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    重庆时时彩后三星走势: 一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610835330.1

    申请日:

    2016.09.20

    公开号:

    CN106384319A

    公开日:

    2017.02.08

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 50/20申请日:20160920|||公开
    IPC分类号: G06Q50/20(2012.01)I 主分类号: G06Q50/20
    申请人: 四川教云网络科技有限公司
    发明人: 张彝
    地址: 610000 四川省成都市高新区世纪城路1129号6栋8楼801号
    优先权:
    专利代理机构: 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 代理人: 赵正寅
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610835330.1

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.03.08|||2017.02.08

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及电子化教育技术领域,公开了一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法。该方法根据人脑遗忘曲线理论来大数据分析用户对各个知识点的当前学习效果,然后根据评估结果定量地向用户推送最迫切需要的教学资源,由此不但可以解决用户面对海量教学资源时的选择障碍,还可以针对用户的个体学习情况,进行有针对性的教学资源个性化推荐,进而可方便用户进行自主及自助学习,提高学习效率,便于实际推广和应用。

    权利要求书

    1.一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,包括如下步骤:
    S101.云服务器根据教学大纲和/或考试大纲构建起一套包含M个知识点的学习体系,
    并在学习体系中确定任意两知识点的相关系数,其中,M为自然数;
    S102.云服务器对所有的教学资源依次进行碎片化处理,得到各个最小教学资源单元,
    然后对所有的最小教学资源单元进行知识点聚类,得到与各个知识点对应的知识点教学资
    源池;
    S103.交互终端将交互时间信息和学习交互数据上传至云服务器;
    S104.云服务器对所述学习交互数据进行知识点分类处理,得到多个知识点的知识点
    学习交互数据,若存在该交互终端的且包含M个知识点及与各个知识点对应的知识点学习
    过程集的第一数据结构,则将经萃取得到的各个知识点的知识点学习交互数据和所述交互
    时间信息添加到对应的知识点学习过程集中,否则根据所述学习体系构建所述第一数据结
    构,并使所述第一数据结构中的M个知识点与所述学习体系中的M个知识点一一对应,然后
    再将经萃取得到的各个知识点的知识点学习交互数据和所述交互时间信息添加到对应的
    知识点学习过程集中;
    S105.针对各个知识点,云服务器根据对应的知识点学习过程集构建基于遗忘曲线的
    记忆仿真模型,获取该知识点的当前记忆百分比;
    S106.云服务器根据各个知识点的当前记忆百分比和任意两知识点的相关系数,计算
    各个知识点的当前学习效果评估值,若存在该交互终端的且包含M个知识点及与各个知识
    点对应的当前学习效果评估值的第二数据结构,则更新各个知识点的当前学习效果评估
    值,否则根据所述学习体系构建所述第二数据结构,并使所述第二数据结构中的M个知识点
    与所述学习体系中的M个知识点一一对应,然后更新各个知识点的当前学习效果评估值;
    S107.云服务器从所述第二数据结构中,查找当前学习效果评估值最低的知识点,然后
    向该交互终端推送与该知识点对应的定量教学资源,所述定量教学资源定量地从与该知识
    点对应的知识点教学资源池中随机抽取而得。
    2.如权利要求1所述的一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,在
    所述步骤S106中,云服务器按照如下公式计算各个知识点的当前学习效果评估值:
    <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&eta;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>&NotEqual;</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <msub> <mi>k</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    式中,Pi为第i个知识点的当前学习效果评估值,Ri为第i个知识点的当前记忆百分比,
    Rj第j(j≠i)个知识点的当前记忆百分比,ki,j为在学习体系中第i个知识点与第j个知识点
    的相关系数,α1和η1分别为权重系数,i和j分别为不大于M的自然数。
    3.如权利要求1所述的一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,当
    所述学习交互数据包含考核数据时,则在所述步骤S105中还包括如下步骤:针对各个知识
    点,云服务器根据应试教育评价指标对处于知识点学习过程集中的所述考核数据进行评
    估,获取该知识点的当前掌握百分比;
    然后在所述步骤S106中,云服务器根据各个知识点的当前记忆百分比、当前掌握百分
    比和任意两知识点的相关系数,计算各个知识点的当前学习效果评估值。
    4.如权利要求3所述的一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,在
    所述步骤S106中,云服务器按照如下公式计算各个知识点的当前学习效果评估值:
    <mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&beta;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>&eta;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>&NotEqual;</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>M</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <msub> <mi>k</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>*</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>&beta;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>*</mo> <msub> <mi>Q</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
    式中,Pi为第i个知识点的当前学习效果评估值,Ri为第i个知识点的当前记忆百分比,
    Qi为第i个知识点的当前掌握百分比,Rj第j(j≠i)个知识点的当前记忆百分比,Qj为第j个
    知识点的当前掌握百分比,ki,j为在学习体系中第i个知识点与第j个知识点的相关系数,
    α2、β2和η2分别为权重系数,i和j分别为不大于M的自然数。
    5.如权利要求1所述的一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,在
    所述步骤S107之后,还包括如下步骤:交互终端在接收所述定量教学资源后,生成二次学习
    交互数据,然后将记录的二次交互时间信息和所述二次学习交互数据上传至云服务器,然
    后返回执行步骤S104。
    6.如权利要求1所述的一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,在
    所述步骤S104之后,还包括如下步骤:当所述知识点学习过程集中知识点学习交互数据的
    记录次数超过第一阈值或数据容量超过第二阈值时,则删除交互时间最早的知识点学习交
    互数据及对应的交互时间信息。
    7.如权利要求1所述的一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,所
    述教学资源包括教案、微课音视频和/或考试题。
    8.如权利要求1所述的一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,所
    述交互终端为智能手机、平板电脑、台式电脑、笔记本电脑、智能电视机或VR/AR设备。
    9.如权利要求1所述的一种基于遗忘曲线的教学资源个性化推荐方法,其特征在于,在
    所述进行知识点聚类的步骤中采用K-Means算法。

    关 键 词:
    一种 基于 遗忘 曲线 教学 资源 个性化 推荐 方法
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