[发明专利]一种最优个性化学习路径规划方法有效
| 申请号: | 201810608958.7 | 申请日: | 2018-06-13 |
| 公开(公告)号: | CN108806341B | 公开(公告)日: | 2020-12-15 |
| 发明(设计)人: | 张佳磊 | 申请(专利权)人: | 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G09B5/00 | 分类号: | G09B5/00 |
| 代理公司: | 苏州彰尚知识产权代理事务所(普通合伙) 32336 | 代理人: | 曹恒涛 |
| 地址: | 200025 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 最优 个性化 学习 路径 规划 方法 | ||
1.一种最优个性化学习路径规划方法,其特征在于,用于向第一对象推送关于第二对象的推荐学习路径,该推荐学习路径的生成具体为:获取所述第一对象的当前学习状态信息,根据所述当前学习状态信息及第二对象纳米级知识图谱,生成所述推荐学习路径,所述学习路径由未掌握的知识点组成,同时关联该知识点的前置知识点和后续知识点;
所述获取所述第一对象的当前学习状态信息具体为:
101)获取所述第一对象的基本信息;
102)根据所述基本信息及选定的第二对象生成一先行测试题集,并推送;
103)获取所述第一对象对所述先行测试题集的行为数据;
104)根据所述行为数据获得第一对象的当前学习状态信息;
所述先行测试题集的生成及推送实时更新,生成及推送的第一题为预设的中间难度的题目,若答对则提升题目难度推后续题目,若答错则降低或不变动题目难度推后续题目;
所述行为数据包括对所述先行测试题集中各题目的反馈答案的正误和反馈时间;
所述根据所述行为数据获得第一对象的当前学习状态信息具体为:
根据所述行为数据计算第一对象的知识点能力值、知识点效率值和知识点稳定值,以所述知识点能力值、知识点效率值和知识点稳定值组成的三维向量作为当前学习状态信息,其中,
所述知识点能力值与该知识点的正误率成正比,所述知识点效率值与该知识点的反馈时间成反比,所述知识点稳定值与该知识点的知识点能力值的稳定性相关。
2.根据权利要求1所述的最优个性化学习路径规划方法,其特征在于,所述基本信息包括学校信息、对象年级信息和教材版本信息。
3.根据权利要求1所述的最优个性化学习路径规划方法,其特征在于,所述推荐学习路径包括常规学习路径和竞赛拓展学习路径。
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