[发明专利]一种整合情境的多态性泛在学习资源聚合方法及系统有效

专利信息
申请号: 201711298864.6 申请日: 2017-12-08
公开(公告)号: CN108062369B 公开(公告)日: 2020-08-11
发明(设计)人: 陈敏 申请(专利权)人: 华中师范大学
主分类号: G06F16/901 分类号: G06F16/901;G06F16/903;G06N5/04;G06Q50/20
代理公司: 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 代理人: 方可
地址: 430079 *** 国省代码: 湖北;42
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 整合 情境 多态性 学习 资源 聚合 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种关于整合情境的多态性泛在学习资源聚合方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)创建至少包括学习内容、相关学习者、学习活动的多个内部学习要素的学习资源;

(2)根据学习资源可发挥效用的情境,对资源中的各个学习要素进行资源情境标注;

(3)感知学习者在泛在学习环境中所处的具体学习情境;

(4)将学习情境与资源情境匹配,从而获得与当前学习情境匹配的资源情境;

(5)将学习资源中与匹配得到的资源情境相关联的学习要素进行聚合;

其中,所述步骤(4)将学习情境与资源情境匹配,从而获得与当前学习情境匹配的资源情境的具体过程为:

(41)将资源情境本体框架与学习情境本体框架进行合并,形成在系统中形态统一的情境本体树Q;

(42)利用统一的情境本体树Q,建立资源情境树和学习情境树的节点映射;

(43)系统感知学习者当前的学习情境树CL,并从资源情境库中抽取出一个资源情境树CR以待匹配;

(44)依据节点映射关系,计算CL和CR对应叶子节点间的相似度;

(45)通过叶子节点间的相似度累加或加权求和,得到资源情境树CR与学习情境树CL之间的相似度;

(46)若资源情境库中还存在没有匹配过的资源情境,则重复(43)-(45)步骤,否则,进入步骤(47);

(47)利用预设的情境推理规则,结合多个资源情境树CR与学习情境树CL之间的相似度,对多个资源情境进行匹配度排序;

(48)根据匹配度排序结果确定与当前学习情境树CL最匹配的资源情境。

2.根据权利要求1所述的整合情境的多态性泛在学习资源聚合方法,其特征在于,所述步骤(1)创建至少包括学习内容、相关学习者、学习活动的多个内部学习要素的学习资源的具体过程为:

学习资源的组成要素包括学习内容、学习活动、相关学习者、资源情境、关联信息和情境接口;其中,学习内容、学习活动和相关学习者可直接为学习提供信息与支持,统称为学习要素,它们是资源聚合的聚合对象;资源情境、关联信息和情境接口是支持资源聚合的重要条件,属于支持性要素;资源创建者在创建学习资源时将创建学习内容、学习活动两个主要的学习要素,并建立学习活动与学习内容间的对应关联;资源创建者则自动成为与该资源相关的学习者之一;资源创建好之后,系统中与该资源相关学习者、订阅者、编辑者、领域专家都将成为该资源的相关学习者。

3.根据权利要求1所述的整合情境的多态性泛在学习资源聚合方法,其特征在于,所述步骤(2)根据学习资源可发挥效用的情境,对资源中的各个学习要素进行资源情境标注的具体过程为:

(21)资源情境初始化:在资源创建时,当创建者创建了某学习内容后,根据资源情境标注支架对该学习内容关联的资源情境的部分属性值进行手动标注,包括学习者情境属性、教学情境属性、设备情境属性和时空情境属性,并提供一些辅助信息来支持系统的自动标注;根据创建者提供的辅助信息,结合预设推荐规则对资源情境其余的属性值进行自动标注,从而完成资源情境的初始化,并将资源情境信息存入资源情境库中;该学习内容的资源情境也自动成为与该学习内容相关联的学习活动的资源情境;

(22)资源情境动态更新:学习要素在某情境中被使用后,判定该情境是否已经存在于该学习资源的资源情境库中,若不存在,则认为该情境是学习资源的一个新的应用情境,将其存入资源情境库中,从而实现资源情境的动态更新。

4.根据权利要求1所述的整合情境的多态性泛在学习资源聚合方法,其特征在于,所述步骤(3)感知学习者在泛在学习环境中所处的具体学习情境的具体过程为:

(31)界定泛在学习的情境要素,将泛在学习的情境要素分为:学习需求、学习者情境、学习环境情境、学习设备情境和时空情境;

(32)泛在学习情境信息获取,获取学习者情境信息,学习需求信息,时间情境信息,空间情境信息,学习环境情境信息,学习设备情境信息。

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华中师范大学,未经华中师范大学许可,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/201711298864.6/1.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