CN116342340A - 基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法 - Google Patents
基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116342340A CN116342340A CN202310335060.8A CN202310335060A CN116342340A CN 116342340 A CN116342340 A CN 116342340A CN 202310335060 A CN202310335060 A CN 202310335060A CN 116342340 A CN116342340 A CN 116342340A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- knowledge
- module
- student
- knowledge point
- teaching material
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 40
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 44
- 230000007786 learning performance Effects 0.000 claims description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 9
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 9
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 6
- 238000010606 normalization Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
- G06F16/367—Ontology
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及个性化教育技术领域,具体地说,涉及基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法。其包括知识点图谱规划模块以及适配知识图谱比对模块。本发明通过设置的适配知识图谱比对模块结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱,为不同学习阶段的学生提供适配对应的知识点图谱,辅助学生进行提前预习、课后巩固以及关联知识点配合使用,打破地域的限制,对不同版本的教材进行知识点的归一化,整理出相近的知识点集合,结合不同版本教材的教学教时以及授课的先后顺序,建立不同体系的知识图谱,提高知识点图谱与不同地域的学生的适配效果,实现因材施教。
Description
技术领域
本发明涉及个性化教育技术领域,具体地说,涉及基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法。
背景技术
个性化因材施教,是目前自适应学习的普遍要求,也是一个难点。怎么实现个性化教育,除了教育环境外,还以来这两个维度, 一是对 被教育者进行识别,识别出被教育者的学习状态,包括对知识的掌握程度以后,按照知识图谱给被教育者进行学习路径的规划以及考试。目前行业的普遍难点在于,知识图谱,知识点和知识点之间的关联,各家公司会找自己认为可以的专家进行构建,构建出来的知识图谱水平其实是参差不齐的,在学科间的差异也比较大。知识图谱的水平,直接影响了因材施教的结果。
为了应对上述问题,现亟需基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明目的之一在于,提供了基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,包括画像规划系统、教材知识点分布识别模块、知识点图谱规划模块以及适配知识图谱比对模块;
所述画像规划系统包括学生数据采集模块、多维度建模模块以及画像自更新模块,所述学生数据采集模块用于采集学生学习信息,确定学生各个维度的学习表现,所述学生数据采集模块输出端与所述多维度建模模块输入端连接,所述多维度建模模块根据学生各个维度的学习表现,建立各个学生的多维度学习模型,所述多维度建模模块输出端与所述画像自更新模块输入端连接,所述画像自更新模块结合各个学生的多维度学习模型,规划学生对应的学习画像;
所述画像规划系统输出端与所述教材知识点分布识别模块输入端连接,所述教材知识点分布识别模块用于识别学生当前学校采用的教材版本,并根据教材版本识别其中知识点分布顺序;
所述知识点图谱规划模块用于采集各个地区不同学习阶段的教材信息,从中选取各个版本对应的知识点分布,并根据知识点之间的联系汇总成各个知识点图谱;
所述知识点图谱规划模块输出端与所述适配知识图谱比对模块输入端连接,所述适配知识图谱比对模块输入端与所述教材知识点分布识别模块输出端连接,所述适配知识图谱比对模块结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,识别关键词,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱。
作为本技术方案的进一步改进,所述多维度建模模块包括维度类型确定单元、各维度评分标准规划单元以及多维度评分整合单元,所述维度类型确定单元用于确定评测学生学习表现的维度类型,所述维度类型确定单元输出端与所述各维度评分标准规划单元输入端连接,所述各维度评分标准规划单元确定各个维度对应的评分标准,根据评分标准对学生各个维度进行评分,所述各维度评分标准规划单元输出端与所述多维度评分整合单元输入端连接,所述多维度评分整合单元用于整个各个维度对应的评分,建立对应的多维度学习模型。
作为本技术方案的进一步改进,所述画像自更新模块包括画像建立单元以及对应学生绑定单元,所述画像建立单元结合多维度学习模型,规划对应的学习画像,所述画像建立单元输出端与所述学生绑定单元输入端连接,所述学生绑定单元用于绑定学习画像以及对应的学生。
作为本技术方案的进一步改进,所述对应学生绑定单元输出端连接有变化画像更新单元,所述变化画像更新单元用于实时更新学生对应的学习画像。
作为本技术方案的进一步改进,所述教材知识点分布识别模块包括教材版本识别单元、教材各章节排序识别单元以及对应章节知识点识别单元;
所述教材版本识别单元用于识别当前学生使用的教材版本;
所述教材版本识别单元输出端与所述教材各章节排序识别单元输入端连接,所述教材各章节排序识别单元识别教材对应的各个章节排序;
所述教材各章节排序识别单元输出端与所述对应章节知识点识别单元输入端连接,所述对应章节知识点识别单元用于识别各个章节对应的知识点。
作为本技术方案的进一步改进,所述适配知识图谱比对模块对比方法包括如下步骤:
步骤一、确定各个章节知识点对应的关键词;
步骤二、比对各个知识点图谱对应的关键词,生成关键词适配率;
步骤三、规定关键词适配率阈值,根据关键词适配率阈值适配各个章节对应的知识点图谱。
作为本技术方案的进一步改进,所述适配知识图谱比对模块采用阈值比对算法,其算法公式如下:
其中为各个知识点图谱对应的关键词集合,/>至/>为知识点图谱内包含的各个关键词,/>为当前章节知识点对应的关键词集合,/>至/>为当前章节知识点包含的各个关键词,/>为关键词适配函数,/>为关键词适配率,/>为关键词适配率阈值,当关键词适配率低于关键词适配率阈值/>,此时关键词适配函数/>输出为0,表明该知识点图谱与当前章节不适配,当关键词适配率/>不低于关键词适配率阈值/>时,此时关键词适配函数/>输出为1,表明该知识点图谱与当前章节适配。
作为本技术方案的进一步改进,所述适配知识图谱比对模块输出端连接有对应知识图谱选取模块,所述对应知识图谱选取模块输出端连接有学生数据反馈模块,所述对应知识图谱选取模块用于记录学生不同学习阶段选取的知识点图谱,所述学生数据反馈模块用于实时反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态。
作为本技术方案的进一步改进,所述学生数据反馈模块与所述适配知识图谱比对模块输入端连接,所述学生数据反馈模块反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态至学生数据反馈模块。
本发明目的之二在于,提供了一种采用基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统的方法,包括如下方法步骤:
S1、学生数据采集模块采集学生学习信息,确定学生各个维度的学习表现;
S2、多维度建模模块根据学生各个维度的学习表现,建立各个学生的多维度学习模型;
S3、画像自更新模块结合各个学生的多维度学习模型,规划学生对应的学习画像;
S4、教材知识点分布识别模块识别学生当前学校采用的教材版本,并根据教材版本识别其中知识点分布顺序;
S5、知识点图谱规划模块采集各个地区不同学习阶段的教材信息,从中选取各个版本对应的知识点分布,并根据知识点之间的联系汇总成各个知识点图谱;
S6、适配知识图谱比对模块结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,识别关键词,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
1、该基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法中,通过设置的适配知识图谱比对模块结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱,为不同学习阶段的学生提供适配对应的知识点图谱,辅助学生进行提前预习、课后巩固以及关联知识点配合使用,打破地域的限制,对不同版本的教材进行知识点的归一化,整理出相近的知识点集合,结合不同版本教材的教学教时以及授课的先后顺序,建立不同体系的知识图谱,提高知识点图谱与不同地域的学生的适配效果,实现因材施教。
2、该基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法中,通过变化画像更新单元结合学生的各个维度对应评分变化结果,实时更新学生对应的学习画像,以适应不同学习状态下的学生对应的学习画像。
3、该基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法中,通过对应知识图谱选取模块记录学生不同学习阶段选取的知识点图谱,学生数据反馈模块实时反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态,以确定学生采用不同知识点图谱的学习效果。
附图说明
图1为本发明实施例1的整体结构示意图;
图2为本发明实施例1的多维度建模模块结构示意图;
图3为本发明实施例1的画像自更新模块结构示意图;
图4为本发明实施例1的教材知识点分布识别模块结构示意图。
图中各个标号意义为:
10、学生数据采集模块;
20、多维度建模模块;210、维度类型确定单元;220、各维度评分标准规划单元;230、多维度评分整合单元;
30、画像自更新模块;310、画像建立单元;320、学生绑定单元;330、变化画像更新单元;
40、教材知识点分布识别模块;410、教材版本识别单元;420、教材各章节排序识别单元;430、对应章节知识点识别单元;
50、知识点图谱规划模块;
60、适配知识图谱比对模块;
70、对应知识图谱选取模块;
80、学生数据反馈模块。
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1
请参阅图1-图4所示,本实施例目的之一在于,提供了基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,包括画像规划系统、教材知识点分布识别模块40、知识点图谱规划模块50以及适配知识图谱比对模块60;
画像规划系统包括学生数据采集模块10、多维度建模模块20以及画像自更新模块30,学生数据采集模块10用于采集学生学习信息,确定学生各个维度的学习表现,学生数据采集模块10输出端与多维度建模模块20输入端连接,多维度建模模块20根据学生各个维度的学习表现,建立各个学生的多维度学习模型,多维度建模模块20输出端与画像自更新模块30输入端连接,画像自更新模块30结合各个学生的多维度学习模型,规划学生对应的学习画像;
画像规划系统输出端与教材知识点分布识别模块40输入端连接,教材知识点分布识别模块40用于识别学生当前学校采用的教材版本,并根据教材版本识别其中知识点分布顺序;
知识点图谱规划模块50用于采集各个地区不同学习阶段的教材信息,从中选取各个版本对应的知识点分布,并根据知识点之间的联系汇总成各个知识点图谱;
知识点图谱规划模块50输出端与适配知识图谱比对模块60输入端连接,适配知识图谱比对模块60输入端与教材知识点分布识别模块40输出端连接,适配知识图谱比对模块60结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,识别关键词,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱。
具体使用时,首先通过学生数据采集模块10采集学生学习信息,例如学生学习、作业完成效率、考试分数等数据,确定学生各个维度的学习表现,随后将各个维度的学习表现传输至多维度建模模块20,多维度建模模块20根据学生各个维度的学习表现,建立各个学生的多维度学习模型,即根据学生不同维度的表现对其进行打分,画像自更新模块30结合各个学生的多维度学习模型,规划学生对应的学习画像,该学习画像作为对应学生的身份证明,作为该系统内判定学生能力的参考依据,教材知识点分布识别模块40识别学生当前学校采用的教材版本,并根据教材版本识别其中知识点分布顺序,即当前教材版本各个章节对应的知识点以及相连章节的连接顺序,均作为当前教材版本的知识点分布顺序,为了能够适配不同地域的教材版本,知识点图谱规划模块50采集各个地区不同学习阶段的教材信息,从中选取各个版本对应的知识点分布,并根据知识点之间的联系汇总成各个知识点图谱,例如相互有关联的两个知识点或者推导过程中需要相互配合的知识点,这些均为相互存在联系的知识点,此时会将这些相关联的知识点建立成知识点图谱,随后适配知识图谱比对模块60结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,识别关键词,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱,即按照当前学生使用教材版本的知识点分布顺序匹配对应的知识点图谱,为不同学习阶段的学生提供适配对应的知识点图谱,辅助学生进行提前预习、课后巩固以及关联知识点配合使用,同时能够打破地域的限制,对不同版本的教材进行知识点的归一化,整理出相近的知识点集合,结合不同版本教材的教学教时以及授课的先后顺序,建立不同体系的知识图谱,提高知识点图谱与不同地域的学生的适配效果,实现因材施教。
进一步的,多维度建模模块20包括维度类型确定单元210、各维度评分标准规划单元220以及多维度评分整合单元230,维度类型确定单元210用于确定评测学生学习表现的维度类型,维度类型确定单元210输出端与各维度评分标准规划单元220输入端连接,各维度评分标准规划单元220确定各个维度对应的评分标准,根据评分标准对学生各个维度进行评分,各维度评分标准规划单元220输出端与多维度评分整合单元230输入端连接,多维度评分整合单元230用于整个各个维度对应的评分,建立对应的多维度学习模型,首先通过维度类型确定单元210确定评测学生学习表现的维度类型,本发明按照德智体美劳5育维度对学生进行多维学习检测,随后通过各维度评分标准规划单元220确定各个维度对应的评分标准,例如不同章节对应的难度不同,其学生考试时获得分数不同,如果各个章节的打分标准一致,其获得评分结果准确度会大大降低,所以需要提前对各个维度进行评分标准制定,按照章节知识点难易划分优秀、良好、普通以及差等标准,以适应不同维度的评分标准,随后通过多维度评分整合单元230整个各个维度对应的评分,建立对应的多维度学习模型。
再进一步的,画像自更新模块30包括画像建立单元310以及对应学生绑定单元320,画像建立单元310结合多维度学习模型,规划对应的学习画像,画像建立单元310输出端与学生绑定单元320输入端连接,学生绑定单元320用于绑定学习画像以及对应的学生,首先通过画像建立单元310结合多维度学习模型,规划对应的学习画像,例如能力分布图,按照学生各个维度的评分,换算成对应的能力分布,采用扇形图进行表示,随后通过学生绑定单元320用于绑定学习画像以及对应的学生,作为学生进行知识图谱适配的参考依据。
具体的,对应学生绑定单元320输出端连接有变化画像更新单元330,变化画像更新单元330用于实时更新学生对应的学习画像。由于各个学生的学习情况会随之时间发生改变,例如学生更换学生习惯后,其学习方法得到提升,对应的各个维度评分也会增加,此时通过变化画像更新单元330结合学生的各个维度对应评分变化结果,实时更新学生对应的学习画像,以适应不同学习状态下的学生对应的学习画像。
由于各个学生所处地域位置不同,所使用的教材也会有所差异,但知识点覆盖的面基本是相同的,教材知识点分布识别模块40包括教材版本识别单元410、教材各章节排序识别单元420以及对应章节知识点识别单元430;
教材版本识别单元410用于识别当前学生使用的教材版本;
教材版本识别单元410输出端与教材各章节排序识别单元420输入端连接,教材各章节排序识别单元420识别教材对应的各个章节排序;
教材各章节排序识别单元420输出端与对应章节知识点识别单元430输入端连接,对应章节知识点识别单元430用于识别各个章节对应的知识点。
通过教材版本识别单元410识别当前学生使用的教材版本,随后通过教材各章节排序识别单元420识别教材对应的各个章节排序,对应章节知识点识别单元430按照章节排序识别各个章节对应的知识点,以供后期进行匹配。
除此之外,适配知识图谱比对模块60对比方法包括如下步骤:
步骤一、确定各个章节知识点对应的关键词;
步骤二、比对各个知识点图谱对应的关键词,生成关键词适配率;
步骤三、规定关键词适配率阈值,根据关键词适配率阈值适配各个章节对应的知识点图谱。
首先确定各个章节知识点对应的关键词,例如“三角形”以及四边形等,均可作为该章节对应的关键词,随后比对各个知识点图谱对应的关键词,生成关键词适配率,即章节对应的知识点出现的关键词在知识点图谱中出现的概率,最后规定关键词适配率阈值,根据关键词适配率阈值适配各个章节对应的知识点图谱,将超过关键词适配率阈值的知识点图谱作为该章节匹配的知识点图谱。
进一步的,适配知识图谱比对模块60采用阈值比对算法,其算法公式如下:
其中为各个知识点图谱对应的关键词集合,/>至/>为知识点图谱内包含的各个关键词,/>为当前章节知识点对应的关键词集合,/>至/>为当前章节知识点包含的各个关键词,/>为关键词适配函数,/>为关键词适配率,/>为关键词适配率阈值,当关键词适配率低于关键词适配率阈值/>,此时关键词适配函数/>输出为0,表明该知识点图谱与当前章节不适配,当关键词适配率/>不低于关键词适配率阈值/>时,此时关键词适配函数/>输出为1,表明该知识点图谱与当前章节适配。
由于学生在不同学习阶段其知识点会随着年纪的增加而随之改变,所以为了匹配学生所学的知识点,再进一步的,适配知识图谱比对模块60输出端连接有对应知识图谱选取模块70,对应知识图谱选取模块70输出端连接有学生数据反馈模块80,对应知识图谱选取模块70用于记录学生不同学习阶段选取的知识点图谱,学生数据反馈模块80用于实时反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态,通过对应知识图谱选取模块70记录学生不同学习阶段选取的知识点图谱,学生数据反馈模块80实时反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态,以确定学生采用不同知识点图谱的学习效果。
具体的,学生数据反馈模块80与适配知识图谱比对模块60输入端连接,学生数据反馈模块80反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态至学生数据反馈模块80,当学生数据反馈模块80实时反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态,并将学生使用不同知识点图谱的学习状态信息传输至适配知识图谱比对模块60,当学生学习状态明显出现下滑时,表明该适配知识图谱适应当前学生,在进行适配知识图谱比对模块60过程中,提前为学生制定多项知识点图谱,例如知识点一致,但表达形式不同,作为候补知识点图谱,当适配的知识点图谱无法满足学生学习状态时,将候补知识点图谱作为适配知识点图谱传输至学生进行使用,同时结合学生数据反馈模块80反馈的学习状态,确定各个候补知识点图谱的使用效果,直至选取最佳知识点图谱,提高知识点图谱与学生学习的适配效果。
本实施例目的之二在于,提供了一种采用基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统的方法,包括如下方法步骤:
S1、学生数据采集模块10采集学生学习信息,确定学生各个维度的学习表现;
S2、多维度建模模块20根据学生各个维度的学习表现,建立各个学生的多维度学习模型;
S3、画像自更新模块30结合各个学生的多维度学习模型,规划学生对应的学习画像;
S4、教材知识点分布识别模块40识别学生当前学校采用的教材版本,并根据教材版本识别其中知识点分布顺序;
S5、知识点图谱规划模块50采集各个地区不同学习阶段的教材信息,从中选取各个版本对应的知识点分布,并根据知识点之间的联系汇总成各个知识点图谱;
S6、适配知识图谱比对模块60结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,识别关键词,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例,并不用来限制本发明,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:包括画像规划系统、教材知识点分布识别模块(40)、知识点图谱规划模块(50)以及适配知识图谱比对模块(60);
所述画像规划系统包括学生数据采集模块(10)、多维度建模模块(20)以及画像自更新模块(30),所述学生数据采集模块(10)用于采集学生学习信息,确定学生各个维度的学习表现,所述学生数据采集模块(10)输出端与所述多维度建模模块(20)输入端连接,所述多维度建模模块(20)根据学生各个维度的学习表现,建立各个学生的多维度学习模型,所述多维度建模模块(20)输出端与所述画像自更新模块(30)输入端连接,所述画像自更新模块(30)结合各个学生的多维度学习模型,规划学生对应的学习画像;
所述画像规划系统输出端与所述教材知识点分布识别模块(40)输入端连接,所述教材知识点分布识别模块(40)用于识别学生当前学校采用的教材版本,并根据教材版本识别其中知识点分布顺序;
所述知识点图谱规划模块(50)用于采集各个地区不同学习阶段的教材信息,从中选取各个版本对应的知识点分布,并根据知识点之间的联系汇总成各个知识点图谱;
所述知识点图谱规划模块(50)输出端与所述适配知识图谱比对模块(60)输入端连接,所述适配知识图谱比对模块(60)输入端与所述教材知识点分布识别模块(40)输出端连接,所述适配知识图谱比对模块(60)结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,识别关键词,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱。
2.根据权利要求1所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:所述多维度建模模块(20)包括维度类型确定单元(210)、各维度评分标准规划单元(220)以及多维度评分整合单元(230),所述维度类型确定单元(210)用于确定评测学生学习表现的维度类型,所述维度类型确定单元(210)输出端与所述各维度评分标准规划单元(220)输入端连接,所述各维度评分标准规划单元(220)确定各个维度对应的评分标准,根据评分标准对学生各个维度进行评分,所述各维度评分标准规划单元(220)输出端与所述多维度评分整合单元(230)输入端连接,所述多维度评分整合单元(230)用于整个各个维度对应的评分,建立对应的多维度学习模型。
3.根据权利要求1所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:所述画像自更新模块(30)包括画像建立单元(310)以及对应学生绑定单元(320),所述画像建立单元(310)结合多维度学习模型,规划对应的学习画像,所述画像建立单元(310)输出端与所述学生绑定单元(320)输入端连接,所述学生绑定单元(320)用于绑定学习画像以及对应的学生。
4.根据权利要求3所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:所述对应学生绑定单元(320)输出端连接有变化画像更新单元(330),所述变化画像更新单元(330)用于实时更新学生对应的学习画像。
5.根据权利要求1所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:所述教材知识点分布识别模块(40)包括教材版本识别单元(410)、教材各章节排序识别单元(420)以及对应章节知识点识别单元(430);
所述教材版本识别单元(410)用于识别当前学生使用的教材版本;
所述教材版本识别单元(410)输出端与所述教材各章节排序识别单元(420)输入端连接,所述教材各章节排序识别单元(420)识别教材对应的各个章节排序;
所述教材各章节排序识别单元(420)输出端与所述对应章节知识点识别单元(430)输入端连接,所述对应章节知识点识别单元(430)用于识别各个章节对应的知识点。
6.根据权利要求1所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:所述适配知识图谱比对模块(60)对比方法包括如下步骤:
步骤一、确定各个章节知识点对应的关键词;
步骤二、比对各个知识点图谱对应的关键词,生成关键词适配率;
步骤三、规定关键词适配率阈值,根据关键词适配率阈值适配各个章节对应的知识点图谱。
7.根据权利要求6所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:所述适配知识图谱比对模块(60)采用阈值比对算法,其算法公式如下:
8.根据权利要求7所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:所述适配知识图谱比对模块(60)输出端连接有对应知识图谱选取模块(70),所述对应知识图谱选取模块(70)输出端连接有学生数据反馈模块(80),所述对应知识图谱选取模块(70)用于记录学生不同学习阶段选取的知识点图谱,所述学生数据反馈模块(80)用于实时反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态。
9.根据权利要求8所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统,其特征在于:所述学生数据反馈模块(80)与所述适配知识图谱比对模块(60)输入端连接,所述学生数据反馈模块(80)反馈学生使用不同知识点图谱的学习状态至学生数据反馈模块(80)。
10.一种采用包括权利要求1-9中任意一项所述的基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统的方法,其特征在于:包括如下方法步骤:
S1、学生数据采集模块(10)采集学生学习信息,确定学生各个维度的学习表现;
S2、多维度建模模块(20)根据学生各个维度的学习表现,建立各个学生的多维度学习模型;
S3、画像自更新模块(30)结合各个学生的多维度学习模型,规划学生对应的学习画像;
S4、教材知识点分布识别模块(40)识别学生当前学校采用的教材版本,并根据教材版本识别其中知识点分布顺序;
S5、知识点图谱规划模块(50)采集各个地区不同学习阶段的教材信息,从中选取各个版本对应的知识点分布,并根据知识点之间的联系汇总成各个知识点图谱;
S6、适配知识图谱比对模块(60)结合当前学生的教材版本识别其中知识点分布顺序,对比各个知识点图谱,识别关键词,匹配对应的知识点图谱作为当前学生的适配知识点图谱。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310335060.8A CN116342340B (zh) | 2023-03-31 | 2023-03-31 | 基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310335060.8A CN116342340B (zh) | 2023-03-31 | 2023-03-31 | 基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116342340A true CN116342340A (zh) | 2023-06-27 |
CN116342340B CN116342340B (zh) | 2023-10-17 |
Family
ID=86877064
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310335060.8A Active CN116342340B (zh) | 2023-03-31 | 2023-03-31 | 基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116342340B (zh) |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107085803A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-22 | 弘成科技发展有限公司 | 基于知识图谱和能力测评的个性化教学资源推荐系统 |
CN109885772A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-06-14 | 上海优谦智能科技有限公司 | 基于知识图谱的教育内容个性化推荐系统 |
CN110222125A (zh) * | 2019-05-13 | 2019-09-10 | 厦门无常师教育科技有限公司 | 一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法及系统 |
CN110287327A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-09-27 | 中山大学 | 基于教材目录和有向超图的路径适应性知识图谱自动生成方法 |
CN111414537A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-07-14 | 苏州驰声信息科技有限公司 | 教材推送方法及服务器 |
CN112071137A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-11 | 中教云教育科技集团有限公司 | 一种在线教学系统及方法 |
CN112507140A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-03-16 | 深圳市阿卡索资讯股份有限公司 | 一种个性化智能学习推荐方法、装置、设备及存储介质 |
CN112632295A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-09 | 郑雁 | 基于知识图谱的学习资源动态规划方法及装置 |
WO2021208716A1 (zh) * | 2020-11-24 | 2021-10-21 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于知识图谱的辅助教学方法、装置、设备及存储介质 |
CN114925214A (zh) * | 2022-05-18 | 2022-08-19 | 人教数字出版有限公司 | 教材知识图谱的构建方法及相关装置 |
WO2022218186A1 (zh) * | 2021-04-15 | 2022-10-20 | 京东科技控股股份有限公司 | 个性化知识图谱的生成方法、装置及计算机设备 |
CN115329200A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-11 | 国家开放大学 | 一种基于知识图谱和用户相似度的教学资源推荐方法 |
-
2023
- 2023-03-31 CN CN202310335060.8A patent/CN116342340B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107085803A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-22 | 弘成科技发展有限公司 | 基于知识图谱和能力测评的个性化教学资源推荐系统 |
CN109885772A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-06-14 | 上海优谦智能科技有限公司 | 基于知识图谱的教育内容个性化推荐系统 |
CN110222125A (zh) * | 2019-05-13 | 2019-09-10 | 厦门无常师教育科技有限公司 | 一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法及系统 |
CN110287327A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-09-27 | 中山大学 | 基于教材目录和有向超图的路径适应性知识图谱自动生成方法 |
CN111414537A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-07-14 | 苏州驰声信息科技有限公司 | 教材推送方法及服务器 |
CN112071137A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-12-11 | 中教云教育科技集团有限公司 | 一种在线教学系统及方法 |
WO2021208716A1 (zh) * | 2020-11-24 | 2021-10-21 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于知识图谱的辅助教学方法、装置、设备及存储介质 |
CN112632295A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-09 | 郑雁 | 基于知识图谱的学习资源动态规划方法及装置 |
CN112507140A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-03-16 | 深圳市阿卡索资讯股份有限公司 | 一种个性化智能学习推荐方法、装置、设备及存储介质 |
WO2022218186A1 (zh) * | 2021-04-15 | 2022-10-20 | 京东科技控股股份有限公司 | 个性化知识图谱的生成方法、装置及计算机设备 |
CN114925214A (zh) * | 2022-05-18 | 2022-08-19 | 人教数字出版有限公司 | 教材知识图谱的构建方法及相关装置 |
CN115329200A (zh) * | 2022-08-26 | 2022-11-11 | 国家开放大学 | 一种基于知识图谱和用户相似度的教学资源推荐方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
杨玉婷: "小学数学三维知识图谱构建与对比分析——以人教版、北师大版、苏教版为例", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑 * |
黄华升;: "基于知识图谱的个性化学习资源推荐研究", 软件工程, no. 10 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116342340B (zh) | 2023-10-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110765257B (zh) | 一种知识图谱驱动型的法律智能咨询系统 | |
CN109359215B (zh) | 视频智能推送方法和系统 | |
CN112380325B (zh) | 基于联合知识嵌入模型和事实记忆网络的知识图谱问答系统 | |
CN108629338B (zh) | 一种基于lbp和卷积神经网络的人脸美丽预测方法 | |
CN108920544A (zh) | 一种基于知识图谱的个性化职位推荐方法 | |
CN109635108B (zh) | 一种基于人机交互的远程监督实体关系抽取方法 | |
CN107943784A (zh) | 基于生成对抗网络的关系抽取方法 | |
CN111026842A (zh) | 自然语言处理方法、自然语言处理装置及智能问答系统 | |
CN110533024B (zh) | 基于多尺度roi特征的双二次池化细粒度图像分类方法 | |
CN110992988B (zh) | 一种基于领域对抗的语音情感识别方法及装置 | |
CN110309300B (zh) | 一种识别理科试题知识点的方法 | |
CN112069327B (zh) | 一种在线教育课堂教学资源的知识图谱构建方法及系统 | |
CN110046264A (zh) | 一种面向手机文档的自动分类方法 | |
CN114048327A (zh) | 一种基于知识图谱的主观题自动评分方法及系统 | |
CN106897384A (zh) | 一种要点题自动评价方法及装置 | |
CN114036281A (zh) | 基于知识图谱的柑橘管控问答模块构建方法及问答系统 | |
CN111460147A (zh) | 一种基于语义增强的标题短文本分类方法 | |
CN118038139A (zh) | 一种基于大模型微调的多模态小样本图像分类方法 | |
CN117151052B (zh) | 一种基于大语言模型和图算法的专利查询报告生成方法 | |
CN113033180B (zh) | 一种面向小学藏语文阅读问题自动生成的服务系统 | |
CN113342953A (zh) | 一种基于多模型集成的政务问答方法 | |
CN117852523A (zh) | 一种学习鉴别性语义和多视角上下文的跨域小样本关系抽取方法和装置 | |
CN116342340B (zh) | 基于多版本教材知识图谱实现的个性化教育系统及方法 | |
CN115438152B (zh) | 一种基于多神经网络与知识图谱的简答题评分方法及系统 | |
CN112035680B (zh) | 一种智能辅助学习机的知识图谱构建方法 |
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 |