教材知识图谱中与目标课程相关的知识内容,与目标课程相关的知识内容称为课程相关知识内容;
S202、对课程相关知识内容进行筛选,获得课文相关知识和教学相关知识。
进一步的,学生知识图谱的构建,具体包括以下步骤:
S301、获取学生个体数据,学生个体数据包括奖惩数据、历史课堂互动数据、考试作业数据;
S302、对学生个体数据中不属于文字类型的数据进行内容识别,将数据内容转换为文字类型;
S303、对文字类型的学生个体数据进行语义识别,得到相应的三元组,基于三元组构建学生知识图谱。
进一步的,根据教学内容信息对学生知识图谱进行分析,获得互动内容信息,具体包括以下步骤:
S401、筛选学生知识图谱中与教学内容信息存在逻辑关联的学生知识内容;
S402、根据教学内容信息与筛选出的学生知识内容生成相应的互动内容信息。
进一步的,步骤S402后还包括以下步骤:
S501、筛选用户知识图谱中与教学内容信息存在逻辑关联的教师知识内容;
S502、判断筛选出的教师知识内容与筛选出的学生知识内容是否存在逻辑关联,若存在关联,则基于相互存在逻辑关联的教师知识内容与学生知识内容,还有教学内容信息,生成相应的互动内容信息;否则分别根据筛选出的教师知识内容与教学内容信息的逻辑关联、筛选出的学生知识内容与教学内容信息的逻辑关联,生成相应的互动内容信息。
进一步的,步骤S104之后还包括步骤:
S105、用户查看课程教案并对课程教案内容进行修改;
S106、将修改后的课程教案上传到相应的教材知识图谱作为新的教案知识内容。
进一步的,在步骤S105与步骤S106之间,还包括以下步骤:
S601、比对待上传的课程教案与教材知识图谱中已有的教案知识内容的重合度,当重合度低于预设阈值时,执行步骤S602,否则执行步骤S106;
S602、基于待上传的课程教案内容与教案应用场景生成密钥,通过密钥对课程教案进行加密,将加密后的课程教案上传到相应的教材知识图谱。
进一步的,基于待上传的课程教案内容与教案历史应用场景生成密钥,具体包括以下步骤:
S701、将待上传的课程教案内容进行散列运算,获得相应的运算结果值;
S702、获取用户选定的教案历史应用场景或默认的教案历史应用场景,分析所获取的教案历史应用场景中的特征元素,获得特征元素集合;
S703、获取用户在特征元素集合中选定的特征元素,将特征元素值添加到运算结果值末尾,形成输入参数;
S704、将输入参数输入到密钥生成算法中,获得相应的密钥。
进一步的,定义除上传课程教案的用户以外的用户为非上传用户,当非上传用户获取教材知识图谱中对应课程教案的教案知识内容时,执行以下步骤:
S801、对非上传用户的知识图谱进行分析,获得非上传用户的学生相关知识内容;
S802、根据非上传用户的学生相关内容查找对应的学生知识图谱,根据教学内容信息对查找到的学生知识图谱进行分析,获得新的互动内容信息;
S803、将新的互动内容信息替换非上传用户获取的教案知识内容中的互动内容信息,生成新的课程教案。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明所提供的一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,在生成教案时,用户仅需输入包括目标教材、目标课程、课时约束等信息,系统可根据目标教材信息获取相应的教材知识图谱,并基于目标课程信息对教材知识图谱进行分析,从而获得教学内容信息,并获取学生知识图谱,根据教学内容信息对学生知识图谱进行分析,获得相应的互动内容,根据课时约束、教学内容信息和互动内容信息生成课程教案,从而使得本发明能够在教师用户仅设定教学目标的情况下,结合对学生知识图谱的分析生成具有针对性的课程教案,使得所生成教案能以实际学情为基础,在降低教师用户教案设计负担的同时能够充分体现课堂教学的个性化和以学生为本的教学理念。
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优选实施例,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是本发明一实施例提供的一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法整体流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所列举实施例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
参照图1,本实施例提供一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,所述方法包括以下步骤:
S101、获取用户输入的教案生成指令,所述教案生成指令包括目标教材信息、目标课程信息和课时约束信息。
本实施例中,所述用户为学校或教育机构的教师。由于不同版本的教材收录的课文内容有所区别,因此用户需要输入用于指明用户教学所使用教材的目标教材信息,以及目标教材中需要进行授课的目标课程信息,课时约束信息用于约束完成目标课程教学可使用的课时长度。
S102、根据目标教材信息获取相应的教材知识图谱,基于目标课程信息对教材知识图谱进行分析,获得教学内容信息。
本实施例中,预先针对不同版本的教材生成了相应的教材知识图谱,教材知识图谱中存储了相应教材的所有相关知识,例如教材内容、关联知识、相关教案、教学目标、教学手段、课后题目等。根据用户输入的教案生成指令中的目标课程信息,对教材知识图谱中的相关知识内容进行分析,获取所有用户完成相应课程教学所需使用的知识内容,作为教学内容信息。
S103、获取学生知识图谱,根据教学内容信息对学生知识图谱进行分析,获得互动内容信息。
学生知识图谱为预先创建的用于存储不同学生相关知识内容的知识图谱。示例性的,在获取学生知识图谱时,可根据用户的教师身份,查询用户所负责教学班级的学生信息,并基于学生信息查找其相应的学生知识图谱。互动内容信息可以包括开始正式授课前用于结合学生个人情况引出教学内容的引言,以及授课过程中结合学生自身水平的提问内容等信息。
S104、根据课时约束信息、教学内容信息和互动内容信息生成课程教案并输出。可以理解的,当某一项课程内容较多时,教师可能需要通过多个课时来完成教学。因此在生成课程教案时,根据用户输入的课时约束信息,将教学内容和互动内容信息平均分配到不同课时对应的课程教案中,使得课堂教学工作能够有条不紊的完成。示例性的,在生成课程教案时,可以是根据教学内容信息、互动内容信息中各项信息的类型,将其填入课程教案模板中的不同部分。
本实施例所提供的中文课程教案生成方法中,教师用户仅需输入用于指定目标教材和目标课程,同时约束最大课时的教案生成指令,系统即可根据指令内容自动生成相应的课程教案。在生成课程教案时,本方法能够通过相应的教材知识图谱获取与目标课程相关的、完成课程教学所需的所有知识内容,从而无需教师自行查找相关资料并手动编辑,同时能够根据教学内容对学生知识图谱进行分析,从而获得课堂上引导学生进行互动的互动内容信息,充分考虑学生的个性化学情,激发学生自主学习的动力。
基于目标课程信息对教材知识图谱进行分析,获得教学内容信息,具体包括以下步骤:
S201、根据目标课程信息查询教材知识图谱中与目标课程相关的知识内容,与目标课程相关的知识内容称为课程相关知识内容。
S202、对课程相关知识内容进行筛选,获得课文相关知识和教学相关知识。课文相关知识为与目标课程的课文相关的知识内容;教学相关知识为与目标课程的教学相关的知识内容,例如相关教案、教学目标、教学手段等。
作为一种优选的示例,学生知识图谱的构建,具体包括以下步骤:
S301、获取学生个体数据,学生个体数据包括奖惩数据、历史课堂互动数据、考试作业数据。
S302、对学生个体数据中不属于文字类型的数据进行内容识别,将数据内容转换为文字类型。可以理解的,学生个体数据中,譬如历史课堂互动这样的数据难以实时进行记录,靠老师课后手动记录又容易出现疏漏,且会增大老师的工作量,因此可以采用视频监控的方式进行记录。对于监控视频数据,无法直接进行文字处理,因此可以通过内容识别技术将其转换为相应的文字内容,并通过对转换得到的文字内容进行关键字提取统计课堂互动数据。
S303、对文字类型的学生个体数据进行语义识别,得到相应的三元组,基于三元组构建学生知识图谱。为了方便机器解析,本实施例中在将学生个体数据转换为文字类型后,进一步通过对学生个体数据进行语义识别获得相应的三元组以进行存储。
根据教学内容信息对学生知识图谱进行分析,获得互动内容信息,具体包括以下步骤:
S401、筛选学生知识图谱中与教学内容信息存在逻辑关联的学生知识内容。与教学内容信息存在逻辑关联的学生知识内容,可以是与课文内容存在较强联想关系的学生知识内容,例如在针对诗歌类型的课文进行讲课时,学生知识图谱中存储有某位学生热爱阅读诗歌的知识内容,两者存在逻辑上的关联,可以藉由这一知识内容作为教案的开堂引言;也可以是与教学知识内容存在逻辑关联的学生知识内容,例如教学内容中存在关于古诗词赏析的题目时,学生知识图谱中存储有某位学生此类型题目失分较多的知识内容,两者存在逻辑上的关联,则将其作为筛选目标。
S402、根据教学内容信息与筛选出的学生知识内容生成相应的互动内容信息。所述互动内容信息用于教师与学生在课堂上进行互动,从而激发学生的学习主动性。例如,在前述例子中,可以藉由学生热爱阅读诗歌的知识内容生成诗歌类型课文的开篇引言,引起学生对课文的兴趣;对于不擅长古诗词赏析类型题目的学生,可以生成针对该学生的课堂问题,以帮助其提高对此类型题目的解答能力。
作为一种优选的示例,步骤S402后还包括以下步骤:
S501、筛选用户知识图谱中与教学内容信息存在逻辑关联的教师知识内容。示例性的,与教学内容信息存在逻辑关联的教师知识内容,可以是教师的成长经历、学习经历、个人技能等信息。
S502、判断筛选出的教师知识内容与筛选出的学生知识内容是否存在逻辑关联,若存在关联,则基于相互存在逻辑关联的教师知识内容与学生知识内容,还有教学内容信息,生成相应的互动内容信息;否则分别根据筛选出的教师知识内容与教学内容信息的逻辑关联、筛选出的学生知识内容与教学内容信息的逻辑关联,生成相应的互动内容信息。本实施例在与教学内容信息存在逻辑关联的教师知识内容的基础上,进一步筛选其中是否有与学生知识内容存在关联的内容,从而可以基于与教学内容存在较强逻辑联系、且相互关联的教师知识内容和学生知识内容,生成相应的互动内容信息,从而有助于快速拉近学生和老师之间的距离,提高学生参与课堂的积极性。
作为一种优选的示例,步骤S104之后还包括步骤:
S105、用户查看课程教案并对课程教案内容进行修改。
S106、将修改后的课程教案上传到相应的教材知识图谱作为新的教案知识内容。本实施例中,系统输出自动生成的教案后,用户可以根据实际的教学需求,对输出的课程教案内容进行修改,以使其符合实际的教学场景。完成修改后,用户可以将课程教案上传到相应的教材知识图谱作为新的教案知识内容,其他用户在生成教案时可以参考其中的内容,从而实现教案的共享。
在此基础上,在步骤S105与步骤S106之间,还包括以下步骤:
S601、比对待上传的课程教案与教材知识图谱中已有的教案知识内容的重合度,当重合度低于预设阈值时,执行步骤S602,否则执行步骤S106。
S602、基于待上传的课程教案内容与教案应用场景生成密钥,通过密钥对课程教案进行加密,将加密后的课程教案上传到相应的教材知识图谱。
本实施例中在用户上传修改后的教案内容到教材知识图谱中时,对其内容与教材知识图谱中已有的教案知识内容进行比对,若重合度高于预设阈值,则说明用户对教案内容的修改程度较小,或者该教案内容与现有教案的重合度较高,直接将相应教案上传到教材知识图谱。若重合度低于预设阈值,说明教案内容的独特性强,原创程度较高,用户可以选择对其进行加密后上传到教材知识图谱。若其他用户需要下载加密后的课程教案,则需获得上传用户的同意以对课程教案内容进行解密。
基于待上传的课程教案内容与教案历史应用场景生成密钥,具体包括以下步骤:
S701、将待上传的课程教案内容进行散列运算,获得相应的运算结果值。
S702、获取用户选定的教案历史应用场景或默认的教案历史应用场景,分析所获取的教案历史应用场景中的特征元素,获得特征元素集合。示例性的,所述教案历史应用场景为使用该教案进行授课的课堂,用户可以从所有应用该教案进行授课的历史课堂场景中选择一个以分析其特征元素,在用户不选择的情况下则将第一次应用该教案的历史课堂场景作为默认的教案历史应用场景。所述特征元素可以是授课时间、授课班级、课堂提问次数、互动学生姓名等信息。
S703、获取用户在特征元素集合中选定的特征元素,将特征元素值添加到运算结果值末尾,形成输入参数。同样的,用户可以在特征元素集合中选定任一特征元素以添加到运算结果值末尾,也可以由系统从特征元素集合中随机选择一个特征元素添加到运算结果值末尾。
S704、将输入参数输入到密钥生成算法中,获得相应的密钥。
本实施例中对于用户独创性较高的课程教案,通过对教案内容进行散列运算获得独一无二的运算结果值,再根据用户应用教案进行授课的历史场景特征元素对运算结果值进行补充,从而获得密钥算法的输入参数,通过上述方法生成的密钥对课程教案进行加密,被破解的可能性非常低,能够有效保护课程教案的内容安全性。
作为一种优选的示例,定义除上传课程教案的用户以外的用户为非上传用户,当非上传用户获取教材知识图谱中对应课程教案的教案知识内容时,执行以下步骤:
S801、对非上传用户的知识图谱进行分析,获得非上传用户的学生相关知识内容。通过非上传用户的学生相关知识内容可以获得非上传用户的学生信息。
S802、根据非上传用户的学生相关内容查找对应的学生知识图谱,根据教学内容信息对查找到的学生知识图谱进行分析,获得新的互动内容信息。
S803、将新的互动内容信息替换非上传用户获取的教案知识内容中的互动内容信息,生成新的课程教案。
本实施例中,当非上传用户获取教案知识内容时,系统会自动基于非上传用户所教授的学生的知识图谱来生成新的互动内容信息,以使得输出给非上传用户的课程教案能够尽可能的符合其实际教学情况,具有更好的针对性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S101、获取用户输入的教案生成指令,所述教案生成指令包括目标教材信息、目标课程信息和课时约束信息;
S102、根据目标教材信息获取相应的教材知识图谱,基于目标课程信息对教材知识图谱进行分析,获得教学内容信息;
S103、获取学生知识图谱,根据教学内容信息对学生知识图谱进行分析,获得互动内容信息;
S104、根据课时约束信息、教学内容信息和互动内容信息生成课程教案并输出;
S105、用户查看课程教案并对课程教案内容进行修改;
S106、将修改后的课程教案上传到相应的教材知识图谱作为新的教案知识内容;
在步骤S105与步骤S106之间,还包括以下步骤:
S601、比对待上传的课程教案与教材知识图谱中已有的教案知识内容的重合度,当重合度低于预设阈值时,执行步骤S602,否则执行步骤S106;
S602、基于待上传的课程教案内容与教案应用场景生成密钥,通过密钥对课程教案进行加密,将加密后的课程教案上传到相应的教材知识图谱;
基于待上传的课程教案内容与教案历史应用场景生成密钥,具体包括以下步骤:
S701、将待上传的课程教案内容进行散列运算,获得相应的运算结果值;
S702、获取用户选定的教案历史应用场景或默认的教案历史应用场景,分析所获取的教案历史应用场景中的特征元素,获得特征元素集合;
S703、获取用户在特征元素集合中选定的特征元素,将特征元素值添加到运算结果值末尾,形成输入参数;
S704、将输入参数输入到密钥生成算法中,获得相应的密钥。
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,其特征在于,基于目标课程信息对教材知识图谱进行分析,获得教学内容信息,具体包括以下步骤:
S201、根据目标课程信息查询教材知识图谱中与目标课程相关的知识内容,与目标课程相关的知识内容称为课程相关知识内容;
S202、对课程相关知识内容进行筛选,获得课文相关知识和教学相关知识。
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,其特征在于,学生知识图谱的构建,具体包括以下步骤:
S301、获取学生个体数据,学生个体数据包括奖惩数据、历史课堂互动数据、考试作业数据;
S302、对学生个体数据中不属于文字类型的数据进行内容识别,将数据内容转换为文字类型;
S303、对文字类型的学生个体数据进行语义识别,得到相应的三元组,基于三元组构建学生知识图谱。
4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,其特征在于,根据教学内容信息对学生知识图谱进行分析,获得互动内容信息,具体包括以下步骤:
S401、筛选学生知识图谱中与教学内容信息存在逻辑关联的学生知识内容;
S402、根据教学内容信息与筛选出的学生知识内容生成相应的互动内容信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,其特征在于,步骤S402后还包括以下步骤:
S501、筛选用户知识图谱中与教学内容信息存在逻辑关联的教师知识内容;
S502、判断筛选出的教师知识内容与筛选出的学生知识内容是否存在逻辑关联,若存在关联,则基于相互存在逻辑关联的教师知识内容与学生知识内容,还有教学内容信息,生成相应的互动内容信息;否则分别根据筛选出的教师知识内容与教学内容信息的逻辑关联、筛选出的学生知识内容与教学内容信息的逻辑关联,生成相应的互动内容信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法,其特征在于,定义除上传课程教案的用户以外的用户为非上传用户,当非上传用户获取教材知识图谱中对应课程教案的教案知识内容时,执行以下步骤:
S801、对非上传用户的知识图谱进行分析,获得非上传用户的学生相关知识内容;
S802、根据非上传用户的学生相关内容查找对应的学生知识图谱,根据教学内容信息对查找到的学生知识图谱进行分析,获得新的互动内容信息;
S803、将新的互动内容信息替换非上传用户获取的教案知识内容中的互动内容信息,生成新的课程教案。
CN202210875984.2A 2022-07-25 2022-07-25 一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法 Active CN115422347B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210875984.2A CN115422347B (zh) 2022-07-25 2022-07-25 一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210875984.2A CN115422347B (zh) 2022-07-25 2022-07-25 一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115422347A CN115422347A (zh) 2022-12-02
CN115422347B true CN115422347B (zh) 2024-03-22

Family

ID=84197049

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210875984.2A Active CN115422347B (zh) 2022-07-25 2022-07-25 一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115422347B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115760510B (zh) * 2023-01-10 2023-04-25 昆明理工大学 一种基于vr虚拟现实的教学方法及系统
CN116663549B (zh) * 2023-05-18 2024-03-19 海南科技职业大学 一种基于企业档案的数字化管理方法、系统及存储介质
CN117994101B (zh) * 2024-04-03 2024-07-12 北京师范大学珠海校区 基于大语言模型的教学设计生成方法及装置

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106097203A (zh) * 2016-06-21 2016-11-09 广州伟度计算机科技有限公司 一种用于教学过程的电子备课系统电子备课方法
CN108491994A (zh) * 2018-02-06 2018-09-04 北京师范大学 基于大数据的stem教育测评系统及方法
CN109191929A (zh) * 2018-09-25 2019-01-11 上海优谦智能科技有限公司 基于知识图谱的智能教育系统
CN110910691A (zh) * 2019-11-28 2020-03-24 深圳市木愚科技有限公司 一种个性化课程生成方法及系统
KR20200032058A (ko) * 2020-03-12 2020-03-25 삼성전자주식회사 디지털 수업 교안컨텐츠의 작성 및 재생을 위한 사용자단말기, 서버, 시스템 및 그 제어방법과, 기록매체
CN111507076A (zh) * 2019-01-29 2020-08-07 北京新唐思创教育科技有限公司 一种用于教学系统的共案课件制作方法、装置和终端
CN112164259A (zh) * 2020-10-15 2021-01-01 武汉职业技术学院 一种课堂师生互动教学系统及方法
CN112184500A (zh) * 2019-07-03 2021-01-05 浙江有教信息科技有限公司 基于深度学习和知识图谱的课外学习辅导系统及实现方法
CN112328627A (zh) * 2020-11-05 2021-02-05 北京爱论答科技有限公司 一种备课方案的生成方法及装置
CN112349178A (zh) * 2020-11-25 2021-02-09 苏州新虹艺教育科技有限公司 一种基于增强现实的数字化教学评测系统
CN114330997A (zh) * 2021-11-25 2022-04-12 重庆交通大学 基于boppps模型的智慧教案生成系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10789602B2 (en) * 2014-06-11 2020-09-29 Michael Levy System and method for gathering, identifying and analyzing learning patterns

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106097203A (zh) * 2016-06-21 2016-11-09 广州伟度计算机科技有限公司 一种用于教学过程的电子备课系统电子备课方法
CN108491994A (zh) * 2018-02-06 2018-09-04 北京师范大学 基于大数据的stem教育测评系统及方法
CN109191929A (zh) * 2018-09-25 2019-01-11 上海优谦智能科技有限公司 基于知识图谱的智能教育系统
CN111507076A (zh) * 2019-01-29 2020-08-07 北京新唐思创教育科技有限公司 一种用于教学系统的共案课件制作方法、装置和终端
CN112184500A (zh) * 2019-07-03 2021-01-05 浙江有教信息科技有限公司 基于深度学习和知识图谱的课外学习辅导系统及实现方法
CN110910691A (zh) * 2019-11-28 2020-03-24 深圳市木愚科技有限公司 一种个性化课程生成方法及系统
KR20200032058A (ko) * 2020-03-12 2020-03-25 삼성전자주식회사 디지털 수업 교안컨텐츠의 작성 및 재생을 위한 사용자단말기, 서버, 시스템 및 그 제어방법과, 기록매체
CN112164259A (zh) * 2020-10-15 2021-01-01 武汉职业技术学院 一种课堂师生互动教学系统及方法
CN112328627A (zh) * 2020-11-05 2021-02-05 北京爱论答科技有限公司 一种备课方案的生成方法及装置
CN112349178A (zh) * 2020-11-25 2021-02-09 苏州新虹艺教育科技有限公司 一种基于增强现实的数字化教学评测系统
CN114330997A (zh) * 2021-11-25 2022-04-12 重庆交通大学 基于boppps模型的智慧教案生成系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Automatically constructing course dependence graph based on association semantic link model;Zhou Pingyi;PERSONAL AND UBIQUITOUS COMPUTING;20161031;第731-742页 *
基于知识图谱分析的医学文献检索课程改革研究;熊军;;中国高等医学教育;20101230(第07期);第84-85页 *
知识图谱在个性化教学中的应用研究;马腾;科技与教育;第177-180页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115422347A (zh) 2022-12-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115422347B (zh) 一种基于知识图谱的中文课程教案生成方法
Hardin et al. Data science in statistics curricula: Preparing students to “think with data”
US20070172809A1 (en) Meta-data and metrics based learning
Bell et al. Computer science in NZ high schools: The first year of the new standards
Singh et al. Learnersourcing in theory and practice: synthesizing the literature and charting the future
Kuzle Delving into the nature of problem solving processes in a dynamic geometry environment: Different technological effects on cognitive processing
Nouira et al. An ontology‐based framework of assessment analytics for massive learning
Itani et al. Understanding learner’s drop-out in MOOCs
Raj et al. Architecture of an adaptive personalized learning environment (aple) for content recommendation
Prodromou Statistical literacy in data revolution era: Building blocks and instructional dilemmas
Menolli et al. Identifying organisational learning needs: an approach to the semi-automatic creation of course structures for software companies
Farokhi et al. Enhancing the performance of automated grade prediction in mooc using graph representation learning
KR20210042236A (ko) 온라인 개별 맞춤 학습 시스템
Ardisa et al. Improving novice teachers’ instructional practice using technology supported video-based reflection system: the role of novice teachers’ beliefs
Nouira et al. An Ontological Model for Assessment Analytics.
CN117149988B (zh) 基于教育数字化的数据管理处理方法及系统
Jayakody et al. Enhancing competencies of less-able students to achieve learning outcomes: Learner aware tool support through Business intelligence
Youngs et al. Statistically-driven visualizations of student interactions with a French online course video
Bacca et al. An architecture for mobile-based assessment systems in smart learning environments
Petrovic et al. An Environment for Mobile Experiential Learning.
Smart et al. Are teachers lost in thought with technology? Moving from pedagogical reasoning to technological pedagogical reasoning
Knuth et al. Argumentation, justification, and proof in middle grades: A rose by any other name
Knox Playing with student data: The learning analytics report card (LARC)
Rodrigues et al. Analyzing European Initial Teacher Education Curricula Using a Multiple Case Study Approach
Courtin et al. A benchmarking platform for analyzing corpora of traces: the recognition of the users' involvement in fields of competencies

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant