[发明专利]阅读信息分级分析处理系统在审

专利信息
申请号: 201611161312.6 申请日: 2016-12-15
公开(公告)号: CN106601041A 公开(公告)日: 2017-04-26
发明(设计)人: 邵宏锋 申请(专利权)人: 邵宏锋
主分类号: G09B5/02 分类号: G09B5/02
代理公司: 北京慧诚智道知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11539 代理人: 戴燕
地址: 310011 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 阅读 信息 分级 分析 处理 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种分析处理系统,尤其涉及一种阅读信息分级分析处理系统。

背景技术

处于小学阶段年龄层的孩子的年龄跨度大,阅读能力层次的跨度也大,个性爱好更是各个不同,但在课外书的推荐阅读上,主要还是靠老师的主观经验实现,缺少必要的相对客观的阅读分析处理方法,特别是推荐课外阅读似乎成了语文老师的专项工作。

除了阅读图书的选择以外,小学生在开展课外阅读的时候,孩子有没有读懂、读完、有没有用心读都没法获取相关信息;孩子读书的方式方法缺少专门的阅读信息处理系统的处理。

找到一本适合自己读的书并不是一件容易的事情;培育一种健康、高效、令人愉悦的阅读习惯,如果仅仅依靠传统的课内阅读教学方式更加难以实现。

小学阅读课程设计当中普遍重视以“篇”为单位的精读与略读教学,且更多地指向于所谓“书面阅读解题能力”的训练,却比较严重地忽略了以“本”为单位的浏览、细读和阅读分享。这在一定程度上限制了少年儿童对完整的、纯粹的、个性化的阅读意识、兴趣与能力的发展。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷,提供一种阅读信息分级分析处理系统,可以精确和快速的对电子化的阅读信息进行分析和处理。

为实现上述目的,本发明提供了一种阅读信息分级分析处理系统,所述阅读信息分级分析处理系统包括:

前置处理装置,所述前置处理装置包括:

阅读分级雷达图处理模块,用于提取阅读信息中的特征信息,并且按照所述特征信息将所述阅读信息进行分级处理;

阅读建议处理模块,与所述阅读分级雷达图处理模块相连接,用于根据分级处理后的所述阅读信息生成推荐信息、问题信息、提示信息和关联信息;

后置处理装置,所述后置处理装置包括:

亲子互动处理模块,用于从所述阅读信息中提取阅读提示信息;

日积月累处理模块,用于根据所述阅读信息生成指导信息;

观点争鸣处理模块,用于接收根据所述阅读信息生成的解释信息;

阅读考评处理模块,用于根据所述阅读信息生成测评信息;

古诗词过关处理模块,用于将所述阅读信息进行随机排序并插入干扰信息。

进一步的,所述阅读分级雷达图处理模块提取的阅读信息中的特征信息具体包括:总字数信息、含字总数信息、含句数信息、阅读代沟系数信息、内容难度信息和表达难易系数信息。

进一步的,所述阅读建议处理模块生成的所述推荐信息具体为阅读推荐书目信息,所述问题信息具体为阅读思考题信息,所述提示信息具体为阅读重点、精彩句段及其学习方法信息,所述关联信息具体为读后感信息。

进一步的,所述亲子互动处理模块从所述阅读信息中提取的阅读提示信息具体为,提取所述阅读信息的音频信息、生僻字信息、知识点信息、阅读步骤信息、读书活动信息和测试题信息。

进一步的,所述日积月累处理模块根据所述阅读信息生成指导信息具体为,从所述阅读信息中提取句子信息;根据所述阅读信息生成读书计划信息;根据所述阅读信息生成指导方案信息。

进一步的,所述观点争鸣处理模块生成的解释具体为读后感信息。

进一步的,所述阅读考评处理模块生成的测评信息具体为考级题信息。

进一步的,所述古诗词过关处理模块还用于接收重组信息,并与所述阅读信息进行比较处理。

进一步的,所述系统还包括二次阅读与个性化推荐处理模块,用于接收所述阅读分级雷达图处理模块生成的分级处理后的阅读信息。

因此,本发明阅读信息分级分析处理系统,实现了精确和快速的对电子化的阅读信息进行分析和处理。

附图说明

图1为本发明阅读信息分级分析处理系统的示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

本发明阅读信息分级分析处理系统可以分析和处理阅读信息对应的图书信息中的各类关键词、阅读建议,以及测评项目与依据等。持续不断地给予使用者科学、专业、适当的信息处理结果。

本发明阅读信息分级分析处理系统可以建立中文分级阅读体系。从而有助于学生的母语课外阅读更加贴近他们的认知水平与生活实际,使课外阅读不但实现巩固和拓展课内所学,而且也能够有效地激发学的阅读兴趣和欲望,循序渐进地培养因为阅读而带来的知识面拓宽与各项能力的提升。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于邵宏锋,未经邵宏锋许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201611161312.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top